Аннотация результатов, полученных в 2024 году
Разработана новая крупномасштабная агент-ориентированная модель эволюционного развития ИТС на основе систем конечно-разностных уравнений с переменной структурой с использованием результатов прототипирования, полученных на первом этапе проекта. В рамках подобной модели построены цифровые дорожные сети (ЦДС) с управляемой конфигурацией, в частности, типа «Манхэттенская решетка», использующие «умные» светофоры - STLs (Smart Traffic Lights) для адаптивного управления трафиком. Выполнено прототипирование построения реконфигурируемых многослойных дорожных сетей высокой пропускной способности (РМДС), предполагающих возможность эволюционного улучшения их топологии, т.е. внедрения таких элементов ЦДС, как эстакады, туннели и обычные дороги с перекрестками. При этом определение оптимальных конфигураций ЦДС выполняется с использованием гибридных генетических алгоритмов класса BORCGA-BOPSO (“Biobjective Real-Coded Genetic Algorithm - Biobjective Particle Swarm Optimization Algorithm”), обеспечивающих, в частности, возможность решения двухкритериальных оптимизационных задач исследуемых многоагентных интеллектуальных транспортных систем (ИТС). Выполнена программная реализация ИТС типа «Манхэттенская решетка» с использованием FLAME GPU для которой исследованы различные сценарии изменения выходного транспортного и пешеходного трафика, построены фронты Парето и определены оптимальные значения управляющих параметров модели. Вычисленные параметры задают оптимальную длительность фаз регулирующих сигналов «умных» светофоров, в том числе, в зависимости от характеристик трафика транспортного и пешеходного потока вблизи регулируемых пешеходных переходов. на основе ИТС типа «Манхэттенская решетка». Результаты исследования опубликованы в высокорейтинговом научном Журнале «IEEE Access» (https://ieeexplore.ieee.org/document/10418239). Исследованы различные сценарии эволюционного развития ИТС «умного города» при различных условиях с целью определения наилучших характеристик управления дорожными ситуациями. Разработан подход к имитационному моделированию и оптимизации транспортных потоков в локальных участках уличной дорожной сети "умного города" с использованием системы AnyLogic и эвристических алгоритмов. Особенностью такого подхода является применение методов агент-ориентированного (АОМ) и дискретно-событийного имитационного моделирования, поддерживаемых в системе AnyLogic. Предложен оригинальный роевой оптимизационный алгоритм (PSO), модифицированный для задачи оптимизации дорожно-транспортного движения на реальном участке дороги (вблизи станции метро Юго-Западная г. Москвы). Выполнены численные эксперименты, подтверждающие возможность оптимизации длительности фаз светофоров в целях минимизации среднего времени проезда транспортных средств на смоделированном участке уличной дорожной сети. Результаты исследования опубликованы в Журналах «Информационные технологии» (http://novtex.ru/IT/it2024/number_04_annot.html) и «Бизнес-информатика» (https://bijournal.hse.ru/data/2024/06/25/2118401409/4.pdf). Для ИТС типа «Манхэттенская решетка» предложена модель установившихся транспортных потоков с использованием конечно разностного аналога параболического уравнения с диффузионной и конвективной составляющими. Получены солитонные решения в дезагрегированной модели транспортного потока в ИТС типа «Манхэттенская решетка». Исследован дуализм теорий солитонных решений и решений функционально-дифференциальных уравнений точечного типа и описано семейство ограниченных солитонных решений. Доказана теорема существования и единственности солитонных решений и соответствующих решений функционально–дифференциального уравнения из дуальной пары “функция-оператор”. Для модели транспортного потока в ИТС типа «Манхэттенская решетка», этот результат используется для изучения солитонных решений с более сложными характеристиками, чем те, которые задаются аддитивной циклической подгруппой. Результаты исследования опубликованы в Журналах «International Journal of Applied Mathematics» (https://www.diogenes.bg/ijam/contents/2024-37-3/8/8.pdf) и «Computational Mathematics and Mathematical Physics» (https://link.springer.com/article/10.1134/S0965542524700581).

Аннотация результатов, полученных в 2025 году
Разработан новый подход к эволюционному синтезу реконфигурируемых многоуровневых дорожных сетей с высокой пропускной способностью (МРДС) (RMRN — Reconfigurable Multilayer Road Networks) — перспективный метод поиска наилучших конфигураций дорожных сетей, направленный на создание дорожных сетей с оптимизированной планировкой, которая максимизирует поток транспортных средств. Поскольку сложность дорожных сетей возрастает из-за добавления эстакад и туннелей, затраты на строительство этих дорожных сетей также значительно возрастают. Поэтому важно найти баланс при выборе оптимальной топологии для RMRN. Такие решения должны максимизировать поток трафика при минимизации сложности RMRN. Для достижения этой цели был разработан новый многоагентный гибридный генетический алгоритм с поддержкой кластеризации (MA-HCAGA). Предлагаемый алгоритм сочетает в себе использование операторов кроссинговера и мутации с бинарным кодированием в качестве генетических операторов и методы двухкритериальной оптимизации роя частиц с дискретными значениями искомых переменных (BODPSO) для улучшения процесса эволюционного поиска. Кроме того, алгоритм сочетает в себе использование метода конечных автоматов (FSM) для управления переходами между состояниями агентов-процессов и метод нечеткой кластеризации (FCA) для оценки роя и выбора кластеров для взаимодействия между группами агентов-процессов и роями частиц. В результате проведенных оптимизационных экспериментов с использованием MA-HCAGA для эволюционного синтеза RMRN была продемонстрирована лучшая эффективность в сравнении с другими хорошо известными методами многокритериальной оптимизации. MA-HCAGA был успешно применен при эволюционном синтезе RMRN, позволяя лицу, принимающему решения, выбирать оптимальные топологии RMRN в соответствии с приближенным соотношением Парето путем выбора конкретных решений. Для моделирования потока транспортных средств на различных конфигурациях RMRN была разработана имитационная модель транспортного потоков, агрегированная по целевым функционалам с предложенным алгоритмом MA-HCAGA. Результаты этого исследования показали высокую эффективность предложенного метода эволюционного синтеза RMRNS, направленного на оптимизацию трафика выходного потока транспортных средств и минимизацию топологической сложности RMRN, оцениваемой по суммарной длине дорог, в том числе связывающих перекрестки, расположенные между различными уровнями транспортной системы. Определены конфигурации RMRN, обеспечивающие максимально высокой уровень пропускной способности и устойчивые по отношению к изменениям характеристик внешней среды. В частности, эксперименты показали, что разработанная многогенная транспортная модель, агрегированная с предложенным гибридным генетическим алгоритмом, позволяет эффективно улучшать пропускную способность транспортной сети. Так, например, согласно моделированию, повысить скорость потока транспортных средств на 5–15 % можно, лишь немного увеличив количество дорожных развязок в городе — приблизительно на 1–5 % от общей длины дорог (https://rscf.ru/news/release/evolyutsionnyy-algoritm-pomozhet-optimizirovat-gorodskie-dorozhnye-seti/). Результаты исследования опубликованы в высокорейтинговом научном Журнале «IEEE Access» (https://ieeexplore.ieee.org/document/10937695). Предложен подход к оптимизации характеристик интеллектуальных транспортных систем (ИТС) «умных городов» с использованием гибридных эволюционных алгоритмов. Предложены методы эволюционного моделирования ИТС, которые объединяют принципы генетических алгоритмов и алгоритма роя частиц. Это позволяет достичь баланса между глобальным и локальным поиском оптимальных параметров. Для проверки эффективности предложенных алгоритмов разработана имитационная модель в среде AnyLogic. Модель воспроизводит условия реального городского трафика на выбранном участке улично-дорожной сети г. Москвы (вблизи станции метро «Юго-Западная»). Модель учитывает особенности дорожной инфраструктуры, расположение светофоров и пешеходных переходов. Для компьютерной реализации модели ИТС с реалистичными характеристиками применяются агент-ориентированный и дискретно-событийный методы имитационного моделирования. Предложенные методы и алгоритмы позволяют повысить эффективность децентрализованных систем адаптивного управления длительностью фаз светофоров и существенно улучшить трафик выходного потока. Результаты исследования опубликованы в Журнале «Бизнес-информатика» (https://bijournal.hse.ru/article/view/26721/22297). Для интеллектуальной транспортной системы с однородными характеристиками, установившиеся потоки которой описываются солитонными решениями, исследован дуализм пространств солитонных решений и решений индуцированного функционально-дифференциального уравнения поточечного типа, сформулированы теоремы существования и единственности таких двойственных решений. Для конечно-разностного аналога волнового уравнения с нелинейным потенциалом построено полное семейство солитонных решений в случае однородной среды и квазисолитонных решений в случае неоднородной среды . Предложен и исследован новый подход в вопросе существования ограниченных решений для функционально-дифференциальных уравнений точечного типа, используемый при моделировании транспортных потоков. Установлена теорема существования ограниченного решения для уравнений, в которых отклонения аргумента задаются элементами произвольной конечно порожденной группы диффеоморфизмов прямой, сохраняющих ориентацию. Результаты исследования опубликованы в Журнале «Computational Mathematics and Mathematical Physics» (https://link.springer.com/article/10.1134/S0965542525701040) и «Известия Российской академии наук. Серия математическая» (https://www.mathnet.ru/php/archive.phtml?wshow=paper&jrnid=im&paperid=9629).