Adaptive Limited Look-ahead Optimiz

Adaptive Limited Look-ahead Optimization of Network Signals – Decentralized
(ALLONS-D)
Porche (33) proposed a decentralized adaptive traffic signal control method called
ALLONS-D in his dissertation. ALLONS-D is based on a depth-first branch and bound
algorithm and uses a decision tree to help find the best control sequence (33). The
decision tree used in ALLONS-D is similar to the one used in DYPIC as shown in
Figure 7, in which each node represents a decision point and has a cost value associated
with it while each arc is a control action. Figure 7 only shows the decision tree for an
isolated intersection with two-phase control. For intersections with four or more phases,
the size of the decision tree will make exhaustive search methods infeasible for real time
applications. To improve searching efficiency, ALLONS-D uses the branch and bound
algorithm and a special technique called “Serve the Largest Cost” (STLC) to find the
best control sequence. The entire optimization process of ALLONS-D can be divided
into two parts: 1) initial decision path (sequence) building, and 2) backtracking and
exploration.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แบบอะแดปทีฟจำกัดล่วงหน้าการเพิ่มประสิทธิภาพของเครือข่ายสัญญาณ – แบบกระจายศูนย์(ALLONS-D)Porche (33) เสนอวิธีการควบคุมแบบกระจายศูนย์ปรับไฟเรียกว่าALLONS-D ในวิทยานิพนธ์ของเขา ALLONS D ตามสาขาแรกลึก และผูกอัลกอริทึมและใช้แผนภูมิการตัดสินใจเพื่อช่วยค้นหาลำดับควบคุมสุด (33) ที่ต้นไม้การตัดสินใจที่ใช้ใน ALLONS-D เป็นคล้ายกับที่ใช้ใน DYPIC มากรูปที่ 7 ซึ่งแต่ละโหนดแสดงถึงจุดตัดสินใจ และมีมูลค่าต้นทุนเกี่ยวข้องด้วยในขณะที่แต่ละส่วนโค้งมีการดำเนินการควบคุม รูปที่ 7 แสดงเฉพาะต้นไม้การตัดสินใจในการแยกแยกควบคุม two-phase สำหรับแยกกับระยะที่สี่ หรือมากกว่าขนาดของต้นไม้การตัดสินใจจะทำให้หมดแรงค้นหาวิธีถอดในเวลาจริงใช้งาน การปรับปรุงประสิทธิภาพการค้นหา ALLONS D ใช้สาขา และผูกอัลกอริทึมและเทคนิคพิเศษเรียกว่า "บริการใหญ่ที่สุดต้นทุน" (STLC) หาสุดควบคุมลำดับงาน สามารถแบ่งกระบวนการเพิ่มประสิทธิภาพทั้งหมดของ ALLONS Dเป็นส่วนที่สอง: เส้นทางการตัดสินใจ 1) เริ่มต้น (ลำดับ) อาคาร และ 2 backtracking และสำรวจ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

Adaptive จำกัด มองไปข้างหน้าการเพิ่มประสิทธิภาพของสัญญาณเครือข่าย - การกระจายอำนาจ
(ALLONS-D)
Porche (33) เสนอการจราจรปรับตัวกระจายอำนาจวิธีการควบคุมสัญญาณที่เรียกว่า
ALLONS-D ในวิทยานิพนธ์ของเขา ALLONS-D จะขึ้นอยู่กับความลึกของสาขาแรกและผูกพัน
ขั้นตอนวิธีการและใช้ต้นไม้ตัดสินใจที่จะช่วยหาลำดับการควบคุมที่ดีที่สุด (33)
ต้นไม้ที่นำมาใช้ในการตัดสินใจ ALLONS มิติคล้ายกับที่ใช้ในการ DYPIC ดังแสดงใน
รูปที่ 7 ซึ่งในแต่ละโหนดแสดงให้เห็นถึงการตัดสินใจจุดและมีค่าค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้อง
กับมันในขณะที่อาร์แต่ละคนจะดำเนินการควบคุม รูปที่ 7 แสดงเฉพาะต้นไม้ตัดสินใจสำหรับ
จุดตัดแยกที่มีการควบคุมสองเฟส สำหรับทางแยกที่มีสี่หรือมากกว่าขั้นตอน
ขนาดของต้นไม้ตัดสินใจจะทำให้วิธีการค้นหาครบถ้วนสมบูรณ์ไปไม่ได้สำหรับเวลาจริง
การใช้งาน เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการค้นหา ALLONS-D ใช้สาขาที่ถูกผูกไว้และ
ขั้นตอนวิธีการและเทคนิคพิเศษที่เรียกว่า "บริการค่าใช้จ่ายที่ใหญ่ที่สุด" (STLC) หา
ลำดับการควบคุมที่ดีที่สุด การเพิ่มประสิทธิภาพทั้งหมดของ ALLONS-D สามารถแบ่งออก
เป็นสองส่วนคือ 1) เส้นทางการตัดสินใจครั้งแรก (ตามลำดับ) อาคารและ 2) ย้อนรอยและ
การตรวจสอบข้อเท็จจริง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเพิ่มประสิทธิภาพของเครือข่าย จำกัด มองไปข้างหน้าเพื่อกระจายสัญญาณ ( allons-d )

พอร์ช ( 33 ) ได้เสนอวิธีการที่เรียกว่า Adaptive กระจายสัญญาณควบคุมการจราจร
allons-d ในวิทยานิพนธ์ของเขา allons-d ขึ้นอยู่กับความลึกสาขาแรกและผูก
ขั้นตอนวิธีและใช้โครงสร้างการตัดสินใจที่จะช่วยหาลำดับการควบคุมที่ดีที่สุด ( 33 )
ต้นไม้ที่ใช้ในการตัดสินใจ allons-d จะคล้ายกับที่ใช้ใน dypic ดังแสดงในรูปที่ 7
, ซึ่งในแต่ละโหนดเป็นตัดสินใจจุด และมีมูลค่าต้นทุนที่เกี่ยวข้องกับมัน ขณะที่แต่ละ Arc
ควบคุมการกระทำ รูปที่ 7 แสดงแผนผังการตัดสินใจสำหรับ
แยกเดี่ยวกับควบคุมการ . สำหรับทางแยกที่มีสี่หรือมากกว่าระยะ
ขนาดของต้นไม้ การตัดสินใจจะให้วิธีการค้นหาหมดจดทำงานเวลาจริง

เพื่อปรับปรุงการค้นหาประสิทธิภาพ allons-d ใช้สาขาและจำกัด
อัลกอริทึมและเทคนิคพิเศษที่เรียกว่า " บริการค่าใช้จ่ายที่ใหญ่ที่สุด " ( stlc ) หา
ดีที่สุดควบคุมลำดับ ทั้งการเพิ่มประสิทธิภาพของกระบวนการของ allons-d
สามารถแบ่งออกเป็นสองส่วน1 ) เส้นทางการตัดสินใจครั้งแรก ( ลำดับ ) อาคาร และ 2 ) ย้อนรอยและ
การสำรวจ