Исследования профессора РАН Андраника Акопова помогут оптимизировать пропускную способность городских дорог

Исследователи из России разработали гибридный эволюционный алгоритм, который способен повысить пропускную способность городских дорог на 5–15%. В основе системы лежит сочетание агентного моделирования, искусственного интеллекта, а также математических и биологических принципов.

Для тестирования была создана серия моделей разной сложности: от микроскопических, анализирующих движение отдельных транспортных средств, до мезоскопических, изучающих кластерные потоки машин. Эти модели базируются на феноменологическом подходе Бегларяна-Акопова, ранее использовавшемся для анализа движения в сетях типа «Манхэттенская решетка».

По словам профессора РАН Андраника Акопова, новый алгоритм позволяет проектировать сложные многосвязные дорожные системы, способные эффективно работать даже при высокой нагрузке. В дальнейшем разработчики планируют применять его для оптимизации сложных развязок, таких как кольцевые и спиральные, а также интегрировать элементы «умной» транспортной инфраструктуры, включая автоматизированные светофоры, многоуровневые парковки и системы для беспилотного транспорта. Технология также может значительно улучшить дорожное движение и снизить уровень пробок в мегаполисах.