用于旅行路线分配的演化分层区间二型模糊知识表示系统（EHIT2FKRS）
人工智能
2018-12-06 v1
摘要
城市交通网络的特点是交通流高度动态且出行时间（包括等待时间）增加。这导致道路交通管理更加复杂。本研究论文提出了一种基于由粒子群优化（PSO）方法优化的分层区间二型模糊逻辑模型的创新先进交通管理系统。设计该系统的目的是执行动态路线分配，以缓解交通拥堵并限制意外波动对交通流的影响。所提出的系统在著名的微观交通模拟器 SUMO 中执行和仿真。在本研究中，我们测试了位于斯法克斯、卢森堡、博洛尼亚和科隆四个城市的四个大型异质都市区。实验结果证明了使用实时粒子群优化技术 PSO 学习分层区间二型模糊逻辑的有效性，可在两个标准上实现多目标最优：到达目的地的车辆数和平均出行时间。所得结果令人鼓舞，证实了所提出系统的效率。
引用
@article{arxiv.1812.01893,
title = {An Evolutionary Hierarchical Interval Type-2 Fuzzy Knowledge Representation System (EHIT2FKRS) for Travel Route Assignment},
author = {Mariam Zouari and Nesrine Baklouti and Javier Sanchez Medina and Mounir Ben Ayed and Adel M. Alimi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.01893},
year = {2018}
}
备注
13 pages, 12 Tables, 18 figures, Journal paper