Show simple item record

Benchmark for Tuning Metaheuristic Optimization Technique to Optimize Traffic Light Signals Timing

dc.contributor.advisorبديع سرطاوي
dc.contributor.advisorBaker Abdalhaq
dc.contributor.authorرامي كمال عزت ابوشهابar
dc.contributor.authorRami Kamal Izzat Abu Shehaben
dc.date.accessioned2018-10-07T11:35:23Z
dc.date.available2018-10-07T11:35:23Z
dc.date.issued2015-12-10
dc.identifier.other20912301
dc.identifier.urihttps://dspace.alquds.edu/handle/20.500.12213/1478
dc.description.abstractTraffic congestion at intersections is an international problem in the cities. This problem causes more waiting time, air pollution, petrol consumption, stress of people and healthy problems. Against this background, this research presents a benchmark iterative approach for optimal use of the metaheuristic optimization techniques to optimize the traffic light signals timing problem. A good control of the traffic light signals timing on road networks may help in solving the traffic congestion problems. The aim of this research is to identify the most suitable metaheuristic optimization technique to optimize the traffic light signals timing problem, thus reducing average travel time (ATT) for each vehicle, waiting time, petrol consumption by vehicles and air pollution to the lowest possible level/degree. The central part of Nablus road network has a huge traffic congestion at the traffic light signals. It was selected as a research case study and was represented by the SUMO simulator. The researcher used a random algorithm and three different metaheuristic optimization techniques: three types of Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Algorithm (PS) and five types of Tabu Search Algorithm (TS). Parameters in each metaheuristic algorithm affect the efficiency of the algorithm in finding the optimal solutions. The best values of these parameters are difficult to be determined; their values were assumed in the previous traffic light signals timing optimization research. The efficiency of the metaheuristic algorithm cannot be ascertained of being good or bad. Therefore, the values of these parameters need a tuning process but this cannot be done by using SUMO simulator because of its heavy computation. The researcher used a benchmark iterative approach to tune the values of them etaheuristic algorithm parameters by using a benchmark function. The chosen function has similar characteristics to the traffic light signals timing problem. Then, through the use of this approach, the researcher arrived at the optimal use of the metaheuristic optimization algorithms to optimize traffic light signals timing problem. The efficiency of each metaheuristic optimization algorithm, tested in this research, is in finding the optimal or near optimal solution after using the benchmark iterative approach. The results of metaheuristic optimization algorithm improved at some values of the tuned parameters. The researcher validated the research results by comparing average results of the metaheuristic algorithms, used in solving the traffic light signals optimization problem after using benchmark iterative approach, with the average results of the same metaheuristic algorithms used before using the benchmark iterative approach; they were also compared with the results of Webster, HCM methods and SYNCHRO simulator. In the light of these study findings, the researcher recommends trying the benchmark iterative approach to get ore efficient solutions which are very close to the optimal solution for the traffic light signals timing optimization problem and many complex practical optimization problems that we face in real life.en
dc.description.abstractالازدحامات المرورية عند التقاطعات هي مشكله عالمية في المدن. هذه المشكلة تسبب المزيد من وقت االنتظار وتلوث الهواء و استهالك الوقود، و توتر الناس و مشاكل صحية. على هذه الخلفية، يقدم هذا البحث نهج المعيار المكرر لالستخدام تقنيات التحسين التخمينية في تحسين مشكلة توقيت اإلشارات الضوئية. التحكم الجيد في توقيت االشارات الضوئية على شبكات الطرق قد يساعد في حل مشاكل االزدحام المروري. يهدف هذا البحث الى تحديد أفضل و أنسب تقنية تحسين تخمينية لتحسين مشكلة توقيت االشارات الضوئية، وبالتالي تقليل متوسط الوقت الذي يستغرقه السفر (ATT(لكل مركبة، و وقت االنتظار، و استهالك الوقود المستخدم في المركبات و تلوث الهواء إلى أدنى مستوى ممكن. يعاني الجزء المركزي من شبكة طرق مدينة نابلس من ازدحام مروري كبير على االشارات الضوئية. و تم اختيار هذا الجزء كحالة البحث الدراسية و التي تم تمثيلها باستخدام برنامج المحاكاة سومو. و استخدم الباحث خوارزمية عشوائية و ثالث تقنيات تحسين تخمينية و هي: ثالث انواع من الخوارزمية الجينية، و خورزمية سرب الجسيمات، و خمسة انواع من خوارزمية التابو. و هناك متغيرات في كل خوارزمية تخمينية تؤثر على فعالية الخوارمية في ايجاد الحلول المثلى. و من الصعب تحديد افضل القيم لهذه المتغيرات؛ و قيم هذه المتغيرات كانت تفترض في ابحات تحسين توقيت االشارات الضوئية السابقة. وفي هذه الحاله فعالية اقتران التحسين التخميني ال يمكن التحقق منها اذا ما كانت جيده او سيئة. ولذلك فان قيم هذه المتغيرات بحاجه لعملية ضبط ، ولكن ال يمكننا ذلك باستخدام برنامج المحاكاه سومو النه حساباته ثقيله و طويله. استخدم الباحث طريقة مقارنة الدوال لضبط قيم متغيرات خوارزمية التحسين التخمينية باستخدام خوارزمية معيار. خوارمية المعيار المختاره لها خصائص شبيهه بمشكلة توقيت االشارات الضوئية. ثم من خالل استخدام هذه الطريقة، وصل الباحث الى افضل استخدام لخوارزميات التحسين التخمينية لتحسين مشكلة توقيت االشارات االضوئية. وفي هذا البحث تم اختبار فعالية كل خوارمية تحسين تخمينية في ايجاد الحل االمثل او حل قريب من الحل االمثل بعد ضبط خوارزمية التحسين التخمينية. لقد تحسنت نتائج خوارزمية التحسين التخمينية عند بعض قيم المتغيرات التي تم ضبطها. قام الباحث بالتحقق من نتائج البحث بمقارنة معدل نتائج خوارزميات التحسين التخمينية التي امستخدمها في تحسين مشكلة توقيت االشارات الضوئية قبل ضبط خوارزمية التحسين التخمينية، مع معدل نتائج نفس الخوارزميات التخمينية التي امستخدمها بعد ضبط خوارزمية التحسين التخمينية؛ وهذه النتائج تمت مقارنتها مع نتائج طريقتي ويبستر و HCM و برنامج السنكرو. في ضوء نتائج هذه الدراسة، يوصي الباحث بتجريب طريقة مقارنة الدوال لضبط خوارزميات التحسين التخمينية للحصول على حلول فعالة اكثر و التي تكون قريبة جدا من الحل االمثل لتحسين مشكلة توقيت االشارات الضوئية و لتحسين المشاكل العملية المعقدة التي تواجهنا في الحياة العملية.ar
dc.language.isoen_US
dc.publisherAL-Quds Universityen
dc.publisherجامعة القدسar
dc.subjectعلم الحاسوبar
dc.subjectComputer Scienceen
dc.subject.otherرسالة ماجستيرar
dc.subject.otherدراسات علياar
dc.subject.otherHigher Studiesen
dc.subject.otherMaster Thesisen
dc.titleضبط خوارزميات التحسين التخمينية لتحسين توقيت اشارات المرور الضوئية بقارنة الدوال.ar
dc.titleBenchmark for Tuning Metaheuristic Optimization Technique to Optimize Traffic Light Signals Timingen
dc.typeThesis
dc.contributor.examinerرشيد جيوسي
dc.contributor.examinerEmad Barhoumi


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record