Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Janota, Aleš" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    Road traffic modelling based on the hybrid modelling tool AnyLogic
    Modelowanie ruchu drogowego w oparciu o narzędzie modelowania hybrydowego AnyLogic
    Autorzy:
    Benčat, Gabriel
    Janota, Aleš
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1444801.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Uniwersytet Technologiczno-Humanistyczny im. Kazimierza Pułaskiego w Radomiu
    Tematy:
    AnyLogic
    model
    simulation
    traffic
    agent
    symulacja
    ruch drogowy
    Opis:
    The increasing complexity of modelled systems opens up questions of combining several modelling approaches in order to achieve higher efficiency and the required clarity of the simulations performed. For this reason, in addition to standard application-oriented modelling tools, we can see the growing popularity of the so-called hybrid or multimethod modelling approaches. A typical representative of such a modelling environment is the AnyLogic generalpurpose modelling tool. This article describes the authors' experience with this tool in solving a selected problem in the field of modelling transport processes in urban areas. Using the example of the uncontrolled selected intersection, the procedure of creating a model with a more detailed analysis of its selected parts is discussed. The model based on real conditions is elaborated and compared with the model containing the fictitious traffic light control. Comparison is based on measuring the time that vehicles moving in the critical direction spend in the model. Both discussed models are stored in the cloud and may be run and study free.
    Rosnąca złożoność modelowanych systemów otwiera pytania o połączenie kilku podejść do modelowania w celu osiągnięcia wyższej wydajności i wymaganej przejrzystości przeprowadzanych symulacji. Z tego powodu, oprócz standardowych narzędzi do modelowania zorientowanego na aplikację, możemy zaobserwować rosnącą popularność tak zwanych podejść do modelowania hybrydowego lub multimetodowego. Typowym przedstawicielem takiego środowiska modelowania jest narzędzie do modelowania ogólnego AnyLogic. W tym artykule opisano doświadczenia autorów z tym narzędziem w rozwiązywaniu wybranego problemu w zakresie modelowania procesów transportowych na obszarach miejskich. Na przykładzie niekontrolowanego wybranego skrzyżowania omówiono procedurę tworzenia modelu z bardziej szczegółową analizą jego wybranych części. Model oparty na rzeczywistych warunkach jest opracowany i porównany z modelem zawierającym fikcyjną kontrolę sygnalizacji świetlnej. Porównanie opiera się na pomiarze czasu, w jakim pojazdy poruszają się w krytycznym kierunku w modelu. Oba omówione modele są przechowywane w chmurze i mogą być uruchamiane i badane bezpłatnie.
    Źródło:
    Journal of Civil Engineering and Transport; 2020, 2, 2; 73-89
    2658-1698
    2658-2120
    Pojawia się w:
    Journal of Civil Engineering and Transport
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Simplification of deep reinforcement learning in traffic control using the Bonsai Platform
    Uproszczenie uczenia się przez głębokie wzmocnienie w zarządzaniu ruchem z wykorzystaniem Platformy Bonsai
    Autorzy:
    Skuba, Michal
    Janota, Aleš
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2013058.pdf
    Data publikacji:
    2020-12-31
    Wydawca:
    Uniwersytet Technologiczno-Humanistyczny im. Kazimierza Pułaskiego w Radomiu
    Tematy:
    control
    deep reinforcement learning
    model
    simulation
    traffic
    sterowanie
    uczenie w głębokim uczeniu przez wzmacnianie
    symulacja
    ruch drogowy
    Opis:
    The paper deals with the problem of traffic light control of road intersection. The authors use a model of a real road junction created in the AnyLogic modelling tool. For two scenarios, there are three simulation experiments performed – fixed time control, fixed time control after AnyLogic-based optimizations, and dynamic control obtained through the cooperation of the AnyLogic tool and the Bonsai platform, utilizing benefits of deep reinforcement learning. At present, there are trends to simplify machine learning processes as much as possible to make them accessible to practitioners with no artificial intelligence background and without the need to become data scientists. Project Bonsai represents an easy-to-use connector, that allows to use AnyLogic models connected to the Bonsai platform - a novel approach to machine learning without the need to set any hyper-parameters. Due to unavailability of real operational data, the model uses simulation data only, with presence and movement of vehicles only (no pedestrians). The optimization problem consists in minimizing the average time that agents (vehicles) must spend in the model, passing the modelled intersection. Another observed parameter is the maximum time of individual vehicles spent in the model. The authors share their practical, mainly methodological, experiences with the simulation process and indicate economic cost needed for training as well.
    Artykuł dotyczy problemu sterowania sygnalizacją świetlną na skrzyżowaniach dróg. Autorzy wykorzystują model rzeczywistego węzła drogowego utworzony w narzędziu do modelowania AnyLogic. Dla dwóch scenariuszy wykonywane są trzy eksperymenty symulacyjne - sterowanie światłami sygnalizacyjnymi o stałym czasie działania, sterowanie światłami sygnalizacyjnymi o stałym czasie działania po optymalizacji w oparciu o AnyLogic, i sterowanie dynamiczne dzięki współpracy między AnyLogic i platformą Bonsai, wykorzystując korzyści płynące z uczenia się przez głębokie wzmocnienie. Obecnie istnieją tendencje do maksymalnego upraszczania procesów uczenia maszynowego, aby były dostępne dla praktyków bez doświadczenia w zakresie sztucznej inteligencji i bez konieczności zostania naukowcami danych. Project Bonsai to łatwe w obsłudze złącze, które pozwala na korzystanie z modeli AnyLogic podłączonych do platformy Bonsai - nowatorskie podejście do uczenia maszynowego bez konieczności ustawiania hiperparametrów. Ze względu na niedostępność rzeczywistych danych eksploatacyjnych model wykorzystuje tylko dane symulacyjne, tylko z obecnością i ruchem pojazdów (bez pieszych). Problem optymalizacji polega na zminimalizowaniu średniego czasu, jaki agenci (pojazdy) muszą spędzać w modelu, mijając modelowane skrzyżowanie. Kolejnym obserwowanym parametrem jest maksymalny czas przebywania poszczególnych pojazdów w modelu. Autorzy dzielą się praktycznymi, głównie metodologicznymi, doświadczeniami związanymi z procesem symulacji oraz wskazują koszty ekonomiczne potrzebne do uczenia.
    Źródło:
    Journal of Civil Engineering and Transport; 2020, 2, 4; 191-202
    2658-1698
    2658-2120
    Pojawia się w:
    Journal of Civil Engineering and Transport
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Multiagent model of rail-road intersection with connected vehicles
    Autorzy:
    Janota, Aleš
    Šimák, Vojtech
    Hrbček, Jozef
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2014191.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Uniwersytet Technologiczno-Humanistyczny im. Kazimierza Pułaskiego w Radomiu
    Tematy:
    control
    model
    multi-agent
    NetLogo
    traffic
    sterowanie
    multiagent
    ruch drogowy
    Opis:
    The multiagent approach to modelling, traditionally dedicated for distributed systems, can be applied on any platform where there are more processes or control threads. The world of surface transport is a typical example of such a situation where high numbers of dynamic entities (agents) interacting with each other represent a complex problem to solve, analyse and visualise. The main focus of this paper is on functional description of the traffic control problem at the rail-road intersection. Unlike conventional approaches, this model assumes usage of modern (infrastructure-to-vehicle, vehicle-to-vehicle) communication technologies as an essential base of cooperative intelligent transportation systems. The authors use the development toolkit NetLogo, explaining step-by-step the key programming details, to get a comprehensive overview of the operation of the entire system through simple definitions of a number of simple cooperating agents. The introduced model is implementation free and shows newly offered functionalities on the principal level, while a minimum theory of collective intelligence hidden in the background is needed.
    Źródło:
    Journal of Automation, Electronics and Electrical Engineering; 2020, 2, 1; 17-24
    2658-2058
    2719-2954
    Pojawia się w:
    Journal of Automation, Electronics and Electrical Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Reduction of CO2 emission as a result of the use of 48-volt electrical installationsin passenger cars
    Autorzy:
    Kozyra, Jacek
    Łukasik, Zbigniew
    Kuśmińska-Fijałkowska, Aldona
    Janota, Aleš
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/27311796.pdf
    Data publikacji:
    2023
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
    Tematy:
    passenger vehicles
    motor-generator
    converter
    CO2 reduction
    fuel consumption reduction
    samochody osobowe
    agregat prądotwórczy
    przetwornica
    redukcja CO2
    redukcja zużycia paliwa
    Opis:
    The introduction of a new standard of 48-volt electrical systems in cars comes at an additional cost to the vehicle. Acceptance of these costs is justified because it becomes a way to achieve lower CO2 emissions and lower fuel consumption. An important factor in favor of adopting 48-volt systems is the reduction in CO2 due to the use of a highly efficient 48-volt motor-generator unit coupled to a DC/DC converter. A methodology for testing new solutions to quantify CO2 savings and reductions therefore becomes crucial. This methodology must be capable of demonstrating the CO2 benefits primarily of the innovative technology proven in real-world driving conditions and with a large amount of realistic statistical data. The introduction of new eco-innovations must take into account the linkage and impact on other environmentally oriented ecoinnovative solutions. When implementing new technical solutions, a necessary aspect is the interaction with other innovations installed in vehicles with new electrical installation standards. Therefore, for the expected synergy of solutions to occur, two or more innovative technologies must be installed. Then the combined savings from one of them will affect the performance of the other technologies, and vice versa. The new technology of a high-efficiency 48-volt motor-generator unit cooperating with a 48V/12V DC/DC converter fits very well in creating interactions with other implemented solutions aimed at reducing CO2 emissions. The article discusses the problems of the introduced new technology of a high-efficiency 48-volt motor-generator unit cooperating with a 48V/12V DC/DC converter. The publication analyzes the impact of in creasing the voltage rating of current passenger car installations to 48V. Based on the methodology for determining the reduction of CO2 emissions of a vehicle with a 48V/12V DC/DC voltage converter installed, the mass of fuel per unit of engine operation time was determined. The amount of fuel saved was determined, and CO2 emission reductions were calculated for the three adopted passenger vehicles tested.
    Źródło:
    Archives of Transport; 2023, 66, 2; 7--20
    0866-9546
    2300-8830
    Pojawia się w:
    Archives of Transport
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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