Resumen

La guía de vehículos en tiempo real reduce efectivamente los atascos de tráfico y mejora la eficiencia operativa del transporte urbano. El tiempo de viaje en una ruta se considera como un proceso aleatorio que cambia con el tiempo, y la selección del camino más corto requiere un modelo dinámico aleatorio y la solución de un problema de toma de decisiones. Por lo tanto, el tiempo de viaje más corto es el criterio para determinar la selección dinámica del camino mediante un modelo de programación dinámica aleatoria que discretiza los tiempos de viaje en segmentos continuos en la ruta. En este estudio, se establece un modelo numérico de programación dinámica aleatoria utilizando un modelo de árbol de probabilidad y un algoritmo AND/OR (AO) para seleccionar el camino de menor tiempo de viaje. Los resultados muestran que las ramas del árbol de probabilidad solo se acumulan en cantidad y no causan un cambio cualitativo. La acumulación ineficiente de cantidad afecta la eficiencia del algoritmo, por lo que es importante separar

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Guía de vehículos en tiempo real; Atascos de tráfico; Eficiencia operativa; Transporte urbano; Selección de la ruta más corta; Modelo dinámico aleatorio
• Keywords:Real-time vehicle guidance; Traffic jams; Operational efficiency; Urban transportation; Shortest path selection; Random dynamic model