Comparația între un semafor tradițional cu timp fix și un semafor inteligent controlat de un agent de Q-Learning relevă diferențe semnificative în eficiență, adaptabilitate și performanță pe termen lung.
Semaforele tradiționale operează pe cicluri prestabilite, cu durata luminilor verde, galben și roșu fixă, indiferent de condițiile reale de trafic.
Am observat că în cazul semaforului tradițional, chiar și atunci când drumul este gol și fără vehicule, lumina este încă verde iar intersecția unde mașinile așteaptă este roșie (situație clasică la
București ) ; această lipsă de luare a deciziilor în timp real duce adesea la ineficiențe, cum ar fi
risipirea timpului de lumină verde în perioadele de trafic redus sau cauzarea de congestie în orele de vârf.
Un sistem inteligent de semaforizare, gestionat de un agent de Q-Learning, ajustează temporizarea luminilor dinamic, pe baza condițiilor actuale de trafic.
Acest algoritm permite agentului să învețe și să optimizeze controlul semafoarelor în timp, reducând congestia și timpii de așteptare generală prin luarea de decizii în timp real care prioritizează benzile cu volume mai mari de trafic.
Una dintre diferențele cheie între cele două sisteme este adaptabilitatea lor. În timp ce un semafor tradițional rămâne rigid și nereceptiv la schimbările fluxului de trafic, agentul de QLearning învață continuu din mediul înconjurător, actualizându-și tabelul Q pe baza feedback-ului și a recompenselor, cum ar fi numărul de vehicule care așteaptă la intersecție sau densitatea traficului.
Aceasta înseamnă că sistemul inteligent de semaforizare devine din ce în ce mai eficient pe măsură ce învață din experiență, conducând la rezultate mai bune și la emisii mai reduse datorită scăderii timpului de ralanti al vehiculelor.
În timp ce un sistem tradițional de semaforizare este simplu de implementat și nu necesită infrastructură complexă, îi lipsește capacitatea de a-și îmbunătăți performanța în timp.
Odată instalat, operează în același mod, indiferent de tiparele de trafic.
Agentul de Q-Learning necesită senzori sau camere pentru a colecta date în timp real și resurse computaționale pentru a procesa aceste informațiile, făcând implementarea sa un pic mai complexă. Cu toate acestea această relativ mică investiție inițială este total compensată de beneficiile pe termen lung ale unui management al traficului îmbunătățit, consum redus de combustibil și emisii mult mai scăzute datorită reducerii deltei maxime a mișcărilor de oprire și pornire la intersecții.
După cum a fost enumerat mai sus, în ceea ce privește costul, semafoarele tradiționale sunt mai puțin costisitoare inițial, nefiind necesare hardware sau software suplimentar dincolo de infrastructura de bază a semaforului.
Semafoarele inteligente, însă, implică costuri inițiale mai mari datorită necesității de senzori, sisteme de colectare a datelor și agentul de IA.
Leave A Comment