Geri Dön

Applications of multi-agent systems in transportation

Ulaşımda çoklu ajan sistemlerinin uygulamaları

PDF İndir

  1. Tez No: 836462
  2. Yazar: İLHAN TUNÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET TURAN SÖYLEMEZ
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mekatronik Mühendisliği, Trafik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Mechatronics Engineering, Traffic
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 182

Özet

Trafik yoğunluğu, günümüzde şehirlerin kalabalıklaşmasıyla önemli bir problem haline gelmektedir. Finansal ve teknolojik yeniliklerin bir sonucu olarak insanların yaşam standartları gelişmekte ancak bu durum araç sayısını ve buna bağlı olarak trafik yoğunluğunu artırmaktadır. Dolayısıyla trafik yoğunluğu özellikle metropollerde bireylerin yaşam kalitesini düşürmektedir. Kalabalık şehirlerde trafik, insanın yaşam kalitesini etkileyen önemli bir faktördür. Artan nüfus ve artan bireysel araç kullanımı, trafik yoğunluğunun artmasına neden olmaktadır. Bu da yolcular için trafikte kaybedilen zamanın ve hava kirliliğinin artmasına neden olur. Büyük şehirlerdeki trafik yoğunluğu insan yaşam kalitesini düşüren önemli bir faktördür. Büyükşehirlerin artan nüfusu ve altyapılarının bu yoğunluğu kaldıramaması ile birlikte trafik yoğunluğu da giderek artmaktadır. Sonuç olarak, yolcular daha fazla trafikte zaman kaybetmekte ve emisyon miktarı dolayısıyla hava kirliliği de artmaktadır. Trafik sorunu, dünyadaki birçok büyükşehir için önemli bir endişe kaynağıdır. Trafik akışını kontrol etmek, birçok karmaşıklık ve belirsizlik nedeniyle zordur. Bu duruma rağmen üretkenliği ve yaşam standartlarını düşürdüğü için bu sorunun çözülmesi gerekmektedir. Modern trafik kontrol yöntemleri, geleneksel yöntemlerden farklı olarak daha etkili bir çözüm sunmaktadır. Dünyada trafik sıkışıklığı hızla artmaya devam ederken, geleneksel yöntemden daha etkili trafik kontrol yöntemlerinin araştırılması ve uygulanması ihtiyacı artmaktadır. Özellikle trafiğin yoğun olduğu saatlerde büyükşehirlerde kaosa neden olan trafik sıkışıklığının çözülmesi en önemli ve karmaşık sorunlardan biridir. Halen kullanılmaya devam eden geleneksel yöntemlerin yetersiz kaldığı ortaya çıkmış ve bunun sonucunda gelişen teknoloji, trafik kontrol sorununa getirilen çözümlerin yanı sıra tüm alanları etkilemiştir. Yapay zeka ve iletişim teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte Akıllı Ulaşım Sistemleri (AUS) ortaya çıkmıştır. Gelişen teknolojinin hızı ile ulaşım teknikleri her geçen gün gelişmektedir. Bu nedenle, yüksek teknolojili trafik kontrolörleri ve farklı ulaşım yöntemleri gibi yenilikçi hizmetler sunarak sürüş konusunda düşünme veya karar verme sorumluluğunu azaltmak için AUS ortaya çıktı. Ulaşım sistemindeki akıllı çözümler sayesinde ulaşım sistemlerinde benzeri görülmemiş veri toplanmasına yol açmıştır. Artan talep ve veri toplama hızı ile AUS her geçen gün gelişmekte ve bu sistemlerinin ilerleme hızı da buna paralel olarak artmaktadır. AUS, ulaşım ağında güvenliği ve verimliliği sağlayan elektronik, bilgi işlem ve kablosuz ağlar gibi teknolojilerden oluşan sistemler olarak tanımlanabilir. AUS, her bir taşıma birimi arasında iletişim ve bilgi alışverişini sağlar. Bu birimler, yayalara, araçlara, altyapıya, ulaşıma ve trafik ışıkları gibi diğer çevre birimlerine ve diğer iletişim ve kontrol birimlerine bilgi sağlayan merkezler olabilir. AUS uygulaması, çevre sorunlarından ulusal güvenlik sorunlarına, acil durum yönetiminden ulaşıma kadar pek çok alanda olumlu sonuçlar üretebilir. Bilgi teknolojisinde yeni bir gelişme olarak Çok Etmenli Sistem (ÇES) teknikleri, trafiğe olan ilginin artması ve verimli ulaşımın daha fazla enerji tasarrufu sağlaması için yardımcı olabilir. AUS tabanlı çok etmenli teknolojisi, karmaşık trafik problemlerinin çözümünde önemli bir yaklaşımdır. Trafiğin öğelerinin karmaşıklığı, onları çok etmenli sistemler için uygun hale getirir. AUS tabanlı çok etmenli teknolojisi, bize daha güvenli kontrolörler sağlar ve günlük hayatımızda daha rahat hissetmemizi sağlayabilir. Trafikte geçirilen süreyi azaltarak ve araçlarımızın saldığı emisyon gazlarının miktarını düşürerek yaşam kalitemizi yükseltebilir. Heterojen ortamlardaki bileşenlerin yapısal olarak dağınık yapısı, altyapı olarak birleşik bir yazılım platformu talebi oluşturan aracılar arasındaki birlikte çalışabilirlik gibi uygulama zorluklarına neden olur. Bu nedenle, nispeten basit problemler için merkezi çözümlerin kullanılması da tercih edilebilir. Hem ulaşım karar vericileri hem de sürücüler için AUS, verimli ve akıllı trafik yönetimi, tehdit belirleme, sürüş konforu ve güvenliği için büyük bir potansiyele sahiptir. AUS ayrıca, trafik yönetimi karar vericilerinin sinyal değişikliklerini kontrol etmesine, rota akışlarını düzenlemesine ve gerçek zamanlı trafik bilgilerini yayınlamasına izin vererek, karmaşık ağ bağlantılı ulaşım sistemlerinin etkili yönetimi için esnek bir yaklaşım sağlayabilir. Sürücüler için rota planlama, hava durumu tahmini, acil durum hizmetleri vb. kadar, AUS de sürüş yüklerini azaltmayı kolaylaştırabilir ve güvenliği artırabilir. AUS uygulamaları, çevre sorunlarından ulusal güvenlik sorunlarına, acil durum yönetiminden ulaşıma kadar pek çok alanda olumlu sonuçlar verebilir. AUS uygulamaları yolda geçirilen süreyi azaltabilir. Kısa seyahat süreleri hem bireysel hem de ticari araçlar için ekonomik tasarruf sağlamakta ve genellikle daha az çevre kirliliği anlamına gelmektedir. Akıllı Kavşak Yönetimi (IIM) teknolojisi, Trafik Işık Kontrol (TLC) sistemleri kapsamında trafik kavşaklarında da yaygın olarak kullanılmaya başlanmıştır. Karayollarında trafik sıkışıklığının en fazla olduğu kısımlardan birisi trafik kavşaklarıdır. Dolayısıyla trafik ışıklarının kontrolü yoğunluğun azaltılmasında önemli rol oynamaktadır. Bu tezde, büyükşehirlerde yaşam kalitesini azaltan trafik yoğunluğunu azaltacak çözümler bulmak için kavşakların kontrolüne özel önem verilmektedir. Yeni yöntemlerin geliştirilmesiyle kullanımı artan akıllı trafik kontrol yöntemleri, özellikle trafik yoğunluğunun yüksek olduğu trafik kavşaklarında etkili çözümler sunmak amacıyla kullanılmaktadır. Tezde ilk olarak trafik ışığına sahip tek bir kavşağın kontrolü ele alınmıştır. Trafik akışını artırmak ve genel bekleme süresini ve araçlar tarafından salınan emisyon gazlarını azaltmak için daha iyi bir trafik ışığı denetleyici mimarisi olarak bulanık mantık kontrol (FLC), Oransal İntegral (PI) Kontrolü ve durum uzay model kontrolü teknikleri dahil olmak üzere çeşitli yöntemler önerilmiş ve karşılaştırılmıştır. Önerilen mimarilerin geleneksel sabit zamanlı trafik ışığı kontrol yöntemine göre daha iyi sonuçlar verdiği gösterilmiştir. Çalışmada farklı tipteki trafik kavşakları ele alınmıştır. Başlangıçta, sola veya sağa dönüşü olmayan basit bir tek şeritli trafik kavşağı dikkate alınır. Daha sonra üç şeritli (veya dört şeritli) yolların sağa ve sola dönen araçlara izin veren kavşaklar ele alınmıştır. Son olarak, önerilen yöntemlerin bazılarının etkinliğini göstermek için İstanbul'un Altunizade bölgesindeki trafik ışıklarının incelendiği bir çalışma yapıldı. Benzetim sonuçları gösterdi ki, giriş değeri araçların konum bilgilerinin kullanıldığı FLC yöntemi diğer klasik yöntemlere göre daha üstün sonuçlar verdi. FLC'nin verimliliğini daha da artırmak için FLC'ye ek olarak yerleşik bir öğrenme algoritmasının kullanılması önerilmiştir. Bu amaçla, etmen tabanlı trafik ışığı kontrolörünün bir parçası olarak bir derin Q-öğrenme yöntemi kullanıldı. Bu nedenle, ortaya çıkan akıllı trafik ışığı kontrolörü DQ-FLSI olarak adlandırılır. Bu yöntemde trafik kavşağının kollarını hücrelere ayıran bir durum matrisi kullanılmaktadır. Bulanık Mantık ile trafik ışığı süreleri, derin Q-öğrenme vasıtası ile trafik ışığı yönleri belirlenir. Bu yeni önerilen yöntem için bir kararlılık analizi de yapılmıştır. Bir diğer çalışılan önemli trafik problemi ise rota planlamasıdır. Bu, özellikle karmaşık trafik ağlarına sahip büyük şehirlerde önemlidir. Bu sorunu çözmek için, araçların en hızlı rotayı seçme motivasyonu ile bu tez kapsamında etmen tabanlı bir trafik rota planlama yöntemi de önerilmiştir. Bu yöntemde trafik kavşak noktalarında karar verilerek rota planlaması yapılır. Araç etmenleri, trafik kavşaklarına ulaştıklarında karar verirler. Bu sayede araçlar için dinamik rota planlaması mümkün hale gelmektedir. Trafik kavşağı problemine bir diğer çözüm önerisi ise çok etmenli rezervasyon tabanlı trafik kavşak kontrolü yöntemidir. Bu yöntemle tüm araçlar (etmen adı verilen) bir trafik kavşağı etmeni sayesinde trafik ışığına ihtiyaç duymadan kavşaktan geçebilmektedir. Çalışmanın bu bölümünde bir iyileştirme olarak, rezervasyona dayalı trafik kavşak yönetimi ile uyumlu çalışabilecek bir platoon yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntem, trafik kavşağına yaklaşan araçları düzgün bir şekilde sıralayarak trafik kavşağı yaklaşırken oluşan yavaşlamaları azaltmayı amaçlamaktadır. Önerilen platoon yönteminin özellikle trafik yoğunluğu arttıkça araçların ortalama hızlarını artırırken enerji tüketimini ve gaz emisyonlarını azalttığı benzetim sonuçları ile gösterilmiştir. Çalışılan tüm trafik problemleri için çalışma ortamları SUMO programı kullanılarak tasarlanmış ve benzetimleri de yine bu program ile gerçekleştirilmiştir. Simulation of Urban MObility (SUMO), haritalardan içe aktarılan ağlar üzerinde çalışan, mikro düzeyde çeşitli çalışma alanları sağlayan, yaya simülasyonuna da izin veren ve daha erişilebilir hale getiren yeterli araç setine sahip açık kaynaklı bir benzetim yazılım paketidir.

Özet (Çeviri)

Traffic density is a growing drawback of the crowding of cities in contemporary societies. As a consequence of financial and technological innovations, the living standards of people are improving yet this increases the number of cars and traffic density accordingly. Thus, the density of traffic is reducing the quality of life for individuals in metropolitan areas in particular. Traffic is an important factor affecting human life quality in crowded cities. The increasing population and increasing individual vehicle ownership lead to an increase in traffic density. This causes an increase in loss of time and pollution. Traffic density in big cities is an important factor that reduces the quality of human life. Due to the growing population in metropolitan areas and the inadequate infrastructure to accommodate this density, traffic problems are on the rise. As a result, passengers waste more time in traffic, and the amount of emissions, and hence air pollution, also increases. The issue of traffic congestion is a significant concern for numerous metropolitan areas across the globe, as it causes delays, increases commuting time, and contributes to air pollution. Controlling the flow of traffic is problematic in terms of many complexities and uncertainties. Despite this situation, this problem needs to be solved as it reduces productivity and living standards. Modern traffic control methods offer a more effective solution, unlike traditional methods. As traffic congestion continues to increase rapidly in the world, the need to research and apply more effective methods of traffic control than the traditional method is increasing. Solving traffic congestion is one of the most important and complex problems, as it causes chaos in metropolitans, especially during heavy traffic hours. Traditional methods that continue to be used have proven to be inadequate, and as a result, the developing technology has affected all areas as well as the solutions to the traffic control problem. With the emergence of Intelligent Transportation Systems (ITS), utilizing artificial intelligence and communication technologies, a more effective and efficient solution to traffic congestion is possible. Transportation techniques are improving day by day with the pace of growing technology. Intelligent Transportation Systems (ITS) provide advanced services such as high-tech traffic controllers and various transportation modes, reducing the burden on drivers and thus enabling them to meet the need for complex decision-making while on the road. Intelligent transportation solutions have enabled an unprecedented level of data collection within the industry, leading to significant advancements in transportation system management and operation. With the increasing demand and rate of data collection, ITS has also been advancing day by day and increasing the speed of progress of smart transportation systems. ITS can be described as systems consisting of technologies such as electronics, data processing and wireless networks that provide security and efficiency in the transportation network. ITS provides communication and information exchange between each transport unit. These units can be centres that provide information to pedestrians, vehicles, infrastructure, transportation and other peripherals such as traffic lights and other communication and control units. The application of MAS (Multi-Agent Systems) techniques, as a new development in information technology, can help to increase interest in traffic and promote energy-efficient transportation. ITS-based multi-agent technology is an important approach to solving complex traffic problems. The complexity of the elements of the traffic makes them convenient for multi-agent structures. ITS-based multi-agent technology provides us with safer controllers and makes us feel more comfortable in our daily lives. It increases the quality of our lives by decreasing the amount of time spent in traffic and by lowering the amount of emission gases released by our vehicles. The structurally dispersed nature of components in heterogeneous environments causes application difficulties, such as interoperability between agents forming a demand for a unified software platform as an underlying infrastructure. Therefore, it is preferable to use centralized solutions for relatively simple problems such as the one considered in this paper. For both transport decision-makers and drivers, ITS have a great potential for efficient and intelligent traffic management, threat identification, driving comfort and safety. ITS can also provide a flexible approach for the effective management of complex networked transportation systems letting traffic management decision-makers to control signal changes, regulate route flows, and broadcast real-time traffic information. In addition to providing route scheduling, weather forecasting, and emergency services for drivers, ITS (Intelligent Transportation Systems) can also help to reduce driving loads and improve safety. The implementation of ITS (Intelligent Transportation Systems) can generate positive outcomes across a range of areas, spanning from environmental and national security issues to emergency management and transportation. ITS applications can reduce time spent on the road. Short travel times provide economic savings for both individual and commercial vehicles and usually mean less environmental pollution. Intelligent Intersection Management (IIM) technology has started to develop in traffic intersections as part of Traffic Light Control (TLC) systems. Intersections are some of the busiest parts of roads. Therefore, the control of traffic lights plays an important role in decreasing the density. In this thesis, particular attention is given to the control of intersections in order to find solutions to decrease traffic density leading to an increased quality of life in big cities. Intelligent traffic control methods, the use of which is increasing with the development of new methods, are used especially in traffic intersections with high traffic density in order to provide efficient solutions. Control of a single intersection with traffic lights is considered first in the thesis. Various methods, including Fuzzy Logic Control (FLC), Proportional Integral (PI) control and State Space Model Control techniques, have been proposed and compared for a better traffic light controller architecture so as to increase the traffic flow and reduce the overall waiting time of the cars and the emissions released by them. It is demonstrated that the proposed architectures give better results compared to the traditional fixed-time traffic light control method. Different types of traffic intersections are considered in the study. Initially, a simple single-lane traffic intersection with no left or right turn is taken into consideration. Later on, intersections on which three-lane (or four-lane) roads meet with vehicles turning left and right are considered. Finally, a realistic case study, in which the Altunizade Region of Istanbul, is examined to demonstrate the efficiency of some of the proposed methods. The results of simulations indicate that the FLC, in which the positions of the vehicles are used as the state variables, gives superior results in comparison to the other classical methods. In order to increase the efficiency of the FLC further, a built-in learning algorithm is proposed to be used in addition to the FLC. A deep Q-learning method is employed for this purpose as a part of the agent-based traffic light controller. Hence, the resulting intelligent traffic light controller is named DQ-FLSI. In this method, a state matrix which divides the arms of the traffic intersection into cells is used. The traffic light durations are determined using fuzzy logic, and traffic light actions are determined by the help of deep Q-learning. A stability analysis is also carried out for this newly proposed method. Another important traffic problem is route planning. This is particularly important in large cities with complex traffic networks. In order to address this problem, an agent-based traffic route planning method has also been proposed as part of this thesis with the motivation of vehicles choosing the fastest route. In this method, route planning is made by deciding at traffic intersection points. Vehicle agents make decisions when they reach traffic intersections. In this way, dynamic route planning becomes possible for the vehicles. Another solution for the traffic intersection problem is multi-agent reservation-based traffic intersection control. With this method, all vehicles (called agents) can pass the intersection without the need for a traffic light thanks to a traffic intersection agent. A platoon method, which can work in harmony with reservation-based traffic intersection management, is proposed as an improvement in this part of the study. The proposed method aims to reduce the slowdowns that occur when approaching the traffic intersection by properly lining up the vehicles approaching the traffic intersection. It is shown by simulations that the proposed platoon method reduces energy consumption and gas emissions while increasing the average speed of the vehicles, especially as the density of the traffic increases. Work environments for all studied traffic problems are designed and simulated using the SUMO program. Simulation of Urban MObility (SUMO) is an open-source simulation package that works on networks imported from maps, provides various workspaces at micro levels, also allows pedestrian simulation, and has a sufficient set of tools that makes it more reachable.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    181205

    Design and simulation of a multi-agent autonomous robot system for industrial facilities

    Endüstriyel tesisler için çok-ajanlı bir otonom robot sistemi tasarımı ve simülasyonu

    SARP BARAN ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. LEVENT AKIN

  2. Tez No

    550019

    Çok etmenli sistemlerde düzen kontrolünün doğrusal ve kareli diferensiyel oyun yaklaşımı ile gerçekleşmesi

    Multi-agent formation control with the linear quadratic differential game approach

    HOSSEIN BARGHI JOND

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VASIF NABIYEV

  3. Tez No

    389174

    Çok etmenli ortamlar için CNP tabanlı müzakere protokolü

    CNP based negotiation protocol for multi-agent systems

    ÇİĞDEM ALBUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NADİA ERDOĞAN

  4. Tez No

    486864

    Distributed group consensus in multi-agent networks

    Çok etmenli ağlarda dağıtık grup onaylaşımı

    ÖZLEM FEYZA ERKAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET AKAR

  5. Tez No

    403423

    Decentralized graph processes for robust multi-agent networks

    Başlık çevirisi yok

    AHMET YASİN YAZICIOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGeorgia Institute of Technology

    Dr. JEFF S. SHAMMA

    Dr. MAGNUS EGERSTEDT

Geri Dön