Çoklu Kavşaklar için Ayarlanabilir ve Ağırlık Tabanlı Adaptif Trafik Sinyal Kontrolü

Abstract

21. yüzyılın en büyük sorunlarından biri olarak kabul edilen trafik sinyal yönetimi; çevre, ekonomi ve halk sağlığı üzerinde olumsuz etkileri nedeniyle önemli bir sorundur. Bu zorluğun üstesinden gelmek amacıyla kentsel alanlardaki izole ve koordineli kavşaklarda trafik sinyal kontrolü için hem deterministik tabanlı hem de yapay zekâ tabanlı birçok yöntem önerilmiştir. Deterministik sistemler, karmaşık trafik koşulları ve değişkenlerini hesaba katma konusunda sınırlıdır ve gerçek zamanlı olarak trafik koşullarına esnek cevap verme yetenekleri kısıtlıdır. Ayrıca, büyük ölçekli trafik ağlarını yönetmek için gereken manuel ayarlamalar zaman alıcı ve maliyetlidir. Yapay zekâ tabanlı sistemler ise modelin eğitim verilerine bağımlı olmaları ve bu verilerin eksik veya yanıltıcı olması durumunda performansları istenen başarıyı gösterememektedir. Maksimum Ağırlıklı Akış yöntemi trafik akışını optimize ederek şehir içi trafiği daha akıcı getirmek için önerilen yöntemlerden biridir. Klasik Maksimum Ağırlıklı Akış yöntemi yapay zekâ kullanarak ağdaki akışın maksimum olmasını sağlarken, aynı zamanda deterministik yaklaşımlar kullanılmaktadır. Ancak, Klasik Maksimum Ağırlıklı Akış yöntemindeki karmaşıklık ve hesaplama maliyetleri, yöntemin pratik olarak uygulanabilirliğini azaltmaktadır. Bu tez çalışmasında Klasik Maksimum Ağırlıklı Akış yönteminin etkinliğini artırmak ve tekniği daha uygulanabilir kılmak için iki stratejiden oluşan yeni bir yaklaşım önerilmektedir. Önerilen ilk strateji, araçların belirli bir lokasyon aralığındaki anlık hızlarına göre kavşağa yaklaşma sürelerini hesaplayarak süreci basitleştirmektedir. Önerilen ikinci strateji, optimum araç bekleme katsayısını tanımlamak için regresyon kullanmaktadır. Önerilen yaklaşımın trafik sinyal kontrolü üzerindeki etkinliği gerçek veriler kullanılarak izole ve koordineli kavşak sistemlerinde SUMO simülasyon ortamında test edilmektedir. Ayrıca önerilen Yeni Maksimum Ağırlıklı Akış yöntemi Statik, Uyarmalı, Gecikme tabanlı, Webster, MaxPressure ve Klasik Maksimum Ağırlıklı Akış yöntemleriyle karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak, önerilen yöntem izole ve koordineli kavşak sistemlerinde mevcut algoritmalardan daha iyi performans göstermektedir.

Traffic signal management, which is considered one of the biggest problems of the 21st century; It is an important problem due to its negative effects on the environment, economy and public health. To overcome this challenge, many methods, both deterministic-based and artificial intelligence-based, have been proposed for traffic signal control at isolated and coordinated intersections in urban areas. Deterministic systems are limited in their ability to account for complex traffic conditions and variables and have limited ability to respond flexibly to traffic conditions in real time. Additionally, the manual adjustments required to manage large-scale traffic networks are time-consuming and costly. Artificial intelligence-based systems, on the other hand, cannot perform as desired if they are dependent on the training data of the model and if these data are incomplete or misleading. Maximum Weighted Flow method is one of the recommended methods to make urban traffic more fluid by optimizing traffic flow. While the Classical Maximum Weighted Flow method ensures that the flow in the network is maximum by using artificial intelligence, deterministic approaches are also used. However, the complexity and computational costs in the classical Maximum Weighted Flow method reduce the practical applicability of the method. In this thesis study, a new approach consisting of two strategies is proposed to increase the effectiveness of the classical Maximum Weighted Flow method and make the technique more applicable. The first proposed strategy simplifies the process by calculating the approach time of vehicles to the intersection according to their instantaneous speed in a certain location range. The second proposed strategy uses regression to identify the optimal vehicle waiting coefficient. The effectiveness of the proposed approach on traffic signal control is tested in the SUMO simulation environment in isolated and coordinated intersection systems using real data. Additionally, the proposed New Maximum Weighted Flow method was compared with Static, Excited, Delay-based, Webster, MaxPressure and Classical Maximum Weighted Flow methods. As a result, the proposed method outperforms existing algorithms in isolated and coordinated intersection systems.