1 / 32

Plánovanie cesty v prostredí s dopravou

TECHNICKÁ UNIVERZITA V KOŠICIACH - FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A INFORMATIKY Katedra kybernetiky a umelej inteligencie. Plánovanie cesty v prostredí s dopravou. Diplomová práca. Dr. Ing. Ján Vaščák Michal Rutrich vedúci diplomovej práce riešiteľ. 1 . Popis problému

alessa
Download Presentation

Plánovanie cesty v prostredí s dopravou

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. TECHNICKÁ UNIVERZITA V KOŠICIACH - FAKULTA ELEKTROTECHNIKY A INFORMATIKY Katedra kybernetiky a umelej inteligencie Plánovanie cesty v prostredí s dopravou Diplomovápráca Dr. Ing. Ján Vaščák Michal Rutrich vedúci diplomovej práce riešiteľ

  2. 1. Popis problému 2. Analýza problému 3. Použité prostriedky 4. Štruktúra systému 5. Technická implementácia 6. Experimenty 7. Záver Obsah

  3. prostredie • parkovisko s dopravou • nákupné centrá okolo parkoviska • úlohapo zadaní nákupného centra • vybrať najvhodnejšie parkovacie miesto • poskytnúť plán cesty k nemu 1. Popis problému 1/17

  4. vhodnosť parkovacieho miesta: • vzdialenosť k zvolenému obch. centru • vhodnosť cesty k parkovaciemu miestu • vhodnosť cesty: • dĺžka cesty • počet odbočení • doprava 1. Popis problému 2/17

  5. 2. Analýza problému

  6. výber a určenie vhodnosti parkovacieho miesta • určenie vhodnosti parkovacích miest • poskytnutie najvhodnejšieho miesta • výber určitej skupiny parkovacích miest • plánovanie cesty k parkovaciemu miestu • plánovanie s ohľadom na 3 kritéria • cena za dopravu = čakanie 2. Analýza problému 3/17

  7. 3. Použité prostriedky

  8. plánovanie cesty • grafový prehľadávací algoritmus • cena uzla: F(n) = G(n) + H(n) • G(n) - cena cesty zo štartovacieho uzla do uzla n • H(n) - cena cesty z uzla n do cieľového uzla - heuristika (odhad) - podmienka prípustnosti: H(n) ≤ H*(n) • najskôr sa expandujú uzly s minimálnou cenou Algoritmus A* (A star) 4/17

  9. Modifikácie • zákaz otočenia v križovatke • plánovanie na hranách • cena cesty určená ako kombinácia: • dĺžky cesty • počet zatočení • čakanie • potreba zlúčenia mierok veličín Algoritmus A* (A star) H(n) G(n) 5/17

  10. zlúčenie mierok veličín • vyhodnotenie vhodnosti parkovacieho miesta • orientovaný ohodnotený graf • uzly predstavujú pojmy • spojenia kauzálne väzby medzi nimi • fuzzifikácia a defuzzifikácia pojmov • riadenie, rozhodovanie a popis systémov Fuzzy kognitívna mapa Fuzzy kognitívna mapa 6/17

  11. FKM Cena cesty w2 w1 w3 • váhy - dôležitosť kritérií • funkcie príslušnosti - • definovanie predstáv • o daných kritériách Funkcie príslušnosti vstupných pojmov 7/17

  12. FKM Vhodnosť parkovacieho miesta w1 w2 • váhy - dôležitosť kritérií • funkcie príslušnosti - • definovanie predstáv • o daných kritériách Funkcie príslušnosti vstupných pojmov 8/17

  13. 4. Štruktúra systému

  14. 4. Štruktúra systému 9/17

  15. 5. Technická implementácia

  16. Windows aplikácia • naprogramovaná v jazyku C# • rozdelená do 3 okien 5. Technická implementácia 10/17

  17. 6. Experimenty

  18. Nastavovanie váh FKM Cena cesty • cesta sa plánuje k jednému park. miestu • dopravná situácia je rovnaká 6. Experiment č. 1 w2 w1 w3 11/17

  19. Konfigurácia č. 1: w1 = 0,5 w2 = 0,5 w3 = 0 • expandovaných 18 hrán; na ceste leží 10 • čas cesty 50 časových jednotiek; čakanie 6 č.j. 6. Experiment č. 1 12/17

  20. Konfigurácia č. 2: w1 = 0,33 w2 = 0,34 w3 = 0,33 • expandovaných 15 hrán; o 3 menej • čas cesty 46 časových jednotiek; čakanie 2 č.j. 6. Experiment č. 1 13/17

  21. Konfigurácia č. 1: w1 = 1 w2 = 0 • čas cesty 66 č. j. • čakanie 22 č.j.; 18 z nich - nemožnosť zaparkovať 6. Experiment č. 2 Park. m. vhodnosť 16-0 .... 0,681 15-5 .... 0,458 14-2 .... 0,506 17-0 .... 0,592 13-0 .... 0,390 14/17

  22. 6. Experiment č. 2 14/17

  23. Konfigurácia č. 2: w1 = 0 w2 = 1 • čas cesty 44 č. j.; čakanie 4 č. j. 6. Experiment č. 2 Park. m. vhodnosť 16-0 .... 0,263 15-5 .... 0,603 14-2 .... 0,619 17-0 .... 0,543 13-0 .... 0,610 15/17

  24. Konfigurácia č. 3: w1 = 0,5 w2 = 0,5 • čas cesty 53 č. j.; čakanie 6 č. j. 6. Experiment č. 2 Park. m. vhodnosť 16-0 .... 0,472 15-5 .... 0,531 14-2 .... 0,563 17-0 .... 0,568 13-0 .... 0,501 16/17

  25. 7. Záver

  26. poskytnuté riešenia sú skutočne volené s ohľadom na požadované kritériá • výhoda použitia FKM • jednoduchá špecifikácia požiadaviek zákazníka • nie je potrebné nastavovať priveľa parametrov • určenie ich hodnôt nie je kompilované • možnosť zohľadniť aj ďalšie kritériá • jednoduché pridanie nových pojmov do FKM 7. Záver 17/17

  27. Ďakujem za pozornosť

  28. diskrétny model • preplánovanie cesty danému vozidlu • preplánovanie cesty ostatným vozidlám • tým, na ktorých vplýva dané vozidlo • tým, ktorým sa plánuje cesta s ohľadom na kritérium čakania Diskrétny / spojitý model 1/2

  29. spojitý model • iný spôsob reprezentácie • zmena systému simulácie dopravy • zložitejšie odhadovanie čakania • komplexnejšie pravidlá / systém • zvýšenie výpočtovej a časovej náročnosti Diskrétny / spojitý model 2/2

  30. Nastavovanie parametrov FKM • nevôľa nastavenia klientmi • požiadavky závislé od • dňa a dennej doby • počtu vozidiel na parkovisku Algoritmy učenia 1/2

  31. Systém simulácie dopravy • automatická tvorba modelu správania sa vozidiel • vytvorenie viacerých modelov • rôzni vodiči • počet vozidiel na parkovisku • závislé od počasia Algoritmy učenia 2/2

  32. P problém

More Related