Stage-oe-small.jpg

OTC2: Unterschied zwischen den Versionen

Aus Aifbportal
Wechseln zu:Navigation, Suche
Zeile 3: Zeile 3:
 
|Name=Organische kollaborative Verkehrssteuerung
 
|Name=Organische kollaborative Verkehrssteuerung
 
|Name EN=Organic Traffic Control Collaborative
 
|Name EN=Organic Traffic Control Collaborative
|Beschreibung DE=Das Projekt Organic Traffic Control Collaborative (OTC<sup>2</sup>) verfolgt das Ziel, ein organisches Steuerungssystem für Lichtsignalanlagen in innerstädtischen Verkehrsnetzen zu entwickeln. Im Rahmen des Vorgängerprojekts ist eine Architektur für eine adaptive und lernfähige Knotensteuerung entwickelt und implementiert worden. Diese Architektur wird nun erweitert, um mittels kooperierender Steuerungen eine netzweite Optimierung zu erreichen. Zu diesem Zweck werden ein hierarchischer und ein dezentraler Architekturansatz betrachtet. Die hierarchisch aufgebaute Architektur enthält eine zusätzliche Ebene bestehend aus Observer/Controller-Komponenten, die die Koordination der Knotensteuerungen übernehmen. Jede dieser Komponenten ist für ein Teilnetz zuständig, in dem sie Daten sammelt und die lokalen Steuerungen beeinflusst. Im Fall der dezentral aufgebauten Architektur tauschen die Knotensteuerungen direkt in einem lokal begrenzten Umfeld Informationen aus und nutzen diese, um gemeinsam eine global wirksame Optimierung zu erreichen. Beide Ansätze werden umfassend getestet und verglichen. Möglichkeiten einer Kombination beider Ansätze werden untersucht. Angestrebt wird eine Architektur, in der lokale Steuerungen dezentral zusammenarbeiten, während auf einer globalen Ebene die Zusammenarbeit überwacht und ggf. beeinflusst wird. Eine derartige Architektur ist anwendbar auf eine Vielzahl von Problemen im Bereich Organic Computing.
+
|Beschreibung DE=Das Projekt Organic Traffic Control Collaborative (OTC2) verfolgt das Ziel, ein organisches Steuerungssystem für Lichtsignalanlagen in innerstädtischen Verkehrsnetzen zu entwickeln. Im Rahmen des Vorgängerprojekts ist eine Architektur für eine adaptive und lernfähige Knotensteuerung entwickelt und implementiert worden. Diese Architektur wird nun erweitert, um mittels kooperierender Steuerungen eine netzweite Optimierung zu erreichen. Zu diesem Zweck werden ein hierarchischer und ein dezentraler Architekturansatz betrachtet. Die hierarchisch aufgebaute Architektur enthält eine zusätzliche Ebene bestehend aus Observer/Controller-Komponenten, die die Koordination der Knotensteuerungen übernehmen. Jede dieser Komponenten ist für ein Teilnetz zuständig, in dem sie Daten sammelt und die lokalen Steuerungen beeinflusst. Im Fall der dezentral aufgebauten Architektur tauschen die Knotensteuerungen direkt in einem lokal begrenzten Umfeld Informationen aus und nutzen diese, um gemeinsam eine global wirksame Optimierung zu erreichen. Beide Ansätze werden umfassend getestet und verglichen. Möglichkeiten einer Kombination beider Ansätze werden untersucht. Angestrebt wird eine Architektur, in der lokale Steuerungen dezentral zusammenarbeiten, während auf einer globalen Ebene die Zusammenarbeit überwacht und ggf. beeinflusst wird. Eine derartige Architektur ist anwendbar auf eine Vielzahl von Problemen im Bereich Organic Computing.
|Beschreibung EN=Organic Traffic Control Collaborative (OTC<sup>2</sup>) aims at the realisation of an organic traffic control system capable of controlling and optimising traffic signals in urban road networks. In the predecessor project OTC an architecture for an adaptive learning node controller has been developed. This architecture is to be extended to allow for collaboration among the node controllers, which is a prerequisite for a network-wide optimisation. Hierarchically organised and completely decentralised approaches to the control problem will be considered. In the hierarchical approach, an additional layer of observer/controller components is responsible for coordination among the node controllers. Each additional observer/controller component is responsible for a sub-area, collecting data on the traffic situation and influencing the node controllers accordingly. In the completely decentralised approach, node controllers collaborate locally by exchanging information with their neighbours to achieve a network-wide optimisation. Both approaches will be tested and examined. Possibilities for a fusion of both will be considered. The combination of decentralised control pursuing fine-grained goals with higherlevel observation and control having a more abstract point of view is expected to be applicable to a broad range of problems worked on in the Organic Computing community.
+
|Beschreibung EN=Organic Traffic Control Collaborative (OTC2) aims at the realisation of an organic traffic control system capable of controlling and optimising traffic signals in urban road networks. In the predecessor project OTC an architecture for an adaptive learning node controller has been developed. This architecture is to be extended to allow for collaboration among the node controllers, which is a prerequisite for a network-wide optimisation. Hierarchically organised and completely decentralised approaches to the control problem will be considered. In the hierarchical approach, an additional layer of observer/controller components is responsible for coordination among the node controllers. Each additional observer/controller component is responsible for a sub-area, collecting data on the traffic situation and influencing the node controllers accordingly. In the completely decentralised approach, node controllers collaborate locally by exchanging information with their neighbours to achieve a network-wide optimisation. Both approaches will be tested and examined. Possibilities for a fusion of both will be considered. The combination of decentralised control pursuing fine-grained goals with higherlevel observation and control having a more abstract point of view is expected to be applicable to a broad range of problems worked on in the Organic Computing community.
 
|Kontaktperson=Hartmut Schmeck
 
|Kontaktperson=Hartmut Schmeck
|URL=http://www.aifb.uni-karlsruhe.de/EffAlg/Projekt/otcqe/
+
|URL=http://www.aifb.uni-karlsruhe.de/EffAlg/Projekt/otcqe
|Start=Juli 1, 2007
+
|Start=2007/07/01
|Ende=Juni 30, 2009
+
|Ende=2009/06/30
 
|Finanziert von=DFG
 
|Finanziert von=DFG
|Projektstatus=aktiv
+
|Projektstatus=abgeschlossen
 
|Logo=Otc2.gif
 
|Logo=Otc2.gif
 
|Vorgängerprojekt=OTC
 
|Vorgängerprojekt=OTC

Version vom 17. September 2009, 23:36 Uhr

Otc2.gif

Organische kollaborative Verkehrssteuerung


Kontaktperson: Hartmut Schmeck

http://www.aifb.uni-karlsruhe.de/EffAlg/Projekt/otcqe



Projektstatus: abgeschlossen


Beschreibung

Das Projekt Organic Traffic Control Collaborative (OTC2) verfolgt das Ziel, ein organisches Steuerungssystem für Lichtsignalanlagen in innerstädtischen Verkehrsnetzen zu entwickeln. Im Rahmen des Vorgängerprojekts ist eine Architektur für eine adaptive und lernfähige Knotensteuerung entwickelt und implementiert worden. Diese Architektur wird nun erweitert, um mittels kooperierender Steuerungen eine netzweite Optimierung zu erreichen. Zu diesem Zweck werden ein hierarchischer und ein dezentraler Architekturansatz betrachtet. Die hierarchisch aufgebaute Architektur enthält eine zusätzliche Ebene bestehend aus Observer/Controller-Komponenten, die die Koordination der Knotensteuerungen übernehmen. Jede dieser Komponenten ist für ein Teilnetz zuständig, in dem sie Daten sammelt und die lokalen Steuerungen beeinflusst. Im Fall der dezentral aufgebauten Architektur tauschen die Knotensteuerungen direkt in einem lokal begrenzten Umfeld Informationen aus und nutzen diese, um gemeinsam eine global wirksame Optimierung zu erreichen. Beide Ansätze werden umfassend getestet und verglichen. Möglichkeiten einer Kombination beider Ansätze werden untersucht. Angestrebt wird eine Architektur, in der lokale Steuerungen dezentral zusammenarbeiten, während auf einer globalen Ebene die Zusammenarbeit überwacht und ggf. beeinflusst wird. Eine derartige Architektur ist anwendbar auf eine Vielzahl von Problemen im Bereich Organic Computing.


Involvierte Personen
Jürgen BrankeHolger ProthmannHartmut Schmeck


Informationen

von: 1 Juli 2007
bis: 30 Juni 2009
Finanzierung: DFG
Vorgängerprojekt(e): OTC


Partner

Leibniz Universität Hannover


Forschungsgruppe

Effiziente Algorithmen


Forschungsgebiet

OTC2 (Evolutionäre Algorithmen, Organic Computing, Maschinelles Lernen, Globale Optimierung, Evolutionäre Strategien, Genetische Algorithmen, Evolutionäre Optimierung veränderlicher Probleme, Naturanaloge Algorithmen, Mensch-Maschine-Systeme)





Publikationen zum Projekt
 - book
 - incollection
 - booklet
 - proceedings
 - techreport
 - deliverable
 - manual
 - misc
 - unpublished






article
Holger Prothmann, Jürgen Branke, Hartmut Schmeck, Sven Tomforde, Fabian Rochner, Jörg Hähner, Christian Müller-Schloer
Organic traffic light control for urban road networks
International Journal of Autonomous and Adaptive Communications Systems, 2, (3), Seiten 203-225, 2009
(Details)


↑ top

inproceedings
Sven Tomforde, Holger Prothmann, Jürgen Branke, Jörg Hähner, Christian Müller-Schloer, Hartmut Schmeck
Possibilities and Limitations of Decentralised Traffic Control Systems
2010 IEEE World Congress on Computational Intelligence (IEEE WCCI 2010), Seiten: 3298-3306, IEEE Computer Society, Juli, 2010
(Details)


Holger Prothmann, Hartmut Schmeck
Evolutionary algorithms for traffic signal optimisation: A survey
Proceedings of mobil.TUM 2009 - International Scientific Conference on Mobility and Transport, TU München, Mai, 2009
(Details)


Holger Prothmann, Fabian Rochner, Sven Tomforde, Jürgen Branke, Christian Müller-Schloer, Hartmut Schmeck
Organic Control of Traffic Lights
In Chunming Rong, Martin Gilje Jaatun, Frode Eika Sandnes, Laurence T. Yang, and Jianhua Ma, Proceedings of the 5th International Conference on Autonomic and Trusted Computing (ATC-08), Seiten: 219--233, Springer, LNCS, 5060, Juni, 2008
(Details)


Sven Tomforde, Holger Prothmann, Fabian Rochner, Jürgen Branke, Jörg Hähner, Christian Müller-Schloer, Hartmut Schmeck
Decentralised Progressive Signal Systems for Organic Traffic Control
In Sven Brueckner and Paul Robertson and Umesh Bellur, Proceedings of the 2nd IEEE International Conference on Self-Adaption and Self-Organization (SASO 2008), Seiten: 413-422, IEEE, Oktober, 2008
(Details)


Jürgen Branke, Peter Goldate, Holger Prothmann
Actuated traffic signal optimisation using evolutionary algorithms
Proceedings of the 6th European Congress and Exhibition on Intelligent Transport Systems and Services (ITS07), ERTICO - ITS Europe, Juni, 2007
(Details)


Jürgen Branke, Moez Mnif, Christian Müller-Schloer, Holger Prothmann, Urban Richter, Fabian Rochner, Hartmut Schmeck
Organic Computing - Addressing Complexity by Controlled Self-Organization
In Tiziana Margaria, Anna Philippou, and Bernhard Steffen, Post-Conference Proceedings of the 2nd International Symposium on Leveraging Applications of Formal Methods, Verification and Validation (ISoLA 2006), Seiten: 185-191, IEEE, November, 2006
(Details)


Fabian Rochner, Holger Prothmann, Jürgen Branke, Christian Müller-Schloer, Hartmut Schmeck
An Organic Architecture for Traffic Light Controllers
In Christian Hochberger and Rüdiger Liskowsky, Informatik 2006 -- Informatik für Menschen, Seiten: 120--127, Köllen Verlag, Lecture Notes in Informatics (LNI), P-93, Oktober, 2006
(Details)


↑ top

book
Christian Müller-Schloer, Hartmut Schmeck, Theo Ungerer
Organic Computing - A Paradigm Shift for Complex Systems
Birkhäuser, Juni, 2011
(Details)


↑ top

phdthesis
Holger Prothmann
Organic Traffic Control
Hartmut Schmeck, Peter Vortisch, 2011/07/15, KIT, Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
(Details)


↑ top