Области истраживања

Технике операционих истраживања у саобраћајном инжењерстрву

Највећи број проблема у саобраћајно-транспортног инжењерства може релативно лако да се формулише речима. У оквиру анализе и формулације проблема, инжењери најчешће у следећем кораку вербалну дескрипцију проблема трансформишу у одговарајућу математичку дескрипцију. Главне компоненте математичке дескрипције проблема су променљиве, ограничења и критеријумска функција. Ограничења могу да буду физичка, или финансијска. Физичка ограничења проистичу из различитих инжењерских прописа, препорука, перформанси транспортних средстава, урбанистичких услова, или карактеристика саобраћајних терминала. Финансијска ограничења су углавном резултат расположивог буџета, или одредјених финансијских прописа. Вредности појединих променљивих могу да буду допустиве или недопустиве. Вредности променљивих су допустиве у случајевима када су задовољена сва прописана ограничења. Критеријумска функција одражава циљеве које доносилац одлуке жели да оствари. Тако, на пример, критеријумска функција често одражава тежњу да се максимизира приход или профит, односно тежњу да се минимизирају трошкови. При решавању саобраћајних проблема, критеријумнска функција веома често указује и на тежњу аналитичара да максимизира квалитет понуђених саобраћајних услуга.

Математички опис реалног проблема који се решава се назива математичким моделом разматраног проблема. Под алгоритмом се подразумева квантитативни метод који користи аналитичар у циљу решавања постављеног математичког модела. Алгоритми су описани скупом инструкција које корисник алгоритма треба да изврши једну после друге. Под изналажењем оптималног решења се подразумева проналажење допустивих вредности променљивих које доводе до оптималне вредности критеријумске функције.

При решавању проблема саобраћајно транспортног инжењерства користе се технике Линеарног програмирања, Целобројног програмирања, Динамичког програмирања, Вишекритеријумског програмирања, као и различити хеуристички и Метахеуристички алгоритми.

Технике меког рачуна (Soft Computing) у саобраћајном инжењерстрву

Планирање, пројектовање и управљање транспортним системима (а посебно Интелигентним транспортним системима (ИТС)) представљају изузетно сложене задатке. Читав низ саобраћајних и транспортних параметара је окарактерисан неизвесношћу, субјективношћу, непрецизношћу и вишезначношћу. Сваког дана диспечери, возачи, контролори летења, оператери, путници, инжењери и планери користе субјективно знање, апроксимативно познате вредности и/или лингвистичке информације приликом доношења одлука. Сложени саобраћајни и транспортни проблеми могу успешно да буду решавани, пре свега, применом различитих интелигентних система који су засновани на знању и техникама које припадају различитим научним дисциплинама.

Ови интелигентни системи морају да буду у стању да препознају различите ситуације и да донесу одговарајуће одлуке и без експлицитно утврдјених веза измедју појединих променљивих које карактеришу транспортни систем. Нова генерација интелигентних система који се користе за планирање саобраћаја и управљање различитим саобраћајним и транспортним процесима треба да буде у стању да врши генерализацију, да се адаптира и да учи на основу нових знања и нових информација. Савремени интелигентни системи засновани су на рачунарским техникама способним да рачунају са речима (Fuzzy логика), да уче и да се адаптирају (Вештачке неурионске мреже) и да врше на систематски начин стохастичко претраживање и оптимизацију (Генетски алгоритми). Скуп ових техника је познат под називом меки рачун (Soft Computing).

Технике меког рачуна могу да буду коришћене за решавање великог броја различитих саобраћајних и транспортних проблема (управљање саобраћајем на изолованим раскрсницама и дуж коридора, управљање уливним рампама на ауто-пут, водјење возила по мрежи, проблеми избора руте, вршење расподеле саобраћаја на мрежи, пројектовање редова вожње и рута саобраћајних средстстава, диспечирање саобраћајних средстава). Посебно је значајно користити ове технике за решавање проблема које карактерише неизвесност (случајност, fuzziness, ...) и зависност од времена (динамички проблеми, проблеми које треба решити у реалном времену).