Régulation de trafic de lignes de métro basée sur la logique floue et les réseaux de neurones
HARTANI ; HAYAT ; SELLAM
Type de document
CHAPITRE D'OUVRAGE (CO)
Langue
francais
Auteur
HARTANI ; HAYAT ; SELLAM
Résumé / Abstract
L'objectif de cet article est de présenter une nouvelle approche de la régulation de trafic de lignes de métros basée sur la théorie des sous-ensembles flous et celle des réseaux de neurones. L'introduction dans la régulation de trafic de ces nouveaux outils permet de faire évoluer les algorithmes actuels afin de contribuer à l'amélioration de la qualité de service des systèmes de transport guidés. Après une brève présentation des méthodes actuelles de régulation nous commencerons par présenter le modèle hybride utilisé, dénomme système d'inférence floue à architecture neuronale, avec différentes variantes développées pour l'algorithme d'apprentissage. Nous poursuivrons par une description du nouveau modèle de régulation. Nous distinguerons tour à tour, les aspects de modélisation hiérarchique du processus de décision, l'intégration d'une procédure de décomposition modulaire, suivie d'une description de la phase d'expertise pour la réalisation des bases d'apprentissage et celle d'identification de paramètres. Nous présentons les premiers résultats obtenus et concluons sur les perspectives futures envisagées.
