A STUDY ON OPTIMIZING TRAFFIC SIGNAL CONTROL FOR IMPROVED TRAFFIC FLOW

Addressing traffic congestion holds paramount importance due to its severe economic and environmental repercussions. This study introduces an approach to address this pervasive issue by employing a wide-area control strategy for diverse road networks. The strategy leverages a dynamic offset control method and a multi-agent model to create a unique solution. In this framework, individual intersections function as distinct agents, engaging in negotiations, establishing connections, and forming a dynamic offset control zone resembling a tree structure. Within this structure, agents collaboratively manage green wave synchronization based on real-time traffic conditions at the network boundaries. To evaluate the effectiveness of this approach, comprehensive tests utilize both a simulated road network (Experiment 1) and an actual grid-like road network (Experiment 2). In Experiment 1, the proposed method consistently reduces lost time, resulting in an average reduction of 15% across all scenarios. Experiment 2 demonstrates a reduction in lost time across various intervals, with an impressive average reduction of 34% in lost time across all scenarios. These results demonstrate the strategy's ability to dynamically and adaptively establish green waves that significantly enhance traffic flow. In conclusion, this study demonstrates that the proposed method autonomously conducts offset control, effectively contributing to the smooth flow of vehicles.

Trafik sıkışıklığının giderilmesi, ciddi ekonomik ve çevresel yansımaları nedeniyle büyük önem taşıyor. Bu çalışma, çeşitli yol ağları için geniş alanlı bir kontrol stratejisi kullanarak bu yaygın sorunu çözmeye yönelik bir yaklaşım sunmaktadır. Strateji, benzersiz bir çözüm oluşturmak için dinamik bir dengeleme kontrol yönteminden ve çok etmenli bir modelden yararlanır. Bu çerçevede bireysel kesişimler, müzakerelere katılan, bağlantılar kuran ve bir ağaç yapısına benzeyen dinamik bir dengeleme kontrol bölgesi oluşturan ayrı aktörler olarak işlev görür. Bu yapı içerisinde aracılar, ağ sınırlarındaki gerçek zamanlı trafik koşullarına dayalı olarak yeşil dalga senkronizasyonunu işbirliği içinde yönetir. Bu yaklaşımın etkinliğini değerlendirmek için, kapsamlı testler hem simüle edilmiş bir yol ağını (Deney 1) hem de gerçek ızgara benzeri bir yol ağını (Deney 2) kullanır. Deney 1'de önerilen yöntem, kayıp zamanı sürekli olarak azaltarak tüm senaryolarda ortalama %15'lik bir azalmaya yol açtı. Deney 2, tüm senaryolarda kayıp sürede ortalama %34'lük etkileyici bir azalmayla, çeşitli aralıklarla kayıp sürede bir azalma olduğunu göstermektedir. Bu sonuçlar, stratejinin trafik akışını önemli ölçüde artıran yeşil dalgaları dinamik ve uyarlanabilir bir şekilde oluşturma yeteneğini göstermektedir. Sonuç olarak bu çalışma, önerilen yöntemin otonom olarak ofset kontrolü gerçekleştirdiğini ve araçların düzgün akışına etkili bir şekilde katkıda bulunduğunu göstermektedir.