Показати скорочену інформацію

dc.contributor.advisorСевастьянов В. М.uk
dc.contributor.authorГандрибіда, В. О.uk
dc.contributor.authorGandrybida, V. O.en
dc.date.accessioned2025-09-12T10:08:18Z
dc.date.available2025-09-12T10:08:18Z
dc.date.issued2025
dc.identifier.citationГандрибіда В. О. Розробка математичної моделі з нечіткою логікою та інтеграцією розкладів громадського транспорту // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2025/paper/view/23975.uk
dc.identifier.isbn978-617-8132-48-8
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/49279
dc.description.abstractРозроблено математичну модель мультиагентної системи управління дорожнім рухом, яка інтегрує нечітку логіку та враховує специфічні вимоги громадського транспорту, зокрема розклади та динаміку руху. Завдяки використанню нечіткої логіки, модель забезпечує адаптивне регулювання світлофорів, що дозволяє оперативно реагувати на змінні умови трафіку. Представлений підхід має потенціал для впровадження в інтелектуальні транспортні системи, що сприятиме підвищенню ефективності управління міською інфраструктурою.uk
dc.description.abstractA mathematical model of a multi-agent traffic control system integrating fuzzy logic and considering specific public transport requirements, such as schedules and motion dynamics, has been developed. The utilization of fuzzy logic ensures adaptive traffic light regulation, enabling prompt responses to changing traffic conditions. The presented approach has potential for implementation in intelligent transportation systems, contributing to improved efficiency in urban infrastructure management.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fksa/all-fksa-2025/paper/view/23975
dc.subjectмультиагентна системаuk
dc.subjectнечітка логікаuk
dc.subjectматематична модельuk
dc.subjectуправління трафікомuk
dc.subjectгромадський транспортuk
dc.subjectадаптивне управлінняuk
dc.subjectінтелектуальні транспортні системиuk
dc.subjectmulti-agent systemen
dc.subjectfuzzy logicen
dc.subjectmathematical modelen
dc.subjecttraffic managementen
dc.subjectpublic transporten
dc.subjectadaptive controlen
dc.subjectintelligent transportation systemsen
dc.titleРозробка математичної моделі з нечіткою логікою та інтеграцією розкладів громадського транспортуuk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.421.2:629.83
dc.relation.referencesZhang, Y., Liu, D., & Wang, X. "Multi-Agent Traffic Signal Control Based on Fuzzy Logic and Reinforcement Learning." IEEE Access, 5. 2017. P. 12227–12236en
dc.relation.referencesLiu, X., Chen, Y., & Li, Z. "Adaptive Traffic Signal Control Using Fuzzy Logic and V2I Communication." IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 17(11). 2016. P. 3204–3213.en
dc.relation.referencesGoswami, P. K., & Singh, R. "Fuzzy Logic-based Dynamic Traffic Signal Control System: A Case Study." Transportation Research Procedia, 47. 2020. P. 101–108.en
dc.relation.referencesNguyen, N. B. T., Hoang, T. M., & Pham, D. Q. "Intelligent Traffic Signal Control Using Deep Reinforcement Learning with Fuzzy Logic Integration." IEEE Intelligent Transportation Systems Magazine, 13(2). 2021. P. 45–55en


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію