Assessment of self-learning adaptive traffic signal control on congested urban areas: independent versus coordinated perspectives
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we introduce a simulation testbed framework to evaluate the performance of a self-learning adaptive traffic signal control system. The core contribution of this paper is the assessment of the system’s two modes of operations (independent versus coordinated) under different congestion levels and network configurations. The insights and conclusions of the paper are based on the synergetic effect of the following: (1) appropriate design of the adaptive system parameters, (2) seamless design of generic interfaces between the adaptive system and the simulation environment using application programming interfaces, (3) rigorously calibrated simulation model and a comprehensive set of performance and environmental measures, and (4) investigation of the system components required for building a complete functioning system in the field. The system was designed and lab-tested on two case studies in the City of Burlington, Ontario. The intersections were designed and operated using the adaptive system and compared to the actuated optimized and coordinated base case timings plans. The analysis of the simulation results shows that overall the adaptive system outperforms the base case scenario by up to 25% savings in delay at the network level, and 15% reduction in CO 2 emission. On the other hand, the results of the two testbed models indicate that the performance of the adaptive system varies according to the intersection conditions and flows, network configuration, traffic volume, variability in flow arrivals, and the proximity of intersections to each other.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».