Sammanfattning av denna webbsida: Vehikulära trafikstockningar är ett stort problem som uppstår i många städer. Detta beror på det ökande antalet fordon som kör på stadsvägar med begränsad kapacitet. Trafikstockningarna påverkar restiden, restiden, bränsleförbrukningen och luftföroreningarna avsevärt. Att undvika trafikstockningar och ge förare optimala vägar är inte triviala uppgifter. Det viktigaste bidraget från detta arbete består av det utvecklade tillvägagångssättet för dynamisk beräkning av optimala trafikleder. Två attribut (den genomsnittliga hastigheten för trafiken och vägarnas längd) används med den föreslagna metoden för att hitta optimala vägar. De genomsnittliga hastighetsvärdena kan erhållas från sensorer som används i smarta städer och kommuniceras till fordon via fordonens Internet och vägkommunikationsenheter. Den föreslagna algoritmens prestanda jämförs med tre andra algoritmer: den simulerade glödgningsviktade summan, den simulerade glödgningstekniken för orderpreferenser genom likhet med den ideala lösningen och Dijkstra-algoritmen. Den viktade summan och tekniken för orderpreferenser genom likhet med de ideala lösningsmetoderna används för att formulera olika attribut i den simulerade glödgnings kostnadsfunktionen. Enligt Sheffield-scenariot visar simuleringsresultaten att den förbättrade simulerade glödgningstekniken för orderpreferenser genom likhet med den idealiska lösningsmetoden förbättrar trafikprestandan i närvaro av trafikstockningar med ett totalt genomsnitt på 19,22 % i fråga om restid, bränsleförbrukning och CO2-utsläpp jämfört med andra algoritmer. Liknande prestandamönster uppnåddes också för Birmingham-testscenariot.
I REF föreslår författarna algoritmen ISATOPSIS (Improved Simulated Annealing Technique for Order Preferens by Likity to the Ideal Solution) för att ta itu med tra c trängselproblem i smarta städer.
An Improved Simulated Annealing Technique for Enhanced Mobility in Smart Cities
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}