3 Постановка и анализ задачи моделирования

Задача моделирования стратегии управления дорожным движением в узле транспортной сети, как и на сети, состоит в разработке классического модуля нечёткого управления. Его составляющие:

1. Блок фуззификации. Система управления с нечёткой логикой оперирует нечёткими множествами, поэтому конкретное значение входного сигнала модуля нечёткого управления подлежит операции фуззификации, в результате которой ему будет сопоставлено нечёткое множество.

2. База правил. Иногда называется лингвистической моделью и представляет собой множество нечётких правил определения нечёткого множества, которому принадлежит выходной сигнал системы.

3. Блок выработки решения. Непосредственное определение множества принадлежности выходного сигнала при конкретных заданных множествах входных сигналов.

4. Блок деффузификации. Представляет процедуру отображения нечёткого множества, полученного на выходе блока выработки решения, в конкретное значение, представляющее собой управляющее воздействие.

Для построения стратегий управления, которые будут являться обучающими данными для будущей системы, предлагается использовать программный комплекс TRANSYT. Он основан на оценке поведения транспортного потока с помощью моделирования дорожного движения и позволяет выработать оптимальные параметры режима работы светофорной сигнализации.

Проектирование базы нечётких правил на основе численных данных

Базу правил определения стратегий управления создаём для системы с двумя входами и одним выходом следующим образом:

1. Необходимы обучающие данные в виде множества (x₁(i), x₂(i), g(i))_. Находим области определения X₁, X₂, G элементов множества, которые разбиваем на 2N+1 областей (отрезков), причём значение N подбирается индивидуально, а отрезки могут иметь одинаковую или различную длину. Отдельные области обозначим следующим образом: M_n (малый отрезок порядка n), M₁ (малый 1), S (средний), В₁ (большой 1),……, В_n (большой n).

2. Строим функции принадлежности определённому классу элементов заданного множества обучающих данных µ₁(х₁), µ₂(х₂), µ₃(g). Предлагается использовать функции треугольной формы по принципу: вершина графика располагается в центре области разбиения, ветви графика лежат в центрах соседних областей. Степень принадлежности данных определённым классам будет выражаться значением функций принадлежности.

3. Для каждой пары x₁(i), x₂(i) определяется правило соответствия классу стратегии управления по значению времени горения зелёного сигнала светофора g(i). Окончательно для каждой пары обучающих данных можно записать одно правило, то есть:

( х₁(1), х₂(1), g(1)) R⁽¹⁾: IF (x₁(1) ϵ S AND x₂(1) ϵ µ₁) THEN g(1) ϵ B₁;

( х₁(2), х₂(2), g(2)) R⁽²⁾: IF (x₁(2) ϵ µ₃ AND x₂(2) ϵ S) THEN g(2) ϵ S.

Поскольку в наличии имеется большое количество пар х₁, х₂, существует большая вероятность того, что некоторые из правил окажутся противоречивыми. Это относится к правилам с одной и той же посылкой (условием), но с разными следствиями (выводами).

Один из методов решения этой проблемы заключается в приписывании каждому правилу так называемой степени истинности с последующим выбором из противоречащих друг другу правил того, у которого эта степень окажется наибольшей, после чего база правил заполняется качественной информацией. Согласно выше обозначенным правилам R⁽¹⁾ и R⁽²⁾ их степени истинности имеют вид:

SP (R⁽¹⁾) = µ_s(x₁)* µ_M2(x₂)* µ_B1(g(1));

SP (R⁽²⁾) = µ_M3(x₁)* µ_S(x₂)* µ_S(g(2)).

4. Для определения количественного значения параметров оптимальной стратегии управления необходимо выполнять операцию деффузификации. Для расчёта выходного значения управляющего воздействия можно и рекомендуется воспользоваться способом деффузификации по методу центра тяжести.