A bilevel approach to enhance prefixed traffic signal optimization
| Autor: | Maria Teresa Sanchez-Rico, Julio Alberto López-Gómez, Ricardo García-Ródenas, María Luz López-García |
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| Rok vydání: | 2019 |
| Předmět: |
Control de semáforos
Computer science 020209 energy Traffic signal control 02 engineering and technology Evolutionary computation Bilevel optimization Multivariate time series analysis Clustering Artificial Intelligence Bayesian information criterion Genetic algorithm 0202 electrical engineering electronic engineering information engineering Electrical and Electronic Engineering Time-of-day intervals business.industry Intervalos de hora del día Particle swarm optimization Computación evolutiva Range (mathematics) Control and Systems Engineering Traffic engineering Simulated annealing Análisis de series de tiempo multivariante Memetic algorithm 020201 artificial intelligence & image processing business Algorithm |
| Zdroj: | RUIdeRA. Repositorio Institucional de la UCLM instname |
| Popis: | The segmentation of multivariate temporal series has been studied in a wide range of applications. This study investigates a challenging segmentation problem on traffic engineering, namely, identification of time-of-day breakpoints for pre-fixed traffic signal timing plans. A large number of urban centres have traffic control strategies based on time-of-day intervals. We propose a bilevel optimization model to address simultaneously the segmentation problems and the traffic control problems over these time intervals. Efficient memetic algorithms have been developed for the bilevel model based on the hybridization of the particle swarm optimization, genetic algorithms or simulated annealing with the Nelder–Mead method. Numerically the effectiveness of the algorithms using real and synthetic data sets is demonstrated. We address the problem of automatically estimating the number of time-of-day segments that can be reliably discovered. We adapt the Bayesian Information Criterion, the PETE algorithm and a novel oriented-problem approach. The experiments show that this last method gives interpretable results about the number of reliably necessary segments from the traffic-engineering perspective. The experimental results show that the proposed methodology provides an automatic method to determine the time-of-day segments and timing plans simultaneously. La segmentación de series temporales multivariadas ha sido estudiada en una amplia gama de aplicaciones. Este estudio investiga un problema de segmentación desafiante en la ingeniería de tráfico, a saber, la identificación de puntos de interrupción de la hora del día para planes de sincronización de señales de tráfico prefijados. Un gran número de centros urbanos tienen estrategias de control de tráfico basadas en intervalos de tiempo del día. Proponemos un modelo de optimización binivel para abordar simultáneamente los problemas de segmentación y los problemas de control de tráfico en estos intervalos de tiempo. Se han desarrollado algoritmos meméticos eficientes para el modelo binivel basados en la hibridación de la optimización del enjambre de partículas , algoritmos genéticos o recocido simulado con el método Nelder-Mead. Numéricamente se demuestra la eficacia de los algoritmos utilizando conjuntos de datos reales y sintéticos. Abordamos el problema de estimar automáticamente la cantidad de segmentos de hora del día que se pueden descubrir de manera confiable. Adaptamos el Criterio de Información Bayesiano, el algoritmo PETE y un enfoque novedoso orientado al problema. Los experimentos muestran que este último método da resultados interpretables sobre el número de segmentos fiablemente necesarios desde la perspectiva de la ingeniería de tráfico. Los resultados experimentales muestran que la metodología propuesta proporciona un método automático para determinar los segmentos de tiempo del día y los planes de tiempo simultáneamente |
| Databáze: | OpenAIRE |
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