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http://dspace.centre-univ-mila.dz/jspui/handle/123456789/3813
Title: | Un système Multi-Agent pour la gestion d’encombrement dans le trafic routier. |
Authors: | Raouia , Sedjal, Zemieche Nassira |
Keywords: | Gestion du trafic routier, Systèmes multi-agents, Heuristique FIFO, Heuristique glouton, Heuristique glouton avancée, Optimisation du trafic routier, Simulation basée sur des agents Traffic management, Multi-agent systems, FIFO heuristic, Greedy heuristic, Advanced Greedy heuristic, Traffic optimization, Agent-based simulation |
Issue Date: | Jun-2024 |
Publisher: | university center of abdalhafid boussouf - MILA |
Citation: | Informatique Communication (STIC) |
Abstract: | L‟encombrement du trafic routier est un problème majeur dans de nombreuses régions, notamment dans les grandes villes. Plusieurs facteurs contribuent à cette situation, tels que des infrastructures routières nadéquates et les nombres élevé de véhicules, en particulier aux heures de pointe : le matin de 7h à 8h, le midi de 12h à 13h et de 15h à 17hNotre objectif principal est de proposer une approche pratique et adaptable pour gérer l‟encombrement en utilisant les capacités des systèmes multi-agents pour prendre des décisions rapides et pertinentes en temps réel. Nous visons à rendre la circulation plus fluide, à réduire la pollution et à rendre la conduite plus agréable et sûre pour tous les usagers de la route Notre projet propose une simulation basée sur des agents pour gérer le trafic routier. Cette approche implique la coopération entre différents acteurs, tels que les conducteurs et les systèmes de gestion du trafic, afin d‟optimiser la circulation et de réduire les embouteillages en ville. Le temps d‟attente global des véhicules sur les routes est ensuite évalué en utilisant différentes heuristiques comme FIFO (First In First Out) et deux versions de l‟heuristique glouton (Greedy), l‟une simple et l‟autre avancée. A la fin Une comparaison entre ces trois heuristiques montre que l‟heuristique glouton avancée optimise mieux la gestion du trafic routier et diminue les temps d‟attente des véhicules. |
Description: | Traffic congestion is a major problem in many regions, especially in large cities. Several factors contribute to this situation, such as inadequate road infrastructure and the high number of vehicles, particularly during peak hours: in the morning from 7 a.m. to 8 a.m., at noon from 12 p.m. to 1 p.m., and from 3 p.m. to 5 p.m.Our main objective is to propose a practical and adaptable approach to managing congestion by using the capabilities of multi-agent systems to make quick and relevant decisions in real time. We aim to make traffic flow smoother, reduce pollution, and make driving more pleasant and safe for all road users.Our project proposes an agent-based simulation to manage road traffic. This approach involves the cooperation between different actors, such as drivers and traffic management systems, to optimize traffic flow and reduce congestion in cities. The overall waiting time of vehicles on the roads is then evaluated using different heuristics like FIFO (First In First Out) and two versions of the Greedy heuristic, one simple and the other advanced. In the end, a comparison between these three heuristics shows that the advanced Greedy heuristic better optimizes traffic management and reduces vehicle waiting times. |
URI: | http://dspace.centre-univ-mila.dz/jspui/handle/123456789/3813 |
Appears in Collections: | Computer science |
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