Városi forgalomirányítás és gépjárművek optimális útvonaltervezése játékelméleti módszerrel

Hasonló dokumentumok
Egzakt következtetés (poli-)fa Bayes-hálókban

MŰSZAKI TUDOMÁNYI DOKTORI ISKOLA. Napkollektorok üzemi jellemzőinek modellezése

halozat verzió: március 27.

Fuzzy rendszerek. A fuzzy halmaz és a fuzzy logika

KOORDINÁTATRANSZFORMÁCIÓK MEGOLDÁSA SZÁMÍTÓGÉPES

A feladatsorok összeállításánál felhasználtuk a Nemzeti Tankönyvkiadó RT. Gyakorló és érettségire felkészítő feladatgyűjtemény I III. példatárát.

2.2. A z-transzformált

A REPÜL GÉP SZIMULÁTOROK ÉS TRENÁZS BERENDEZÉSEK MATEMATIKAI MODELLEZÉSÉNEK JELLEMZ I

2. Koordináta-transzformációk

Felsőbb Matematika Informatikusoknak D házi feladatok a Sztochasztika 2 részhez 2013 tavasz

ÁLLATTENYÉSZTÉSI GENETIKA

Műszaki folyamatok közgazdasági elemzése. Kevert stratégiák és evolúciós játékok

Lineáris programozás 2 Algebrai megoldás

Makroszkopikus emisszió modell validálása és irányítási célfüggvényként való alkalmazásának vizsgálata

Intelligens Rendszerek Elmélete

ELLÁTÁSI LÁNC VALÓS IDEJŰ OPTIMALIZÁLÁSA ABSZTRAKT

Merev test mozgása. A merev test kinematikájának alapjai

RENDSZERSZINTŰ TARTALÉK TELJESÍTŐKÉPESSÉG TERVEZÉSE MARKOV-MODELL ALKALMAZÁSÁVAL I. Rendszerszintű megfelelőségi vizsgálat

KAPILLÁRIS NYOMÁS GÖRBE MEGHATÁROZÁSA HIGANYTELÍTÉSES POROZITÁSMÉRÉS ADATAIBÓL DETERMINATION OF CAPILLARY PRESSURE CURVE FROM MERCURY POROSIMETRY DATA

Autópálya forgalomszabályozás felhajtókorlátozás és változtatható sebességkorlátozás összehangolásával és fejlesztési lehetőségei

A flóderes rajzolatról

Az összetett hajlítás képleteiről

2. Koordináta-transzformációk

10. Alakzatok és minták detektálása

A Ga-Bi OLVADÉK TERMODINAMIKAI OPTIMALIZÁLÁSA

Méréselmélet: 5. előadás,

A bankközi jutalék (MIF) elő- és utóélete a bankkártyapiacon. A bankközi jutalék létező és nem létező versenyhatásai a Visa és a Mastercard ügyek

GEODÉZIA ÉS KARTOGRÁFIA

x = 1 egyenletnek megoldása. Komplex számok Komplex számok bevezetése

MEGVALÓSÍTHATÓSÁGI TANULMÁNY TARTALMI KÖVETELMÉNYEI

Az Eötvös-inga mérések geodéziai célú hasznosításának helyzete Magyarországon

Robottechnika II. 1. Bevezetés, ismétlés. Ballagi Áron Automatizálási Tanszék

TRANSZPORTFOLYAMATOK HOMOGÉN ELEKTROKÉMIAI RENDSZEREKBEN

Forgácsolási paraméterek mûvelet szintû optimalizálása

σ = = (y', z' ) = EI (z') y'

2. FELADATOK MARÁSHOZ

Mesterséges Intelligencia 1

DÖNTÉSTÁMOGATÓ MÓDSZEREK segédlet I. rész

Periodikus figyelésű készletezési modell megoldása általános feltételek mellett

Lánctalpas szerkezetek különböző típusú irányváltó mechanizmusának kinematikai tárgyalása. Kari Tudományos Diákköri Konferencia

Projektív ábrázoló geometria, centrálaxonometria

8. Programozási tételek felsoroló típusokra

Leica DISTOTMD510. X310 The original laser distance meter. The original laser distance meter

22. ÖSSZETETT SZŰRŐKÖRÖK VIZSGÁLATA

/11 Változtatások joga fenntartva. Kezelési útmutató. UltraGas kondenzációs gázkazán. Az energia megőrzése környezetünk védelme

Fizika A2E, 5. feladatsor

Műszaki folyamatok közgazdasági elemzése Előadásvázlat november 06. A közgazdaságtan játékelméleti megközelítései

Elektra rendszer. Szoftver

Melegen hengerelt acélrudak szabványos teherbírásának vizsgálata valószínűségelméleti alapokon

26 Győri István, Hartung Ferenc: MA1114f és MA6116a előadásjegyzet, 2006/2007

MEZŐGAZDASÁGI TERMÉKEK FELVÁSÁRLÁSI FOLYAMATÁNAK SZIMULÁCIÓJA, KÜLÖNÖS TEKINTETTEL A CUKORRÉPÁRA OTKA

Döntéstámogató módszerek segédlet

Ötvözetek mágneses tulajdonságú fázisainak vizsgálata a hiperbolikus modell alkalmazásával

Ember-robot kölcsönhatás. Biztonsági kihívások

. Vonatkoztatási rendszer z pálya

ANYAGJELLEMZŐK MEGHATÁROZÁSA ERŐ- ÉS NYÚLÁSMÉRÉSSEL. Oktatási segédlet

A multikritériumos elemzés célja, alkalmazási területe, adat-transzformációs eljárások, az osztályozási eljárások lényege

Modla G., Láng P., Kopasz Á. Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Gépészeti Eljárások Tanszék

Békefi Zoltán. Közlekedési létesítmények élettartamra vonatkozó hatékonyság vizsgálati módszereinek fejlesztése. PhD Disszertáció

Ukrajnai szervezetek által benyújtott pályázatok. Ikt. szám Pályázó neve Helység Pályázat címe Pályázat leírás

,...,q 3N és 3N impulzuskoordinátával: p 1,

FILMHANG RESTAURÁLÁS: A NEMLINEÁRIS KOMPENZÁLÁS

Item-válasz-elmélet alapú adaptív tesztelés. Item Response Theory based adaptive testing

BUDAPESTI MŰ SZAKI ÉS GAZDASÁGTUDOMÁNYI EGYETEM KÖZLEKEDÉSMÉRNÖKI ÉS JÁRMŰMÉRNÖKI KAR VASÚTI JÁRMŰVEK ÉS JÁRMŰRENDSZERANALÍZIS TANSZÉK

The original laser distance meter. The original laser distance meter

Feladatok Oktatási segédanyag

EUKLIDESZI TÉR. Euklideszi tér, metrikus tér, normált tér, magasabb dimenziós terek vektorainak szöge, ezek következményei

Statisztikai próbák. Ugyanazon problémára sokszor megvan mindkét eljárás.

Autópálya forgalom károsanyag kibocsátásának modellezése és szabályozása

I. A közlekedési hálózatok jellemzői II. A közlekedési szükségletek jellemzői III. Analitikus forgalom-előrebecslési modell

Máté: Orvosi képalkotás

GSM kommunikációs modul riasztó funkcióval állófűtés vezérlőhöz V2.1. Kezelési útmutató NorX Kft. Minden jog fenntartva!

Darupályák ellenőrző mérése

Ciklikusan változó igényűkészletezési modell megoldása dinamikus programozással

Publikációs lista. Gódor Győző július 14. Cikk szerkesztett könyvben Külföldön megjelent idegen nyelvű folyóiratcikk...

EPS 1,46 XPS 1,46. Ásványgyapot 0,75. Nemes vakolat 0,88. Cementvakolat 0,93. Víz 4,186

EURÓPAI PARLAMENT. Közlekedési és Idegenforgalmi Bizottság PE v01-00

Allianz Hungária Önkéntes Nyugdíjpénztár Szolgáltatási, Tagokkal való elszámolási Szabályzat

A folyamatműszerezés érzékelői

Ismételt játékok: véges és végtelenszer. Kovács Norbert SZE GT. Példa. Kiindulás: Cournot-duopólium játék Inverz keresleti görbe: P=150-Q, ahol

Digitális Domborzat Modellek (DTM)

Megjegyzés: Amint már előbb is említettük, a komplex számok

Egy negyedrendű rekurzív sorozatcsaládról

Egyenáramú szervomotor modellezése

Az entrópia statisztikus értelmezése

Balogh Edina Árapasztó tározók működésének kockázatalapú elemzése PhD értekezés Témavezető: Dr. Koncsos László egyetemi tanár

MŰSZAKI TUDOMÁNY AZ ÉSZAK-KELET MAGYARORSZÁGI RÉGIÓBAN 2012

Mi is volt ez? és hogy is volt ez?

Skálázottan merőleges kamera

Mechanizmus-tervezés: szociális jóléti függvény nem kooperatív (versengő) ágensek. A megegyezés keresése és elérése: Tárgyalás (Negotiation)

XI. ERDÉLYI TUDOMÁNYOS DIÁKKÖRI KONFERENCIA

FELSZÍN-LÉGKÖR KÖLCSÖNHATÁSOK. Növényökológia II., december 4.

Mikrohullámú oszcillátorok 1 31 és AM zajának mérése a kettős TE m. módon működő diszkriminátor segítségével. fí 1 (T) (4) = AfK2 D

METROLÓGIA ÉS HIBASZÁMíTÁS

Dr. BALOGH ALBERT. A folyamatképesség és a folyamatteljesítmény statisztikái (ISO 21747)

Mechanizmusok vegyes dinamikájának elemzése

3515, Miskolc-Egyetemváros

Algoritmusok és adatszerkezetek I. 10. előadás

Mechanika. III. előadás március 11. Mechanika III. előadás március / 30

4 2 lapultsági együttható =

Átírás:

Város forgalomrányítás és gépárművek optmáls útvonalterveése átékelmélet módserrel Harmat István Budapest űsak és Gadaságtudomány Egyetem Irányítástechnka és Informatka Tansék Budapest, agyar Tudósok krt /B4 harmat@t.bme.hu Kvonat A ckk a város forgalomrányítás és a gépárművek optmáls útvonal-terveés problémáára ad megoldást átékelmélet módserek segítségével. A koncepcóban a útvonalhálóat egy keresteődése a átékelméletben defnált átékos fogalmának felelnek meg. A átékosnak tekntett keresteődések gyekenek a keresteődésben felügyelt előlámpák sámára olyan öld elés dőntervallumokat találn amelyek a úthálóaton a lehető legtöbb ármű áthaladását és így a keresteődések mnmáls költségét btosíták. A forgalm adatok alapán a árművek pályaterveésére átékelmélet módsereken alapuló algortmusok s bemutatásra kerülnek. A pályaterveés során hoott döntéseket a módser determnstkus lletve valósínűség megfontolások alapán határoa meg. A elmélet eredmények llustrácóa egy egyserű kölekedés hálóat smulácóán kerestül történk. 1. Beveetés A növekvő város forgalom és a kölekedésben réstvevő nagysámú árműpark megkövetel a város árműforgalom (urban traffc control) optmalálását és a kölekedésben réstvevő árművek optmáls útvonalterveését. E utóbb különösen nagy hangsúlyt kap megkülönbötetett elésű árművek (pl. mentőautók) útvonalterveésénél. A város árműforgalom rányítása többnyre előlámpákkal történk, tehát a optmáls forgalomrányítást a keresteődésekben található előlámpák öld elésenek megfelelő beállításával lehet elérn amely termésetesen akár dőben váltoó s lehet. A város forgalomban a árművek optmáls útvonalterveése során a cél egy olyan útvonal (aa keresteődések köött útsakasok soroatának) kelölése, amely a árművet a kedet útsakasról a célként megelölt útsakasra uttata, lehetőleg egy krtérum által megfogalmaott költség mnmalálásával. Leggyakrabban a cél a, hogy a ármű mnmáls dő alatt usson el a kívánt célsakasra. A rodalomban megtalálható árműforgalm modellek sáma folyamatosan növeksk. A aktuáls trendek köül a egyk legskeresebb modellt a cella transformácón alapuló [1], [], a heurstkus vagy lágy sámítás módsereken [1], [3] hasnáló módserek adák, de a tudásalapú technkák és a stochastkus rendser-modelleésen [5] alapuló megköelítések s népserűek. Egy másk skeres megköelítés a forgalom árműfolyamát artéra struktúrába serve [6], am különösen hasnos, ha öld hullám létrehoása a kölekedés hálóatban egy árulékos cél [7]. Irányítástechnka sempontból fontos serepet átsk a store-and-forward modell [9], [10], [11] amelyek a állapotteres leírás segítségével a forgalomrányítás problémát rányítástechnka problémává transformálák. A [9] rodalomban bemutatott alapmódser LQ optmáls algortmust hasnál forgalomrányításra, de predktív rányítást s skeresen testeltek [1]. E a dolgoat ú eredményként a forgalomrányítás problémát átékelmélet problémaként keel és ennek megfelelően egy átékelmélet keretrendserbe ntegrála a forgalomrányítás és útvonal-terveés algortmusokat. A módser elmélet alapat a [8], [15], [16], []17] publkácók alkoták, amelyek köös ellemőe, hogy a kölekedés csomópontokat a problématérben átékosnak tekntk, amelyek döntéseket honak a keresteődések öldel

hossanak eloslását lletően. A módserek megértéséhe sükséges átékelmélet alapokat a [13], [14] rodalmakból saátíthata el a olvasó résleteben. A dolgoat struktúráa a követkeő. A. feeet a árműforgalm modellt tárgyala, különös tekntettel a sükséges feltétételekkel. A 3. feeet suboptmáls megoldást solgáltat átékelmélet technkák alapán a város forgalomrányítás problémára. A 4. feeet árművek útvonal-terveésére ad átékelmélet megoldást, mköben tekntetbe ves a párhuamosan futó forgalomrányítás beavatkoásat.. A árműforgalm modell A kölekedés hálóat átékelmélet modelle a [15]-[17] rodalomban felállított modellből ndul k amely a Store-and-Forward modell [9] bővítése. A modellben a kölekedés hálóatot élekből és csomópontokból álló gráf íra le. A élek repreentálák a útsakasokat, a csomópontok repreentálák a keresteődéseket (csomópontokat). Legyen egy keresteődés aonosítóa, legyen I a keresteődésbe torkolló ún. bemenő útsakasok halmaa, legyen O a keresteődést elhagyó ún. kmenő útsakasok halmaa. A modell a követkeő feltételekre épül: (ASF1) a árművek a sakasokon állandó sebességgel kölekednek, a sakasok végen található keresteődésekben pedg egymás után tárolódnak a öld elésre várva, ha a beövő forgalom nagyobb, mnt a kmenő forgalom. nden kmenő útsakasra külön kanyarodó sáv van megvalósítva mnden bemenő útsakasról. (ASF) nden megengedhető kanyarodás kombnácó kap öld elést, egymás után, cklusba serveve. A keresteődés w -dk bemenő útsakasáról a -dk kmenő útsakasra legalább g w, mn a öld elés hossa. (ASF3) A keresteődés C cklusdee és a L teles dővestesége (ofsete) adott. A egyserűség kedvéért a modellben keresteődések halmaa. Een kívül C és L konstans. C = C mnden J keresteődésre, ahol J a (ASF4) nden cklusban a ofset (a cklus eleén a fő állapotokat megelőő) dő adott. (ASF5) A S saturácós árműfolyam smert mnden I esetén. t, w (ASF6) A fordulás tényeő (turnng rate) fx és smert (vagy becsült) mnden I és w O esetén. (ASF7) A keresteődések mátrx struktúrát alkotnak. nden keresteődésnek 4 bemenő és 4 kmenő útsakasa van (hasonlóan a ésak-amerka városok kölekedés hálóatáho.). (ASF8) A útsakasok képesek ú árművek fogadására más útsakasokról és egy keresteődés bemenő útsakasáról a kmenő útsakasokra ugyanakkor van öld elés. Eköben a keresteődésben a össes több rányára pros elés van érvényben. A fent feltételek alapán w g w. w I + L = C g w, g w, mn,, w { 1,,4} (1) ahol g, a nettó öld elés hossa a keresteődés w bemenő útsakasáról a kmenő útsakasára. Tekntsünk a és N keresteődés köött útsakast ( O, I N ), amelyet a 1.a ábra llustrál. A útsakas dnamkáát a [ q ( k) s ( k) + d ( k) u ( )] x ( k + 1) = x ( k) + T k

egyenlet íra le, ahol x a útsakason található árművek sáma, q és u a útsakas bemenő és kmenő forgalm árműfolyama T rányítás peródus mellett a [ kt,( k + 1) T ], k = 1,, dőntervallumban, d és s = t q ( ) a útsakas forrás és célforgalmának árműfolyama., 0 k q u N s d 1. ábra. Egy város útsakas (balra) és keresteődések csoportosítása (obbra). A öld elések hatásat fgyelembe véve a leírható a útsakas dskrét dnamkáa állapottérben S w g w, ( k) Sw g w, ( k) O ON x ( k + 1) = x ( k) + T (1 t, 0 ) tw, () w I C C egyenlettel. A leveetés réslete megtalálhatók a [8] rodalomban. 3. Járműforgalom rányítása átékelmélet módserrel A kombnatorka robbanás elkerülése érdekében a avasolt módser a keresteődéseket csoportokba serve és a lehetséges döntések sámát s csökkent. Egy csoport legfelebb 4 somsédos keresteődést tartalma a 1.b ábrán llustrált módon. Egy keresteődés döntése sntén 4 különböő alternatíva valamelykét elent neveetesen mnden egyes lehetséges válastás csak a egyk bemenő útsakast résesít előnyben (megnövelve a hoá tartoó öld elések hossát), míg a több bemenő útsakasho tartoó öld elek hossa egyenlő arányban csökken úgy, hogy a keresteődésben a cklusdő nem váltok. A csoportosítás ú elölések beveetését tes célserűvé. Legyen a keresteődések halmaa, ahol a ( ) pár aonosíta a hálóatban a -dk csoport -dk keresteődését, J (átékosát). Jelöle J a -dk csoportban található keresteődések halmaát, és elöle a csoportban található keresteődések sámát. Legyen ) a keresteődés kmenő útsakasanak halmaa. Hasonlóan, legyen I ) a ) keresteődés bemenő útsakasanak halmaa. Ekkor a forgalomrányítás algortmus lépése a követkeők: Algortmus 1. (Város forgalomrányítás Nash stratégával) 1. Incalálás. Legyen g a öld el váltoás kvantuma. J O ( ). A aktuáls forgalm ellemők mérése a k -dk rányítás ntervallumban: S,, d t, 0 (k),. J t w,

3. nden keresteődésre ksámítan a potencáls döntéseket: A -dk csoport - dk keresteődése csak egy bemenő útsakast preferál a öld elés hoss növelésével. Legyen ennek sorsáma p. Ekkor a öld elés hoss növekedésének mértéke a preferált útsakasról δ = 3 g, w O ), míg a nem preferált p, w h p útsakasokról δ = g, w O ). Eel a teles cklusdő hossa nem váltok. A h, w ˆ p, w ) g ( k, τ ) potencáls öld elés hossa ekkor a p bemenő útsakasról a w kmenő útsakasra a -dk csoport τ döntése alapán ) ( ) gˆ p, w ( k, τ ) ) = g p, w ( k) + δ p, w ( k, τ ) ) -dk keresteődésének 4. A össes h J keresteődés döntésehe tartoó költségek sámítása: X τ (,1),, τ = + λ I J x τ ( = 1 I h x,1),, τ x τ (,1),, τ ahol 0 λ 1 egy súlyótényeő és (k) meghatároása () alapán történk. egegyendő, hogy λ = 1 Pareto optmáls megoldásho veet, míg λ = 0 lokáls optmalálást valósít meg, ahol nem feltételehető megbíható kommunkácós csatorna a keresteődések köött. 5. A áték normál alakának meghatároása. Ehhe sükséges a X k τ ( = X τ (,, X τ ( 1) J ),,1),, τ (, ),1),, τ (, ),1),, τ J J J vektor-vektor függvények kértékelése mnden τ ) döntéskombnácóra mnden csoportban. 6. A áték τ 1),, τ Nash egyensúlyának meghatároása. Ehhe olyan Nash stratéga megtalálása sükséges, amely telesít a X h J k τ ( X τ ( h 1) h+ 1),,1),, τ,1),, τ, τ, τ,, τ egyenlőtlenségeket. 7. A öld elések hossának módosítása a Nash egyensúly pontnak megfelelően. E at elent hogy g k) = gˆ ( k, τ ) kválastás a optmáls τ stratégák p, w ( p, w ) ) alapán. 8. A elárás smétlése a a követkeő rányítás ntervallumban a. lépéstől. A smulácós eredmények egy 5 5 méretű hálóat esetén a. ábrán láthatóak. A smulácó során T = 60 sec, C = 300 sec, t 0. 01, d = 0. 01, S = 1, x ( 0) = 30, g = 3 sec, w,,mn =, 0 = g 5sec, λ = 0. 5. A ábrák alapán megállapítható, hogy a átékelmélet megoldás 5%-al obb eredményt ad a konstans öld eléshosst alkalmaó stratégáho képest. E a eredmény hasonló eredményt ad a LQ optmáls megoldásho, aonban a ágensek autonóm )

módon s döntést tudnak hon és akkor s alkalmaható a módser, ha a kommunkácós solgáltatás hányos. A cklusdő és ofset konstans megválastása nem köteleő érvényű, a átékelmélet megoldás a obb telesítmény érdekében képes a cklusdő és ofset váltotatására s, amely alkalmas öld hullám létrehoására. Aonban a döntés váltoók növelése megnövel a sámítás dőt s. A átékelmélet keretrendserbe een kívül könnyen ntegrálhatóak a megkülönbötetett árművek pályaterveés algortmusa s.. ábra. A teles költség állandó (balra) és Nash stratégával módosított (obbra) öld eléshoss mellett 4. Útvonal-terveés algortmusok A keresteődések döntése alapán a k -dk rányítás mntavételben x (k) ármű található a útsakason. A útvonal-terveés algortmusok feladata a, hogy egy adott árművet a kölekedés hálóat egy kedet útsakasáról egy kívánt útsakasra uttassa a lehető legksebb költség árán. A költség tpkusan a kívánt útsakas eléréséhe sükséges dőt elent. A követkeőkben bemutatandó algortmusok a [14] rodalomban váolt koncepcó alapán került kdolgoásra. Feltessük, hogy a útvonal-terveést csak egyes árművekre kell végrehatan. Eeket a árműveket rányított árműveknek neveük. Legyen O() aon w útsakasok halmaa, amelyekre w O( ) és I ). A útvonal-terveés algortmus a követkeő lépésekben foglalható össe: Algortmus. (Járművek determnstkus útvonal-terveése Nash stratégával) 1. Incalálás. A Algortmus 1. nek a 1. lépésének végrehatása. Járulékosan a rányítandó ármű kedet és d kívánt útsakasának megadása. Legyen K a átékelmélet horont.. A keresteődések köött áték felállítása a Algortmus 1.-nek a -4 lépése alapán. 3. Annak a v útsakasnak a meghatároása, amelyre a útsakasról a árműnek kanyarodna kell a k -dk dskrét rányítás mntavételben. Ehhe V költségfüggvény rekurív meghatároása sükséges a k k + K dőntervallumban: v = arg mn Vk ( w ) Ha w O( ) k k + K akkor Vk + ( w) = mn Vk + + 1( p) + max x ( (, ) (, ) ), k p, τ r, τ m n p O( w) τ r ) τ ( m, n) p O r) p I ( m, n)

Ha k = k + K akkor V w) = D( w, ) k + ( d ahol D( w, d ) a w és d útsakas köött távolság útsakasokban mérve. 4. A keresteődések döntésenek meghatároása a Algortmus 1.-nek a 7. lépése alapán. 5. A elárás smétlése a. lépéstől a követkeő rányítás Ha létenek olyan kmenő útsakasok a bemenő útsakasról, amelyeknél a optmáls w kmenő útvonal válastás csak kcst obb, akkor a ugyanat a elérn kívánt útsakast foga a össes (ugyanaon keresteődés bemenő útsakasan található) ármű válastan am konnyen kölekedés dugóho veet. A probléma megoldására egy lehetséges megköelítés, ha a megterveett útvonal első útsakasát csak egy bonyos valósínűséggel válasta a ármű a keresteődésben. Ha tehát a ármű egy ) útsakas bemenő útsakasán található, akkor a ármű a O ) halmaból egy adott valósínűséggel fog válastan. nél ksebb egy kmenő útsakasho tartoó költség, annál nagyobb valósínűséggel válasta a ármű. A selektálásho alkalmaható pl. a ftnes alapú rulett kerék módser. A determnstkus és valósínűség válastást hasnáló stratéga smulácós eredményet mutata a 3. ábra. 6 6 5 5 4 4 3 3 1 1 0 0 1 3 4 5 6 0 0 1 3 4 5 6 3. ábra. A ármű útvonala a = ( 1,5, dél) útsakasról a d = ( 4,1, ésak) útsakasra determnstkus és valósínűségen alapuló válastás stratéga esetén ndkét a Algortmus. és a valósínűség válastással módosított veróa esetén a d kívánt útsakast elér a ármű. Algortmus. ugyan valósínűség döntésen alapuló veróval semben rövdebb útvonalat solgáltat, aonban a valósínűség döntésen alapuló stratéga robostusabb a kölekedés dugó elkerülésére, ha egyserre több rányított ármű van elen a hálóatban. 5. Konklúó Nash stratégát alkalmaó átékelmélet keretrendser és algortmusok kerültek bemutatásra város forgalomrányítás és ármű útvonal-terveés feladat megoldására. A smulácós eredmények alátámastották at a ntuícót, hogy a átékelméleten alapuló forgalomrányítás stratéga obb telesítményt solgáltat a hagyományos, állandó öld elés hossúságokat hasnáló algortmusokkal semben. A megoldás aonban nagy sámításgénnyel rendelkek, eért a koncepcóban egyserűsítések váltak sükségessé. A legfontosabb egyserűsítések a

keresteődések csoportokba serveését és a keresteődések döntés alternatívának redukálását foglala magában. A átékelmélet keretrendserbe lehetséges a árművek útvonal-terveését solgáló algortmusok ntegrálása. Két algortmus vsgálata történt meg. A determnstkus döntéshoatal suboptmáls útvonal megtalálására alkalmas, aonban a valósínűség alapon hoott döntésekkel a kölekedés dugók elkerülésére nagyobb esély kínálkok. E súlyoottan ga sok rányított ármű elenléte esetén. Kösönetnylvánítás A kutatás a Nemet Kutatás és Technológa Hvatal NKTH RET 04/004 sámú és a Oktatás nstérum OTKA K 7176 sámú elnyert pályáatanak és a agyar Tudományos Akadéma Bólya János Kutató Östöndíának támogatásával valósult meg. Hvatkoások [1] B. Fredrch and E. Almasr: odellbaserte Optmerung der Versateten mt dem Cell Transmsson odel. Tagungsband HEUREKA '05,./3. är 005. Hrsg. Forschungsgesellschaft für Straßen- und Verkehrswesen, Köln, 005 [] B. Fredrch: Traffc ontorng and Control n etropoltan Areas. Proc. of the nd Internatonal Symposum "Networks for oblty", September 9 - October 1, 004, Stuttgart, Germany [3]. Kacmarek: Fuy group model of traffc flow n street network. Transportaton Research Part C, Elsever Ltd, Vol. 13, pp. 93-105, 005. [4] F. Log and S. G. Rtche: Development and evaluaton of a knowledge-based system for traffc congeston management and control. Transportaton Research Part C, Elsever Ltd, Vol. 9., pp. 433-459, 001. [5] J. Sheu, Y. Chou and. Weng: Stochastc system modelng and optmal control of ncdentnduced traffc congeston. athematcal and Computer odelng, Elsever Ltd. Vo. 38, pp. 533-549, 003. [6] N. H. Gartner and C. Stamatads: Arteral based control of traffc flow n urban grd networks. athematcal and Computer odelng, Elsever Ltd. Vo. 35, pp. 657-671, 00. [7] C. Dakak V. Dnopoulou, K. Aboudolas,. Papageorgou, E. Ben-Shabat, E. Seder and A. Lebov: Extensons and new applcatons of the Traffc Control Strategy TUC. TRB 003 Annual eetng, 003. [8] Harmat I.: atlab programfelestés város forgalm előlámpák együttes rányítására átékelmélet módserrel. Softver és dokumentácó. Tanulmány a RET 1.1. árműforgalm rendserek modelleése és rányítása proekt keretében, 006. [9] V. Dnopoulou, C. Dakak and. Papageorgou: Applcatons of urban traffc control strategy TUC. European Journal of Operatonal Research, Elsever Ltd., 175(3):165-1665, 005. [10] C. Dakak. Papageorgou and K. Aboudolas: A multvarable regulator approach to traffcresponsve network-wde sgnal control. Control Engneerng Practce, Elsever Ltd., Vol. 10, pp. 183-195, 00. [11] C. Dakak: Integrated control of traffc flow n corrdor networks. PhD thess, Department of Producton Engneerng and anagement, Techncal Unversty of Crete, Chana, Greece, 1999. [1] T. Bellemans, B. De Schutter and B. De oor: odel predctve control for ramp meterng of motorway traffc: A case study. Control Engneerng Practce, Elsever Ltd, 005, In appear. [13] T. Basar and G. J. Olsder: Dynamc noncooperatve game theory, Academc Press, New York. Second Edton, 1998. [14] S.. LaValle: A game theoretcal framework for robot moton plannng. PhD thess, Unversty of Illnos at Urbana-Campagn, 1995.

[15] I. Harmat: Urban traffc control and path plannng for vehcles n game theoretc framework. Robot moton and control 007. Recent Developments. Seres: Lecture Notes n Control and Informaton Scences. Edtor: K. Kolowsk pp: 437-444 [16] I. Harmat: Game theoretc control algorthms for urban traffc network, WSEAS Transactons on systems and control, Vol. 1, No., pp.141-148, 006. [17] I. Harmat: Urban traffc control n game theoretc framework, Proceedngs of the 5th WSEAS Internatonal Conference on System Scence and Smulaton Engneerng, pp. 346-351, Puerto de la Cru, Tenerfe, Canary Islands, Span, 006