search query: @keyword sumea logiikka / total: 20
reference: 17 / 20
Author: | Bingham, Ella |
Title: | Neurofuzzy Traffic Signal Control |
Neurosumea liikennevalo-ohjaus | |
Publication type: | Master's thesis |
Publication year: | 1998 |
Pages: | 107 Language: eng |
Department/School: | Teknillisen fysiikan ja matematiikan osasto |
Main subject: | Sovellettu matematiikka (Mat-2) |
Supervisor: | Ehtamo, Harri |
Instructor: | Niittymäki, Jarkko |
OEVS: | Electronic archive copy is available via Aalto Thesis Database.
Instructions Reading digital theses in the closed network of the Aalto University Harald Herlin Learning CentreIn the closed network of Learning Centre you can read digital and digitized theses not available in the open network. The Learning Centre contact details and opening hours: https://learningcentre.aalto.fi/en/harald-herlin-learning-centre/ You can read theses on the Learning Centre customer computers, which are available on all floors.
Logging on to the customer computers
Opening a thesis
Reading the thesis
Printing the thesis
|
Location: | P1 Ark TF80 | Archive |
Keywords: | fuzzy logic neural networks neurofuzzy systems reinforcement learning traffic signal control sumea logiikka neuraaliverkot neurosumea vahvistava oppiminen liikennevalojen ohjaus |
Abstract (fin): | Työn tavoitteena oli luoda sumea liikennevalojen ohjausjärjestelmä, jonka parametrit mukautuvat ympäröivään liikennetilanteeseen. Olemassaolevaan sumeaan ohjausjärjestelmään lisättiin oppimisalgoritmi, jonka avulla järjestelmän parametreja hienosäädettiin erilaisiin liikennetilanteisiin sopiviksi. Ohjausjärjestelmän tehokkuuden mittarina olivat ajoneuvojen viiveet. Sumea liikennevalojen ohjausjärjestelmä käyttää kielellisiä sääntöjä kuten "jos saapuva liikennemäärä on suuri ja jonottava liikennemäärä on pieni, niin vihreä valo on pitkä". Sumeat käsitteet suuri, pieni ja pitkä esitetään jäsenyysfunktioiden avulla. Neuraaliverkot koostuvat yksinkertaisista laskentayksiköistä, jotka on yhdistetty toisiinsa verkoksi. Neurosumeassa liikennevalojen ohjauksessa jäsenyysfunktioiden parametreja hienosäädetään neuraaliverkon avulla. Tässä työssä käytetty neuraaliverkon opetusalgoritmi on nimeltään vahvistava oppiminen (reinforcement learning). Tarkasteltava neurosumea järjestelmä on sellainen, että tavallisimpia neuraaliverkkojen opetusalgoritmeja ei voida käyttää. Mukautuvaa liikennevalo-ohjausta tutkittiin liikennesimulaattorissa, johon sisältyy sumea valo-ohjausjärjestelmä. Neuraaliverkon opetusalgoritmi toteutettiin Matlab-ohjelmassa, joka vaihtaa tietoja liikennesimulaattorin kanssa. Opetusalgoritmi toimii menestyksellisesti tilanteissa, joissa liikennemäärä on vakio. Alkuperäiset jäsenyysfunktiot muuttuvat oppimisen myötä erilaisiksi eri liikennemäärillä. Oppimisen tuloksena saadut jäsenyysfunktiot tuottavat pienempiä viiveitä kuin alkuperäiset jäsenyysfunktiot. Sen sijaan opetusalgoritmi ei anna hyviä tuloksia tilanteissa, joissa liikennemäärä muuttuu nopeasti. Diplomityössä tehtiin lisäksi pieni muutos sumean liikennevalojen ohjausjärjestelmän sääntökantaan. Muutoksen ansiosta ajoneuvojen viiveet pienenivät merkittävästi pienillä liikennemäärillä. |
ED: | 1998-11-10 |
INSSI record number: 13655
+ add basket
INSSI