Alegerea platformei de simulare pentru rețeaua neuronală

În căutarea noastră de a găsi cel mai bun software pentru a simula proiectul nostru de semaforizare inteligentă, am explorat mai multe platforme, fiecare oferind caracteristici și capabilități unice. Această secțiune oferă o prezentare generală a celor mai proeminente instrumente de simulare pe care le-am luat în considerare, evidențiind punctele lor forte și limitările. În cele din urmă, am ales o platformă care s-a potrivit cel mai bine nevoilor proiectului nostru și vom discuta motivele din spatele alegerii noastre.

3.2.1 MATLAB

MATLAB este o platformă puternică de programare și calcul numeric concepută pentru dezvoltarea de algoritmi, analiză de date, vizualizare și calcul numeric. Este utilizată pe scară largă în diverse discipline inginerești și științifice pentru sarcini care variază de la calcule simple la simulări complexe și proiectare bazată pe modele. MATLAB oferă un mediu interactiv în care utilizatorii pot explora date, dezvolta algoritmi și crea modele și aplicații.

Caracteristici:

• Calcul numeric: MATLAB excelează în efectuarea unei game largi de operații matematice, de la aritmetică de bază la calcule matriciale complexe, esențiale pentru simularea și optimizarea traficului.
• Analiză și vizualizare de date: Cu colecția sa extinsă de funcții încorporate, MATLAB permite utilizatorilor să importe, analizeze și vizualizeze date eficient. Acest lucru este deosebit de util pentru interpretarea rezultatelor simulării și ajustarea strategiilor de control al traficului.
• Dezvoltare de algoritmi: MATLAB oferă instrumente pentru dezvoltarea, testarea și rafinarea algoritmilor, făcându-l un candidat puternic pentru crearea sistemelor de management al traficului și a strategiilor inteligente de control.
• Toolbox-uri: MATLAB include toolbox-uri specializate care extind capacitățile sale, cum ar fi cele pentru optimizare, învățare automată și sisteme de control, care pot fi aplicate direct în proiecte de simulare a traficului.
• Integrare și interoperabilitate: MATLAB poate fi integrat cu ușurință cu alte limbaje de programare, software și hardware, permițând un flux de lucru fără întreruperi pentru proiecte de simulare complexe.

Exemple de utilizare:

MATLAB este folosit frecvent pentru:

• Proiectarea și simularea algoritmilor de control al traficului
• Analiza datelor de trafic pentru dezvoltarea de modele predictive
• Vizualizarea fluxului de trafic și a performanței rețelei
• Optimizarea timpilor semafoarelor și evaluarea eficienței sistemului

3.2.2. Pygame

Pygame este o bibliotecă populară Python, utilizată pentru scrierea de jocuri video 2D sau aplicații simple de simulare cu o grafică condiționată 2D. 

Oferă funcționalități pentru gestionarea graficii, sunetului și a input-ului utilizatorului . 

Pygame este construit pe deasupra bibliotecii Simple DirectMedia Layer (SDL), care este o bibliotecă de gestionare multimedia de nivel scăzut, oferind acces multiplatformă la funcții audio, tastatură, mouse și afișare.

Caracteristici generale ale librării :

• Compatibilitate multiplatformă: Pygame este compatibil cu toate sistemele de operare ce au python.
• Bucle de joc și managementul evenimentelor: oferă un sistem de gestionare a evenimentelor care gestionează eficient buclele de joc, procesarea logicii jocului, redarea, gestionarea input-ului și evenimente precum input-ul utilizatorului condiționat, redimensionarea ferestrei și ieșirea din aplicație în mod continuu.
• Documentație extinsă și suport comunitar: documentație extensivă, tutoriale și o comunitate mare de dezvoltatori care contribuie la ecosistem.
• Open source și ușor: este open-source, făcându-l potrivit pentru proiecte mici și prototipare rapidă.

Limitări:

Deși Pygame oferă mai multe avantaje, cum ar fi fiind ușor de învățat, ușor și flexibil pentru dezvoltarea de jocuri 2D, limitările sale generale îl fac o opțiune puțin potrivită pentru simularea traficului ( cel puțin în cazul nostru ) . 

Limitările sale sunt reprezentate prin următoarele puncte:

• Limitări de performanță: Pygame nu este optimizat pentru cerințe de înaltă performanță, în special atunci când se lucrează cu simulări complexe care implică multe entități + este complicată realizarea firelor de execuție cu procesare externă, CUDA, METAL sau OpenCL .
• Nepotrivirea pentru gestionarea datelor în timp real: Pygame nu este conceput pentru gestionarea intrărilor și ieșirilor de date în timp real, care sunt adesea necesare în simulările dinamice de trafic.
• Lipsa suportului avansat pentru fizică și IA: Pygame nu oferă motoare fizice avansate precompilate, sau capabilități de IA pentru mișcarea realistă a vehiculelor, detectarea coliziunilor și luarea deciziilor în scenarii de trafic, totul trebuie să fie scris de la 0, după un principiu matematic .

3.2.3. Alegerea platformei de simulare

După explorarea diferitelor platforme pentru simularea proiectului nostru de semaforizare inteligentă, am ales în cele din urmă să folosim motorul SUMO datorită combinației sale unice de caracteristici și capabilități adaptate pentru simularea traficului. Iată de ce SUMO s-a evidențiat printre alternativele pe care le-am considerat:

1. Simulare microscopică a traficului: Capacitatea SUMO de a simula vehicule individuale într-o rețea rutieră la un nivel microscopic a fost un motiv cheie pentru alegerea noastră. Fiecare vehicul poate fi reprezentat cu propriul traseu desemnat, făcându-l ideal pentru proiectul nostru, care necesită o analiză detaliată a fluxului de trafic și a managementului inteligent al semafoarelor. Este posibilă incadrarea mișcării realistice ale vehiculelor și algoritmi de gestiune randomizată, precum schimbul benzilor .
2. Capacități de management și control al traficului: oferă instrumente extinse pentru simulare și evaluarea sistemelor de trafic.
3. Personalizare și flexibilitate: SUMO oferă o gamă largă de caracteristici personalizabile, cum ar fi importarea datelor reale de rețea (de exemplu, OpenStreetMap) și suportarea diferitelor algoritmi de control al traficului.
4. Suport în timp real și multi-agent: Unul dintre principalele motive pentru care am optat pentru SUMO în locul platformelor precum MATLAB sau Pygame este suportul său puternic pentru simularea în timp real și mediile multi-agent. Abilitatea SUMO de a lucra perfect cu alte aplicații în timpul rulării permite o integrare lină cu agenții de învățare prin întărire.
5. Scalabilitate și eficiență: În contrast cu Pygame, care nu este optimizat pentru simulări la scară largă, și MATLAB, care este orientat în principal spre calcul numeric, SUMO oferă o scalabilitate. Este capabil să gestioneze simulări extinse care includ intersecții multiple, scenarii de trafic complexe și sute sau mii de vehicule, asigurând în același timp performanță constantă.

În contrast, deși MATLAB oferă instrumente serioase pentru dezvoltarea de algoritmi și analiza datelor, nu ne dă caracteristicile specializate de simulare a traficului găsite în SUMO. 

Deși Pygame este eficient pentru dezvoltarea de jocuri sau simulări 2D, nu este conceput pentru a gestiona performanța și complexitatea necesare pentru simulările de trafic și îi lipsește suportul necesar pentru gestionarea datelor în timp real și a sistemelor multi-agent. Prin urmare, SUMO sa evidențiat ca alegerea ideală pentru proiectul nostru, oferind un echilibru optim de funcționalitate, flexibilitate și scalabilitate.