群知能と進化的計算の国際ジャーナル

概要

VANET の Ant Colony Optimization にヒントを得た動的トラフィ​​ック割り当てのためのリバース オンライン アルゴリズム

イマド・マグーブとウィルマー・アレラーノ

我々は、道路ネットワークの交通渋滞を緩和し、静的、集中型、またはインフラストラクチャを必要とする現在のアルゴリズムが残した空白を埋めるための、新しい分散型でインフラストラクチャを必要としないアルゴリズムを提示します。このアルゴリズムは、交通需要や将来道路ネットワークに入る車のスケジュールに関する事前知識なしに、確率的なユーザー均衡を求め、リアルタイムで変化する交通を割り当てるオンライン アプローチに従います。VANET の Ant Colony Optimization にヒントを得た動的交通割り当てのためのリバース オンライン アルゴリズムは、他の車両からのレポートを使用して車両の道路ネットワークの認識を更新し、必要に応じてルートを変更するメタヒューリスティック アプローチです。ブロードキャスト ストームを緩和するために、交通事故の周囲に自発的なクラスターが作成され、混雑のレベルに基づくしきい値システムを使用して、報告される事故の数を制限します。このアルゴリズムのシミュレーション結果は、最短距離に基づくルーティングよりも移動時間が大幅に改善されることを示しています。