SELMIC, Milica R. - Prvi autor
Vidovic, Milorad B. - Drugi autori
Davidovic, Tatjana - Drugi autori
Teodorovic, Dusan B. - Mentor

Monografska publ./Monography

Serbian/Srpski

[M. Selmic]

2011

Beograd

137 listova : graf. prikazi, tabele ; 30 cm

Umnozeno za odbranu. - Univerzitet u Beogradu, Saobracajni fakultet, odbranjeno 18.03.2011. - Bibliografija: listovi 122-137. - Rezime ; Abstract.
- - Lociranje objekata na transportnim mrezama primenom metoda racunarske inteligencije [Elektronski izvor]. - 1 elektronski opticki disk (CD-ROM) ; 12 cm

U doktorskoj disertaciji se resavaju cetiri problema iz oblasti teorije lokacije. Prva tri problema su iz oblasti saobracaja, dok poslednji problem spada u grupu opstih problema kombinatorne optimizacije. Svi razmatrani problemi su resavani metodama racunarske inteligencije, pre svega metaheuristikom Optimizacija kolonijom pcela (Bee Colony Optimization (BCO)). Osnovni cilj disertacije je formulacija i resavanje problema lociranja objekata koji uticu na odvijanje saobracaja na mrezi. Pravilnom lokacijom detektora, inspekcijskih stanica i znakova o slobodnim parking mestima obezbedjuju se pravovremene informacije o stanju u saobracaju, zatim smanjenje guzvi, prevencija saobracajnih nezgoda, smanjenje nivoa buke, emisije stetnih gasova i sl. U disertaciji je prikazan model za lociranje detektora na autoputevima. Cilj istrazivanja je razvoj alata kojim bi se izvrsila analiza osetljivosti izmedju procene vremena putovanja i broja detektora, odnosno ukupnih ulozenih novcanih sredstava. Posebna paznja u disertaciji je posvecena razvoju modela za lociranje inspekcijskih stanica na mrezi. Problem je razmatran kroz dva aspekta. Prvi, jednokriterijumski aspekt odnosi se na maksimizaciju smanjenja rizika na transportnim mrezama. Drugi aspekt problema je visekriterijumski, i za njegovo resavanje je korisceno kompromisno programiranje. Problem lociranja znakova o slobodnim parking mestima, kao lokacijski problem iz oblasti saobracaja koji je veoma aktuelan u visoko urbanim gradskim sredinama, takodje je formulisan i resavan u disertaciji. Definisana kriterijumska funkcija tezi da maksimizira broj informisanih vozaca. Resavanje postavljenog problema se zasniva na fazi matematickom programiranju i aproksimativnom rezonovanju. Svi navedeni problemi su reseni primenom Optimizacije kolonijom pcela. Ova metaheuristika pripada klasi stohastickih algoritama inteligencije grupe. Predstavljeni algoritam je inspirisan ponasanjem pcela prilikom traganja za hranom. Dobijeni rezultati su uporedjeni sa rezultatima ostvarenim drugim tehnikama iz relevantne literature ili nekim od optimizacionih softvera. Validnost prikazanih modela je testirana kroz brojne numericke primere. Poslednji problem, problem p-centara, je veoma znacajan jer je njegovo resavanje povezano sa odredjivanjem polozaja baza hitne pomoci, vatrogasnih brigada i policijskih stanica. Ovaj problem je zbog svoje izuzetne slozenosti (NP tezak problem) i kombinatorne prirode, veoma pogodan za dokazivanje da je Optimizacija kolonijom pcela kompetitivna sa tehnikama koje se koriste u relevantnoj literaturi. Nakon detaljne analize parametara i kompleksnosti algoritma, utvrdjeno je da Optmizacija kolonijom pcela moze biti univerzalan alat za resavanje lokacijskih problema. Dobijeni jako dobri rezultati pokazuju da razvoj novih modela baziranih na principima inteligencije grupe moze znacajno doprineti resavanju teskih kombinatornih problema.