Application of fuzzy logic to manage traffic flows in cities

Abstract

The relevance of the study was driven by the need to improve the efficiency of urban traffic flow regulation in order to enhance the environmental situation, reduce congestion, and stimulate economic development. Modern traffic control methods based on fixed traffic light schedules are unable to adapt to atypical and unpredictable road situations. The aim of this study was to develop a traffic flow management model based on fuzzy logic methods. The research methodology involved the construction of a fuzzy inference model that transforms input parameters (traffic intensity, waiting time, accident data) into linguistic variables and automates decision-making processes for traffic light settings. Simulation modelling of the system’s operation under various traffic and weather conditions was carried out using the developed model. An adaptive traffic flow control system was developed that can respond in real time to changes in road conditions. It was established that implementing the proposed model reduces the average vehicle waiting time by 25%, decreases the number of vehicles stopping at intersections by 7%, and increases the number of vehicles passing through intersections by 6%. The efficiency of the proposed system was analysed in comparison with standard traffic light control methods. The potential for expanding the model’s functionality was evaluated, particularly to incorporate additional input parameters such as prioritisation of public transport, pedestrians, and emergency services. The practical value of this study lies in the possibility of applying its results by professionals in urban planning, intelligent transportation systems, and traffic logistics to optimise the operation of traffic signal systems in urban areas.

Актуальність дослідження зумовлена необхідністю підвищення ефективності регулювання транспортних потоків у містах для поліпшення екологічної ситуації, зменшення заторів та стимулювання економічного розвитку. Сучасні методи керування на основі фіксованих графіків роботи світлофорів не здатні адаптуватися до нестандартних та непередбачуваних ситуацій на дорогах. Метою дослідження була розробка моделі керування транспортними потоками на основі використання методів нечіткої логіки. Методологія дослідження передбачала побудову моделі нечіткого логічного висновку, яка дозволяє трансформувати вхідні параметри (інтенсивність руху, час очікування, аварійні події) в лінгвістичні змінні та автоматизувати процес прийняття рішень щодо налаштувань світлофорів. За допомогою моделі проведено імітаційне моделювання роботи системи в різноманітних дорожніх та погодних умовах. Розроблено адаптивну систему керування транспортними потоками, яка оперативно реагує на зміни дорожньої ситуації в реальному часі. Встановлено, що впровадження запропонованої моделі дозволяє зменшити середній час очікування автомобілів на 25 %, знизити кількість транспортних засобів, що зупиняються на перехресті, на 7 % та підвищити середню кількість транспортних засобів, які проїжджають через перехрестя, на 6 %. Проаналізовано ефективність розробленої системи в порівнянні зі стандартними методами керування світлофорами. Оцінено перспективи розширення функціональності моделі для врахування додаткових вхідних параметрів, зокрема надання пріоритету громадському транспорту, пішоходам та екстреним службам. Практична цінність дослідження полягає в можливості застосування результатів фахівцями з міського планування, інтелектуальних транспортних систем та транспортної логістики для оптимізації роботи світлофорних об’єктів у містах.