ЖАСАЛМА ИНТЕЛЛЕКТ ЫКМАЛАРЫН КОЛДОНУУ МЕНЕН БОРБОРДУК БАШКАРУУДАГЫ ТРАНСПОРТ КАРАЖАТТАРЫН КЕСИЛИШТЕГИ КЫЙМЫЛЫН МОДЕЛДӨӨ
DOI:
https://doi.org/10.52754/16948610_2025_4_21%20Ачкыч сөздөр:
жасалма интеллект, жол агымын моделдөө, траекторияны алдын ала айтуу, фазалардын графигин оптималдаштыруу, борборлоштурулган жол кыймылын башкаруу, жол коопсуздугу, кесилиштеги санариптик эгиз, симуляциялык моделдөөАннотация
Шаардык жол кыймылынын тездик менен өсүп жаткан көлөмү кесилиштерди шаардык жол тармагында тоскоолдуктарды жаратып, чоң кечигүүлөрдү жана конфликттик кырдаалдардын олуттуу бөлүгүн шарттайт. Бул макалада динамикалык симуляция ыкмаларын жана жасалма интеллект алгоритмдерин айкалыштыруу менен кесилиштерде борбордон башкарылуучу унаалардын кыймылын моделдөө ыкмасы сунушталат. Бул макалада траекторияларды жана өтүү убактысынын терезелерин болжолдоо боюнча маселелерди түзүү, маалыматтардын негизинде жол сигналынын фазаларын адаптациялоочу оптималдаштыруу жана орточо кечигүүлөрдү, өткөрүү жөндөмдүүлүгүн, режимдердин туруктуулугун жана коопсуздук көрсөткүчтөрүн камтыган аткаруу критерийлерин түзүү каралат. Теориялык негизди заманбап агым моделдери жана оптималдаштыруу методдору, ошондой эле ОшМУнун илимий изилдөөлөрүндө иштелип чыккан дифференциалдык теңдемелердеги математикалык натыйжалар жана сандык методдор камсыз кылат. Практикалык маанилүүлүгү координацияланган борбордук башкаруу жана болжолдуу саясат аркылуу орточо кечигүүлөрдү жана конфликттердин жыштыгын азайтууда жатат. Натыйжалар интеллектуалдык транспорттук системалар менен интеграцияга багытталган жана муниципалдык операторлор тарабынан кесилиштердин санариптик эгиздерин иштеп чыгуу жана кийинчерээк адаптивдик контроллерлорду ишке ашыруу үчүн колдонулушу мүмкүн.
Библиографиялык шилтемелер
Адиева, Г.К. (2025). Математическая модель и RL-алгоритмы управления перекрёстком в г. Ош. В П.С. Станимирович, С. Муртас, & Дж.К. Саху (Ред.), Гибридные методы моделирования сложных систем (стр. 127–154). Springer.
Власов, С.А., & Петров, А.И. (2023). Искусственный интеллект в управлении светофорными объектами: обзор 2020–2023 гг. Транспорт Российской Федерации, 2(105), 38–47.
Газизов, Р. К. (2022). Адаптивное управление перекрёстками на базе обучения с подкреплением. Автоматика на транспорте, 8(4), 312–325.
Калбекова, М. (2022). Моделирование квадратной турбулентной конвекции. Вестник Ошского государственного университета, (1), 177–184. https://doi.org/10.52754/16947452_2022_1_177
Карабаев, С. Э., Токторбаев, А. М., Мойдунова, А. С., & Абдыкадыров, С. К. (2025). Multithreaded data processing in SQLite using C#. Engineering Problems and Innovations, 3(2).
Каримов, Р. К., & Абдыкалыков, А. А. (2024). Численные схемы 4-го порядка для уравнений фильтрации транспортных потоков. Вестник ОшГУ. Математика и информатика, 1(57), 14–27.
Кременецкая, Е. А. (2024). Предсказательное управление светофорами: от ARIMA до LSTM. Программные продукты и системы, 37(2), 214–223.
Сидоренко, В. Г. (2021). Стохастические модели очередей на регулируемых перекрёстках (2-е изд.). МАДИ.
Токторбаев, А. М. (2022). Of singularly perturbed problems of the optimal management. Вестник Ошского государственного университета. Математика. Физика. Техника, 1(1), 23–29.
Тургунбаев, Э. Т. (2022). Калибровка насыщенных потоков на перекрёстках Оша по видеоданным. Вестник ОшТУ, (3), 88–95.
Уфилин, П. А., & Аничев, Д. А. (2024). Цифровизация и возможность управления светофорами: обзор существующих методов управления дорожным движением. В ГЕО-Сибирь: Сборник трудов (Т. 7, № 3, стр. 183–187).
Жүктөөлөр
Жарыяланды
Кандай шилтеме берүү керек
Саны (чыгарылыш)
Бөлүм
Лицензия
Copyright (c) 2025 Кудайберди Кожобеков, Диляра Ракишева , Долонбек Пакал уулу
