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अमूर्त
VANETs के लिए चींटी कॉलोनी अनुकूलन से प्रेरित गतिशील ट्रैफ़िक असाइनमेंट के लिए रिवर्स ऑनलाइन एल्गोरिदम
इमाद महगौब और विल्मर अरेलानो
हम सड़क नेटवर्क पर यातायात की भीड़ को कम करने और मौजूदा एल्गोरिदम द्वारा छोड़े गए खालीपन को भरने के लिए एक नया विकेंद्रीकृत और बुनियादी ढांचे-रहित एल्गोरिदम प्रस्तुत करते हैं जो या तो स्थिर, केंद्रीकृत या बुनियादी ढांचे की आवश्यकता वाले होते हैं। एल्गोरिदम एक ऑनलाइन दृष्टिकोण का अनुसरण करता है जो स्टोकेस्टिक उपयोगकर्ता संतुलन की तलाश करता है और ट्रैफ़िक की मांग या भविष्य में सड़क नेटवर्क में प्रवेश करने वाली कारों की समय-सारिणी के बारे में पूर्व ज्ञान के बिना वास्तविक समय में विकसित होने वाले ट्रैफ़िक को असाइन करता है। VANETs के लिए एंट कॉलोनी ऑप्टिमाइज़ेशन से प्रेरित डायनेमिक ट्रैफ़िक असाइनमेंट के लिए रिवर्स ऑनलाइन एल्गोरिदम एक मेटाहेयूरिस्टिक दृष्टिकोण है जो सड़क नेटवर्क के वाहन के कथित दृश्य को अपडेट करने और यदि आवश्यक हो तो मार्ग बदलने के लिए अन्य वाहनों की रिपोर्ट का उपयोग करता है। ब्रॉडकास्ट स्टॉर्म को कम करने के लिए ट्रैफ़िक घटनाओं के आसपास स्वतःस्फूर्त क्लस्टर बनाए जाते हैं और रिपोर्ट की जाने वाली घटनाओं की संख्या को सीमित करने के लिए भीड़ के स्तर पर आधारित एक थ्रेशोल्ड सिस्टम का उपयोग किया जाता है। एल्गोरिदम के लिए सिमुलेशन परिणाम सबसे छोटी दूरी के आधार पर रूटिंग की तुलना में यात्रा के समय में एक बड़ा सुधार दिखाते हैं।