Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "teoria zbiorow rozmytych" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Fuzzy cellular model for traffic data fusion
Rozmyty model komórkowy dla fuzji danych o ruchu drogowym
Autorzy:
Płaczek, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/375208.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
teoria zbiorów rozmytych
model Nagela-Schreckenberga
ruch drogowy
Nagel-Schreckenberg model
traffic
theory of fuzzy sets
Opis:
In this paper the requirements for road traffic models designed to collect complex data from vehicles detectors in a traffic control system are discussed. A cellular model is proposed that uses the theory of fuzzy sets to deal with these requirements and to enable traffic data fusion from various sources. In the introduced approach all parameters of vehicles are described by means of fuzzy numbers. Vehicles are modelled individually, thus various classes of them can be taken into consideration. The model was implemented in a simulation of traffic flow at a crossroad approach. A discharge time of vehicles queue was analysed in this experiment and compared to the results of Nagel- Schreckenberg model [4].
Niniejszy artykuł zawiera dyskusje wymagan dla modeli ruchu, przeznaczonych do gromadzenia złożonych danych z detektorów pojazdów w systemie sterowania ruchem drogowym. Aby spełnic określone wymagania zaproponowano komórkowy model ruchu, w którym zastosowano teorie zbiorów rozmytych. Rozwiazanie to umożliwia fuzje danych o ruchu, pochodzacych z różnych zródeł. Wszystkie parametry pojazdów są modelowane za pomocą liczb rozmytych, indywidualnie dla każdego pojazdu. Dzieki temu można uwzględnic zróżnicowane klasy pojazdów. Opracowany model został zaimplementowany w symulacji ruchu pojazdów na wlocie skrzyżowania. Przeprowadzono analize czasu rozładowania kolejki pojazdów, uzyskane wyniki zostały porównane z rezultatami symulacji wykorzystującej model Nagela-Schreckenberga [4].
Źródło:
Transport Problems; 2009, 4, 4; 115-124
1896-0596
2300-861X
Pojawia się w:
Transport Problems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Forming of the regional core transport network taking into account the allocation of alternative energy sources based on artificial intelligence methods
Формирование опорной транспортной сети региона с учетом размещения альтернативных источников энергии на основе методов искусственного интеллекта
Autorzy:
Zhuravskaya, M.
Tarasyan, V.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/374401.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Śląska. Wydawnictwo Politechniki Śląskiej
Tematy:
core transport network
logistic system
logistic center allocation
renewable energy
fuzzy set theory
genetic algorithm
rdzeń sieci transportowej
system logistyczny
energia odnawialna
teoria zbiorów rozmytych
algorytm genetyczny
Opis:
In the modern world the alternative energy sources, which considerably depend on a region, play more and more significant role. However, the transition of regions to new energy sources lead to the change of transport and logistic network configuration. The formation of optimal core transport network today is a guarantee of the successful economic development of a region tomorrow. The present article studies the issue of advanced core transport network development in a region based on the experience of European and Asian countries and the opportunity to adapt the best foreign experience to Russian conditions. On the basis of artificial intelligence methods for forest industry complex of Sverdlovskaya Oblast the algorithm of problem solution of an optimal logistic infrastructure allocation is offered and some results of a regional transport network are presented. These methods allowed to solve the set task in the conditions of information uncertainty. There are suggestions on the improvement of transport and logistic network in the territory of Sverdlovskaya Oblast. Traditionally the logistics of mineral fuel plays main role in regions development. Actually it is required to develop logistic strategic plans to be able to provide different possibilities of power-supply, flexible enough to change with the population density, transport infrastructure and demographics of different regions. The problem of logistic centers allocation was studied by many authors. The approach, offered by the authors of this paper is to solve the set of tasks by applying artificial intelligence methods, such as fuzzy set theory and genetic algorithms.
В современном мире альтернативные источники энергии, которые в значительной степени зависят от региона, играют все более значимую роль. Однако переход регионов к новым источникам энергии приведет к изменению транспортно- логистического конфигурации сети. Формирование оптимальной опорной транспортной сети сегодня является залогом успешного экономического развития региона завтра. Настоящая статья изучает вопрос опережающего развития опорной транспортной сети региона на основе опыта стран Европы и Азии, а также возможность адаптировать лучший зарубежный опыт к российским условиям. На основе методов искусственного интеллекта для лесопромышленного комплекса Свердловской области предлагается алгоритм решения задачи оптимального логистического распределения инфраструктуры и представлены некоторые результаты моделирования региональной транспортной сети. Эти методы позволили решить поставленную задачу в условиях информационной неопределенности. Дать предложения по совершенствованию транспортной и логистической сети на территории Свердловской области. Зависимость логистики от минерального топлива, является устойчивой тенденцией развития регионов, однако при составлении стратегических планов необходимо на ряду, с плотностью населения, особенностями транспортной инфраструктуры и прогнозом демографических изменений, также предусмотреть альтернативные возможности смены источников энергоресурсов. К проблеме размещения логистических центров обращались многие авторы. Особенностью подхода, предлагаемого авторами этой статьи является применение методов искусственного интеллекта, в частности, теории нечетких множеств и генетических алгоритмов.
Źródło:
Transport Problems; 2014, 9, 4; 121-130
1896-0596
2300-861X
Pojawia się w:
Transport Problems
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies