| dc.contributor.author | Гандрибіда, В. О. | uk |
| dc.contributor.author | Севастьянов, В. М. | uk |
| dc.contributor.author | Handrybida, V. O. | en |
| dc.contributor.author | Sevastyanov, V. M. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-09-03T10:44:58Z | |
| dc.date.available | 2026-09-03T10:44:58Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Гандрибіда В. О., Севастьянов В. М. Мультиагентна архітектура децентралізованого керування міським трафіком в умовах мінливості // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29862. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53632 | |
| dc.description.abstract | У доповіді розв’язується актуальна науково-прикладна проблема підвищення ефективності керування міським трафіком в умовах високої просторово-часової мінливості. Проаналізовано недоліки існуючих жорстко періодичних систем керування та обґрунтовано доцільність переходу до подієво-орієнтованої парадигми. Запропоновано нову мультиагентну архітектуру децентралізованого керування, яка використовує адаптивну нечітку логіку. | uk |
| dc.description.abstract | The report solves the urgent scientific and applied problem of increasing the efficiency of urban traffic control under conditions of high spatio-temporal volatility. The shortcomings of existing strictly periodic control systems are analyzed, and the expediency of transition to an event-driven paradigm is substantiated. A novel multi-agent architecture for decentralized control using adaptive fuzzy logic is proposed. A specific feature of the architecture is the selective activation of adaptation mechanisms (updating membership functions and rule weights) solely upon the occurrence of critical events in the traffic network. Numerical simulation proves that this approach ensures a 25.4% reduction in average vehicle delay, a 28.9% reduction in queue length, and an 18% increase in overall throughput while simultaneously reducing the computational load on the system by more than 2.3 times. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/29862 | |
| dc.subject | інтелектуальні транспортні системи | uk |
| dc.subject | мультиагентна архітектура | uk |
| dc.subject | нечітка логіка | uk |
| dc.subject | адаптивнаоптимізація | uk |
| dc.subject | intelligent transportation systems | en |
| dc.subject | multi-agent architecture | en |
| dc.subject | event-oriented control | en |
| dc.subject | fuzzy logic | en |
| dc.subject | adaptiveoptimization | en |
| dc.title | Мультиагентна архітектура децентралізованого керування міським трафіком в умовах мінливості | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.8:681.5:656.1 | |
| dc.relation.references | Horn G., Przedik T., Bscher M. та ін. An event-driven multi agent system for scalable traffic optimization. Workshops of the International Conference on Advanced Information Networking and Applications. 2020. Vol. 1150. P. 1373–1382. | en |
| dc.relation.references | Chala T. D., Kczy L. T. Agent-based intelligent fuzzy traffic signal control system for multiple road intersection systems. Sensors. 2024. Vol. 25(13). Article 4126. | en |
| dc.relation.references | Jafari S., Shahbazi Z., Byun Y. C. Improving the road and traffic control prediction based on fuzzy logic approach in multiple intersections. Mathematics. 2022. Vol. 10 (16). Article 2832. | en |
| dc.relation.references | Li W., Li H., Wang S. An event-driven multi-agent based distributed optimal control strategy for HVAC systems in IoT-enabled smart buildings. Automation in Construction. 2021. Vol. 132. Article 103919. | en |
| dc.relation.references | Yan C., Zhang J., Xia J., Park J. H. RL-based adaptive fuzzy optimized tracking control for constrained switched stochastic nonlinear systems: A modified AED-ADT method. IEEE Transactions on Cybernetics. 2025. Vol. 55(10). P. 4596–4608. | en |