title: Optimization of traffic signals control
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Селиверстов Святослав Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Seliverstov Svatoslav Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Пузач Владислав Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Puzac Vladislav Aleksandrovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Крылатов Александр Юрьевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Krylatov Aleksandr Urevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:50:58Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:50:58Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 054694
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26489
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Аннотация 
  
  	Тема выпускной квалификационной работы: «оптимизация режима работы светофоров».
  	Автор: Пузач Владислав Александрович.
  	Ключевые слова: стохастическая аппроксимация, прямое обучение нейронной сети, управление светофорами.
  	Предмет исследования: транспортная система со светофорами, регулирующими движение.
  	Цель исследования: программная реализация подхода, минимизирующего сумму длин очередей на перекрёстках.
  	Результаты: реализованы в виде m-функций MATLAB моделирование данных и нейронная сеть, аппроксимирующая оптимальное управление. 
  	Работа включает: 44 страниц,  9 рисунков,  3 приложений,  26 источников.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Abstract
  
  Title of the final qualifying work: «Optimization of traffic signals control».
  Author: V. A. Puzach.
  Keywords: Stochastic approximation, direct learning of neural network, traffic signal control.
  Subject of research: transport system with traffic lights.
  Research goal: software implementation of an approach that minimizes the sum of queue lengths at intersections.
  Results: data modeling and neural network approximating optimal control are implemented as MATLAB m-functions.
  The work includes: 44 pages, 9 figures, 3 applications, and 26 sources.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: стохастическая аппроксимация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прямое обучение нейронной сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: управление светофорами
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: stochastic approximation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: direct learning of neural network
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: traffic signal control
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Optimization of traffic signals control
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Оптимизация режима работы светофоров
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: VKR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26489/1/VKR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 628,66 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Puzac.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26489/2/reviewSV_Otzyv_Puzac.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 1,65 MB