基于神经网络类比的自主交通信号控制模型
adap-org
2008-02-03 v1 适应与自组织系统
摘要
我们在此提出一种基于神经网络类比的自主交通信号控制模型。在该模型中，交通灯每个信号灯的周期时间长度将自主适应。我们通过在单维格子模型道路上的仿真发现，该模型表现出自组织的集体行为：当交通信号具有此类自主适应性且参数经过适当调节时，交通拥堵将大幅缓解。我们还发现，该系统的有效性通过单元之间的相互作用而显现，并随着自适应信号比例呈阈值式转变。
引用
@article{arxiv.adap-org/9704005,
title = {Autonomous Traffic Signal Control Model with Neural Network Analogy},
author = {Toru Ohira},
journal= {arXiv preprint arXiv:adap-org/9704005},
year = {2008}
}
备注
9 pages, 4 figures Also available from Sony Computer Science Laboratory Web page http://www.csl.sony.co.jp/