Zjednodušení silničního grafu pro výpočet nejlevnějších toků
Road Graph Simplification for Minimum Cost Flow Problem
Type of document
bakalářská prácebachelor thesis
Author
Daria Lebedeva
Supervisor
Schaefer Martin
Opponent
Otáhal Marek
Field of study
Informatika a počítačové vědyStudy program
Otevřená informatikaInstitutions assigning rank
katedra kybernetikyRights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item recordAbstract
V této práci se zaměřujeme na problém výpočtu nejlevnějších toků jako na klíčový problém pro řízení dopravního provozu. Tento problém se řeší pravidelně během dne, tj. nejde o nalezení řešení jednou, ale o dlouhodobý proces, ve kterém se pořád hledá řešení toho samého problémů s různými vstupy. Proto představujeme řešení, které může být úspěšně použito v dlouhodobém horizontu. Předpokládáme, že v poptávce existuje periodický vzor, tj. směr vozidel se obecně opakuje denně. Naše zlepšení je založeno na metodě generování sloupců, která umožňuje opětovné použití cest vozidel z předchozích dnů při vyhledávání řešení. Dosáhli jsme snížení výpočetního času o 40% při zachování optimality řešení. In this work we consider the Minimum Cost Multicommodity Network Flow (MCMNF) problem as a key problem for traffic routing. The routing problem is recurring, it should be solved many times a day on a daily basis. So we present a solution that may be successfully used in the long term. We make use of a periodic demand pattern, i.e. vehicles' directions are in general recurring daily. Our improvement is based on column generation method, that allows us to reuse vehicles paths from previous days in the solution process. We achieved a 40% reduction of computational time, while the optimal solution is preserved.
Collections
- Bakalářské práce - 13133 [777]