Прогностична маршрутизація транспортних засобів на основі просторово-часової графової мережі з механізмом уваги

Анотація

Реактивна маршрутизація транспорту реагує на дорожні затори вже після їх появи та відстає від динаміки утворення вузьких місць за умов високого попиту, що знижує її ефективність, коли міські мережі функціонують на межі пропускної здатності. У дослідженні запропоновано систему прогностичної маршрутизації STGAT-PR, яка інтегрує короткострокові прогнози часу проїзду ребер транспортного графа як вагові коефіцієнти в алгоритм пошуку найкоротшого шляху у глобальному циклі перемаршрутизації Дейкстри. Прогностична архітектура моделі поєднує механізм графової уваги (GAT) на двоїстому графі дорожньої мережі з вентильним рекурентним блоком (GRU), що забезпечує виділення просторово-часових ознак із поточного стану мережі. Систему реалізовано у вигляді замкненого циклу керування на базі мікроскопічного симулятора SUMO та валідовано на деталізованому сценарії транспортної мережі Монако. Проведено порівняльний аналіз п'яти стратегій маршрутизації за двох рівнів попиту з використанням незалежних наборів псевдовипадкових чисел. Статистичну значущість результатів підтверджено парними критеріями та оцінкою розміру ефекту. Встановлено, що прогностична маршрутизація знижує середній час поїздки та підвищує стабільність маршрутів порівняно з реактивними базовими підходами, причому ця перевага максимізується за умов підвищеного попиту. Доведено, що механізм просторової уваги робить визначальний внесок у підвищення продуктивності моделі. Запропоновану імітаційну модель можна повторно використовувати для кількісного порівняння стратегій маршрутизації перед їх упровадженням у системах керування трафіком розумного міста.