JP4621773B2 - ネットワーク内の移動ユニットの輸送を制御するための競合プロセスの調整方法 - Google Patents

Description

本発明は、ネットワーク内の移動ユニットの輸送を制御するための方法に関し、特に、交通ネットワークを制御するための、または複雑な製造プロセスを制御するための方法に関する。本発明は、さらに、ロジスティックスプロセスの制御にも適用可能であり、より広義には、情報伝送プロセスの制御、または、相互作用している組織的プロシージャおよびプログラムプロシージャの調整にも適用可能である。

これらのような方法は、例えば、交通ネットワーク内の車両および歩行者の、最適化された交通流を可能にするために使用される。製造プロセスを制御するため、または、化学プロセスおよび方法技術においては、適応制御方法も使用される。ただし、一般に、非線形挙動を有する複雑なシステムの動特性と、ネットワーク構造との間の関係は、これまで不完全にしか理解されてこなかったということ、および、対応する最適化方法は、したがって、ヒューリスティックな性質のものであるか、またはベストプラクティスアプローチであるということに留意する必要がある。大規模なシステムの場合、これは、ネットワークノードの数が増加するにつれて「爆発的に増加」する、並外れた計算の複雑さによっても正当化される。使用されている方法は、したがって、多数の欠点を有する。例えば、１
つの従来のアプローチは、事象指向のシミュレーション技術である。ただし、これは、システム内の平均待ち時間を最小にする一方で、競合プロセスをより良好に調整するために、逆説的に、しばしば時間遅延を必要とする、「欠点のない動作（ｆａｕｌｔｌｅｓｓ ａｃｔｉｏｎ）」をもたらす傾向がある。使用されている方法と、それらのそれぞれのさまざまな欠点とのリストは、延々と示すことが可能である。多くの方法は、問題要素の解決法を提供するが、需要および容量変数の不規則な時間変化を有する、大規模ネットワーク内の競合（ディスパッチ）プロセスを、体系的に調整するための一般的方法は、これまでのところ欠けていた。

交通ネットワーク内の交通制御のための、多くの異なる種類の方法が、従来技術から知られている。例えばインターネット（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ）などの、ネットワーク内の、データ流の経路指定においても、関連する問題が発生する。ただし、存在する違いはかなり大きく、交通ネットワーク内の移動ユニットの大多数は、エッジ（道路）によってカバーされ、そこで最大の時間遅延が発生し、失われることはないのに対して、データは、ほとんどがネットワークノード（サーバ）内に一時的に記憶され、そこで時間が費やされるか、あるいは、記憶容量に達した場合は、それらのデータが失われる。さらに、データネットワーク内では、スイッチング時間はごくわずかであり、使用競合は性質が異なる。したがって、適応データ経路選択（ａｄａｐｔｉｖｅ ｄａｔａ ｒｏｕｔｉｎｇ）のための方法は、灯火信号制御には適さない。

交通ネットワーク内の交通制御のための、最もよく知られ、かつ、最もよく使用されている戦略では、グリーンウェーブの生成を目的として、交通経路に沿った交通の同期を取り扱う。グリーンウェーブの特性は、交通経路に沿って交通が流れ、したがって、燃料消費が減らされることが可能であり、移動時間が短縮されることが可能であるということである。さまざまな実装選択肢の例を、以下の文中で簡単に述べる。

ＤＥ ４４ ３６ ３３９ Ａ１によれば、交通信号灯設備の交通適応制御のための方法が知られており、この方法では、交差点領域内の交通捕捉のためのセンサーがデータを周期的に提供し、そのデータは交通信号灯のための特定の制御シーケンスに変換される。交通安全のために必要とされる原則を別にして、この方法は、いかなる作成済みのモデルも必要としない。青色フェーズは、交通量の時間変動に応じて、交通流に適合させられる。

ＤＥ １９８ ４１ ４５７ Ａ１は、灯火信号設備の信号グループのための、交通依存信号プログラムを決定するための方法を開示する。この方法では、信号グループの信号シーケンスが、信号プログラムによって決定される。信号プログラムは、交通探知器によって決定される現在データを考慮に入れることによって、瞬間的な交通状況に適合させられる。この場合、異なる命令の信号プログラムが生成され、品質関数を用いて重み付けされ、それらの組み合わせから、さらなる信号プログラムが生成される。最適であるとして決定された信号プログラムが、最終的に、灯火信号設備を制御するために使用される。

ＤＥ １９６ ４７ １２７ Ａ１は、動的渋滞解析を用いた自動交通監視のための方法を開示する。この発明によれば、この方法では、交通の、および渋滞の、流れおよび密度と、渋滞の上流端がそれぞれの第１測定点を通過する時と、渋滞の下流端がこの測定点を通過する時と、この第１測定点における、および上流渋滞端の上流に位置する第２測定点における、流れおよび平均車両速度とを考慮に入れた、特性関係を使用して、渋滞の上流端および渋滞の下流端の時間依存位置が継続的に評価される。

ＥＰ １ ０５７ １５５ Ｂ１は、道路ネットワーク内の交通管理のための方法を開示し、この方法では、下流リンクをブロックする危険が、割り当て決定プロセスにおいてさらに評価され、中央コンピュータ内で処理される。

従来技術による方法は、制御概念が、隣接交通信号灯間の良好な調整を保証しないものであるか、または、中央コンピュータを使用した個々の交通信号設備のネットワーキングに依存する、中央制御される制御ユニットに由来するものである、という欠点を有する傾向がある。必要とされるデータリンク線のために、中央コンピュータによって支援される交通管理および制御システムは、高価であり、また、制御および決定センターが過負荷になる傾向があるという欠点がある。さらに、プログラムおよび制御ルーチンは、交通状況の突然のランダムな変化への反応に、十分に適応できるものではない。

前もって計算される制御方式を含む、グリーンウェーブ方法は、固定信号シーケンスまたはプログラムプロシージャなどの、あらかじめ定められたパターンを用いて交通流を作成しようと必ず試みる、と一般に言うことができる。しかし、実際には、交通流は変化するため、信号コントローラからの反応関数の必要性がすぐに明白になり、これは、従来のシステムのさらなる発展につながった。しかし、これに由来したシステムは、理想化された条件においてのみ最適に動作し、それらのシステムが基づく近似方法に対しては不利な効果を有する。

より最近の発展では、局所的交差点コントローラが内部に統合された、交通経路の大域的ネットワーク内の、交通量の予測に基づく局所的制御を用いて、より大きな適応性が統合された。従来技術により知られている、これらのモデルおよび方法は、大量のデータと、非常に大量の処理労力とを必要とする。これを行うには、取得が困難な、またはオンラインでの評価が困難なデータが、大域的調整で継続的に必要とされる。さらに、大域的最適化は、遠く離れたところで行われるプロシージャへの高い感度を意味し、これは、局所的プロシージャへの適応のための柔軟性を不必要に制限する。

全体的に見て、従来技術による方法は、例えば、交通ネットワーク内の事故、道路工事、または道路ネットワーク内のその他の一時的変更や、データ回線、制御設備、または中央コンピュータの障害や、自然の、または産業的な妨害要素、大災害、または、さらにはテロリストの攻撃が発生した場合などの、例外的事象に対して、システムが、困難を伴ってのみ、または無理な方法でのみ反応するという共通の欠点を有する。

本発明の１つの目的は、したがって、競合プロセスの調整のための、または、ネットワーク内の移動ユニットの輸送を制御するための、適応的方法（その方法は、高度の柔軟度を有し、局所的障害または妨害が発生した場合に非常に堅牢である）を提供することである。

本発明の目的は、例えば、ノード点とエッジとを有するネットワーク内での移動ユニットの輸送などの、競合ディスパッチプロセスを調整するための方法によって達成される。この場合、ノード点は制御ユニットを備え、ノードおよび／またはエッジは、データを取得するための、例えばセンサーなどの、データ取得要素を備え、制御されるユニットのための制限されたディスパッチ機能を有する。ノード点を連結するエッジは、収容されることが可能なユニットのための制限されたバッファ容量を有し、ノードにおいては、制御ユニットを用いて、移動ユニットのディスパッチの（スイッチング）状態と、非ディスパッチの（スイッチング）状態と、それらのそれぞれの間の、切り換えスイッチング状態とが仮定される。本方法は、次によって特徴付けられる。
ａ プロセスは、ネットワークにおいて潜在的にリアルタイムで調整され、または、ネットワークは、ノードまたは局所的に制限されたサブネットワークの、制御ユニット内で、分散化された自己組織化方式で潜在的にリアルタイムで制御され、隣接するサブネットワークの制御ユニットは、データ交換のために相互に接続されており、個々のノードはサブネットワークの最小の変異体であり、
ｂ１ それぞれのノードにおける局所的プロセスプロシージャの予測モデルからのデータ、および／または、隣接ノードにおける局所的プロセスプロシージャの予測モデルからのデータ、および／または、
ｂ２ それぞれのノードの、またはそのノードに接続されたエッジの、データ取得要素からのデータ、および／または、隣接ノードの、またはそれらのノードに接続されたエッジの、データ取得要素からのデータ、
ｃ が、ノードまたはサブネットワークの性能を、エッジのバッファ容量を考慮に入れて、隣接ノードの固定した、仮定スイッチング状態を用いた短期予測のためのモデルに基づいて決定するための、制御ユニットのスイッチングシーケンスの局所的シミュレーションおよび最適化のために使用され、その際、
ｃ１ 各ノードに対する高性能スイッチング戦略から、関連する個々のノードのための高優先度スイッチングシーケンスの組み合わせによって、性能の観点で特に見込みのある、サブネットワークに対するスイッチング戦略の選択が生成され、
ｃ２ サブネットワークの各ノードに対する最も良いスイッチング戦略の組み合わせが、必ずしもサブネットワーク自体に対する最も良いスイッチング戦略を示すわけではないため、前記見込みのあるスイッチング戦略の中にある、サブネットワークにおける最高の性能という意味で最高の調整に達するスイッチング戦略を特定するために、適切なテストが用いられ、続いて、
ｃ３ 最高の性能を有するスイッチング戦略が選択され、関連するノードのための関連する制御信号が出力される。

本方法は、好ましくは、方法ステップｃにおける局所的シミュレーションおよび最適化に含まれる、隣接ノードのための目的関数は、サブネットワークの境界からのそれらの距離に応じて重み付けされることによって特徴付けられる。特に、ノードは、個々に最適化されるサブシステムのエッジ領域内で、より低い重みを与えられる。

例えば、分散化制御方法における重み付けは、次の式を用いて実行されてもよい。

制御プロセスの最適化のためには、上式が最大化される。式中、

は、ノードｎにおけるエッジｉからｊへのディスパッチが最適化のために有さなければならない重み付けを表し、

は、必要とされる関数または重み付け関数を表す。本発明による方法は、好ましくは、方法ステップｃにおけるシミュレーションおよび最適化について、以下の特徴を有する。
ｄ１ ノードにおいて、移動ユニットのための需要がほとんどない場合は、ユニットの１つのディスパッチが待ち時間なしに実行され、そのため、ディスパッチされるユニットの数は到着するユニットの平均数に比例し、それにより、
ｄ２ 高い需要があり、待ち時間が避けられない場合は、スイッチング損失を最小にするために、ユニットは、比較的長いスイッチングフェーズを用いて、グループ単位でディスパッチされ、その際、
ｄ３ スイッチング損失を最小にするプロセスは、目的地に近い移動ユニットをネットワークから迅速に除去するための、それらの移動ユニットの優先度つきディスパッチと、必要に応じて組み合わせられ、
ｄ４ スイッチング時間損失は、隣接ノードにおける、予測される、より高いディスパッチ能力を用いた、隣接ディスパッチスイッチング状態の同期を支持する、早期スイッチングによって補償されるよりも多く、
ｄ５ 高い需要がある場合は、ノードに続くエッジ内に、バッファ容量が確保され、エッジごとに提供されるバッファ容量は適応的に適合させられ、
ｄ６ 優先順位付け（それに基づいてノードにおいてユニットがディスパッチされる）が、ユニットの個々の特性に基づいて可能であり、そして、
ｄ７ 備蓄（ｓｔｏｃｋｐｉｌｅｓ）の提供を確実にすることによって、非常に高い需要の場合に、いかなるディスパッチも行われない最大期間は制限される。

本発明の有利な一改良は、必要なモデルパラメータが複数の代替シミュレーションおよび測定データ項目の組み合わせによって決定されるということ、そして、方法ステップｂ２による測定データが欠けているかまたは本当らしくない場合、欠けているかまたは使用不能なデータは予測モデルによって評価されるということ、かつ／または、方法ステップｂ１によるシミュレーションまたは測定データが欠けているかまたは本当らしくない場合、プロセスは、固定された所定の制御に基づいて制御されるということ（固定時間制御）を規定する。

本発明のさらなる改良は、ノードにおいて、待ち時間を伴う高い需要がある場合に、競合にさらされるディスパッチ流にさもなければ関連付けられるユニットが、グループ単位でのユニットのディスパッチと並行して、適切な時に個別にディスパッチされるということによって特徴付けられる。

必要な場合、ユニットは、それらの目的地に関するデータを、最も近いノードの制御ユニットに送信する。

本発明による方法は、好ましくは、交通ネットワークの制御のために使用されてもよく、その場合、ネットワーク内のノードは交差点を表し、制御ユニットは交通信号灯を表し、エッジは道路区間を表し、移動ユニットは交通ネットワーク内の車両および／または歩行者を表してもよい。

さらに、本方法は、製造プロセスの制御のために使用されてもよい。この場合、例えば、ノードは生産機械を表し、制御ユニットは機械コントローラを表し、エッジは生産機械間の輸送経路およびバッファを表し、移動ユニットは製造プロセスによって生じる製品を表す。異なる目的地は異なる製品タイプ（品目）に対応し、異なる経路はさまざまな製造プロシージャに対応する。

本発明のさらなる改良によれば、本発明による方法は、物品輸送のロジスティックスの制御のために使用されてもよく、その場合、ノードは輸送ポイントを表し、エッジは輸送経路を表し、移動ユニットは輸送物品を表してもよい。

組織的プロシージャの調整に適用される場合、ユニットはプロセスに対応し、ノードは労働者に対応し、一方、エッジはプロセスの管理または供給経路を表す。コントローラは、行われる優先順位付けの決定に対応する。プログラムプロシージャは、対応する方法で扱われてもよく、その場合、ノードは、データを処理するプログラムモジュールに対応する。プログラムモジュール間でのデータの伝達は、連続した処理プロセスのための、ネットワークのエッジを画定する。コントローラは、処理機能をよりうまく利用するための、プロセスの調整および整合化のために、およびより高速な動作のために使用される。

本発明による制御方法の適用分野の、１つの可能な拡張は、バイオテクノロジーおよび医学の分野において発生する。結局のところ、細胞、組織、または有機体内の、物質または活性物質の配布は、ロジスティックプロセスとして説明することも可能である。提案される制御方法は、したがって、例えば薬剤のより具体的な使用のために、この配布プロセスを操作するために使用されてもよい。

本発明による方法を実行するために適した交通ネットワークは、多数の交差点と、道路区間と、センサーと、コンピュータまたはプロセッサ支援の制御装置を有する交通信号灯設備とを有し、そして、交差点は関連する交通信号灯設備を有することと、交差点または道路区間は関連するセンサーを有することとによってさらに特徴付けられ、その際、制御装置はデータを受信するためにセンサーに接続され、隣接する交通信号灯設備のための制御装置はデータを交換するために接続される。

本発明の好ましい一改良によれば、センサーと交通信号灯設備のための制御装置との間の、および隣接する交通信号灯設備のための制御装置間のデータリンクは、無線である。例えば、データリンクは、無線ＬＡＮ（ＷＬＡＮ）として、ブルートゥース（Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ）として、赤外線リンクとして、レーダー信号として、レーザーリンクとして、またはそれらのさらなる発展形態において実装されてもよい。

説明されている発明の目的のためには、ネットワークという表現は、相互に接続された、複数のノードとエッジとを意味するものとして理解されるべきである。本発明の説明されている主な適用分野に基づいて、ノードという表現は、道路交差点を意味するものとして理解されるべきであるが、本発明による原則は、複雑な製造または組織的プロセスに、および組織的プロセスまたはプログラムプロシージャに適用することも可能であり、その場合は、例えば、そのノードは、処理機械、労働者、またはデータ処理プロセスに対応する。

交通ネットワークにおいては、エッジは、道路区間に対応し、製造プロセスにおいては、エッジは、１つの処理ステップから次の処理ステップへの製品の輸送経路に、または（中間）バッファに対応し、組織的プロセスまたはプログラムプロシージャにおいては、エッジは、例えば、伝達されている、または交換されている、データに対応する。

ノードのディスパッチ能力は、その最大スループットに対応し、一方、対照的に、エッジのバッファ容量は、ユニットのためのその最大収容容量に、すなわち、最大キュー長に対応する。さらに、ディスパッチ期間は、ディスパッチされているユニットがノードから離脱するために要する時間間隔に、すなわち、ユニットが以前のエッジから離脱することと、そのノードに続くエッジに到達することとの間で経過する時間間隔に対応する。

優先順位付けという表現は、最適化されたディスパッチ方式を意味するものとして理解されるべきであり、その理由は、ノードにおけるユニットの迅速な到着は、ディスパッチ能力が超過されることを、またはノードにおけるディスパッチ競合をもたらすので、最適なディスパッチ結果を達成するためには、ディスパッチされるユニットが他のユニットに対して優先順位付けされる必要があるからである。

制御ユニットは、シーケンスのための優先順位付けの決定を行う、および／または、制御とディスパッチプロセスとの並列処理を行うシステム要素を表す。制御ユニットは、各場合において、ノードと関連付けられており、例えば、本発明の主な適用分野に基づいて、交通信号灯設備の形態である。

ノードにおける移動ユニットのディスパッチのためのスイッチング状態は、交通ネットワークの場合、青色交通信号灯に対応し、非ディスパッチのためのスイッチング状態は、赤色交通信号灯に対応する。切り換えスイッチング状態が、これらのスイッチング状態の間に提供され、黄色の交通信号灯に対応する。

中央の閉ループまたは開ループ制御センターからの、局所的コントローラの独立性は、所望の柔軟度を可能にするということが分かっている。記載した問題を解決するために、ノード点の需要感知型自己組織化に基づいた、自律適応制御方法が概念的に提案される。これによれば、妥当なディスパッチ動作がもたらされ、さらに、有意義な方法で、交通ネットワーク内のグリーンウェーブの場合のような、同期パターンが自動的に生成される。

この場合、本発明による方法にとっては、移動ユニットの交通流に関連した、要求される容量のみを考慮に入れるのではなく、さらに、後続のネットワークエッジの、利用可能な、または提供される容量も考慮に入れることが、特に有利であることが分かっている。

一般化されてもよい、この概念を、交通ネットワークを制御するための方法の例を使用して、以下の文中で説明する。本発明の概念によれば、ノードの自己組織化制御を、好適な調整機構を用いて提供するための原則が提案される。この概念を図１に示す。

１）エッジ（一方向の道路、道路区間）とそれらを接続するノード（接続部分、交差点）とから構成される（道路）ネットワークは、まず、すべてがいわゆるコア領域ｎに細分される。例えば、これらは、個々のノードに対応してもよく、さもなければ、正方形または六角形の結束性のあるサブシステム内に、あるいは他の何らかの方法で画定された結束性のあるサブシステム内に位置するノードに対応してもよい。例えば、図２は、正方形（太線）となるように選択されたサブシステムを示す。

２）関連するエッジ領域が、各コア領域に対して画定され、図２では、細い実線によって囲まれている。これは、その中に位置するユニット（交通の中に含まれる、車両またはその他）が、あらかじめ定められてもよい最適化時間範囲Ｔ’内に、コア領域に到達するか、またはコア領域に影響を及ぼすことが可能であるという事実を画定するか、あるいは、コア領域内に位置するユニットが、この時間内にどれだけ遠くまで移動することが可能であるかを画定する。コア領域とそのエッジ領域とは、合わせて、（灯火信号）制御が内部で局所的に最適化される、サブネットワークを画定する。コア領域が１つのノードを含む場合は、原則として、ノードｎにおける交通信号灯スイッチングによって車両が影響を及ぼされることが可能な、したがって、交通信号灯スイッチングに車両が影響を及ぼすことが可能でなければならない領域を、サブネットワークに制限することで十分である。これは、最大青色時間Ｔ’の間に車両によって移動可能な半径への、制限をもたらす。この半径は、最大法定サイクル時間Ｔのおおよそ１／４〜１／２に対応する。この時間内に、灯火信号設備から半径Ｖ_０Ｔ’内に位置する車両のみが、灯火信号設備を支配する状況に影響を及ぼし、Ｖ_０は最大法定速度である。事実上は、さらに、半径への制限

を導入することが可能であり、ここで、

は、妨げられた交通内での平均速度を表す。交通がほとんどなく、平均速度が高い場合は、車両の待ち時間を短くするために、最適青色時間は短いということに留意すべきである。都市交通については、したがって、局所的（分散化）灯火信号最適化における約３００〜５００ｍの半径を考慮に入れる価値がある。より大きな半径は、ある程度、より良い結果をもたらす可能性があり、より短い半径は、かなり劣った結果をもたらす可能性がある。ただし、長期にわたる交通予測では予測精度が低下するため、Ｔ’を、したがって半径を、提示したよりもはるかに大きくしてもほとんど意味がない。結果として、分散化制御では、柔軟性が非常に向上し、システム最適に近い動作が可能である。

３）灯火信号最適化は、組合せの、いわゆるＮＰ困難な最適化問題を表し、この問題においては、システムサイズおよびノードの数とともに、必要とされる計算時間が多項式的増加を超えて増加し、そのため、最適解をリアルタイムで決定する場合、スーパーコンピュータでさえ過負荷となる場合がある。サブネットワークを使用した最適化は、可能な解の数を、そしてしたがって計算時間を、大幅に減少させる。このような分散化された最適化プロセスが全体的に良好な解を生成することが可能であるのは、最適化方法が、隣接領域、すなわち、エッジを介して連結された領域の制御プロセスを調整し、それらを相互に調和させる場合のみであり、これは本発明によって達成される。この場合、十分な、そしてさらに、適切なパラメータが変化させられる必要があり、これは、とりわけ、サブシステムのサイズ、および最適化の時間範囲の選択によって、あるいは、さもなければ、最適化深度、すなわち、比較される代替解の数によって、達成されることが可能である。

このような分散化された最適化アプローチは、したがって、非常に良好な解を達成することが可能であり、その理由は、原則として１つの最適解（制御プロセス）のみが存在するのではあるが、しかし、実質的に最適な解の数は、たとえ最適解から短い距離しか離れていなくても、急速に増加するためである。最適化戦略は、したがって、分散化され、しかし調整された最適化によって、実質的にシステム最適な解を、大幅に増加した数値処理能力性能を用いて達成することである。実質的にシステム最適な解から選択されるものは、同時に、局所的状況にとって最も適切なものである。結果として、提案される発明は、起きているプロセスへの感度は、十分に、より低く、局所的なシナリオに応じた、より大きな適応性と柔軟性とに、より的をしぼったものである。

４）コア領域内では、制御プロセスは、例えば、スイッチング時間τに相当する時間ステップなどの、特定の時間ステップ内に最適化される。

５）計画範囲Ｔ’の間に提供される制御プロセスは、コア領域の内部における最適化のために、関連するエッジ領域内では、通常は変更されない。個々のノードにおける、固定時間スイッチング動作、または他の何らかの方法であらかじめ定められた制御プロセスは、時間に依存する制約として、最適化プロセスの中で考慮に入れられるが、変えられることはできない。

６）それらのすべてのノードは、または必要に応じて、個々のディスパッチユニット（灯火信号設備）でさえも、ｎ個の従属する重み

がサブシステムによって提供され、その重みの大きさは、図２では、破線によって表されている道路の、ノードに隣接する縦棒の長さによって表されている。本発明によれば、重みの選択は、システム全体、およびすべてのコア領域内の、性能と解の質とにおいて、重要な役割を果たす。一例として、以下の文中では、コア領域の内部における重みは１に等しいということ、および、それぞれ分散化され最適化された、コアおよびエッジ領域の、外部の重みは０に等しく設定されるということを仮定する。後者は、最適化方法を、大幅により効率的にする。さらなる説明として、ここで、コア領域のエッジ領域内における重みの指定の、３つの例について述べる。

ａ）エッジ領域内の重みが０に等しく設定されている場合、隣接するコア領域は最適化プロセスにおいて無視される。したがって、隣接領域間の調整はあり得ず、予期される解は、システム最適から十分に離れたものである。この最適化プロセスは「利己的局所制御（ｅｇｏｔｉｓｔｉｃａｌ ｌｏｃａｌ ｃｏｎｔｒｏｌ）」と呼ばれてもよく、「部分最適化（ｓｕｂｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）」と比較されてもよい。

ｂ）エッジ領域内の重みは、それぞれ考慮されるコア領域内と同じ方法で（１に等しく）、ハロー方式（ｈａｌｏ ｍｅｔｈｏｄ）を使用する従来の並列化アルゴリズムにおいてこれが行われる方法で選択される（ハローはエッジ領域に対応する）。この状況においては、十分に離れて起きている状況への相対的に高い感度が期待され、したがって、局所的事象への反応の柔軟性は制限される。さらに、最適化は、状況によっては実際には次の時間ステップにおいて変更される、エッジ領域内の制御プロセスに適合される可能性があり、したがって効率的な調整は妨げられる可能性がある。これらのような問題は、同じ時間スケール内で複数のプロセスを相互に調和させようとしている場合に、しばしば発生する。

ｃ）したがって、エッジ領域内の重みが、それぞれのコア領域からの距離が増加するにつれて、好適な方法で０に低下するように選択されることを、すなわち、コア領域に入るためにより長い距離がユニットに必要とされるならば、それらの重みがより小さくなることを、本発明者らは提案する。これは、隣接するコア領域の考慮をもたらす。これは、部分最適解（ｓｕｂｏｐｔｉｍｕｍ ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ）（追加の待ち時間と同様）が、それらがエッジ領域内での補償を超える場合、状況によっては受け入れられることを意味する。この最適化アプローチは、隣接領域間の調整と、同期制御プロセスとを必要とする。したがって、これは、利他的分散化制御（ａｌｔｒｕｉｓｔｉｃ ｄｅｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄ ｃｏｎｔｒｏｌ）と呼ばれてもよく、本発明によれば、実質的にシステム最適な状態をもたらす。この場合、遠く離れたところで発生する状況は、局所的状況にほとんど影響することはなく、一方、局所的状況と隣接領域内の状況とが考慮に入れられる。さらなる利点は、変形ｂ）とは対照的に、コア領域の小さな変化は、一般に、同様の解をもたらすということである。コア領域の指定は、したがって、プロセスｂ）の場合ほど任意ではない。同様の理由で、これは、方法ｂ）の変更の問題を減少させる。

７）コア領域内の局所的（分散化）最適化プロセスを、データベース支援の方法を使用して実行することは価値がある。固定時間制御と、特定の数Ｂの、以前の最良の灯火信号制御プロセスとが、正確に言うと、好ましい一実施形態においては、コアまたはエッジ領域内の交通の量、および道路区間の平均充填レベル

などの、それぞれのサブネットワーク内の状況を特徴付けるパラメータに応じて、データベース内に（任意選択で）記憶される。これらのようなパラメータは、例えば、シミュレーション値または測定値の、指数またはスライディング平均化（ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ ｏｒ ｓｌｉｄｉｎｇ ａｖｅｒａｇｉｎｇ）によって、方法の一部として引き上げられてもよく（ここで、データベース内に記憶される経験値は、相当する日の交通状況に関連する）、あるいは、特定のシミュレーション値または測定値の（フィット）関数として引き上げられてもよい。

データベース内に記憶されるこれらの制御プロセスは、個々の制御パラメータの変化によって代替の制御プロセスを生成するための開始点を表す。それらの重み付けが、データベース内に記憶されたＢｔ−最良制御プロセスよりも良好である場合、それらは、解が法規に従うか、または技術的に可能であるという前提で、後者に取って代わる。前提が満たされない場合、解は拒否される。

このような手順は漸進的学習効果をもたらす。すなわち、事前画定された良好な解の初期の組は、ますます良好になって、最終的に安定化し、それにより、システム制御にある程度の規則性がもたらされる。これは、運転者が経路選択行為において制御プロセスを利用することを可能にするために望ましい。さらに、最良の制御変形の変化は、（例えば、列挙的方法の場合におけるように）各最適化プロセスについて再び最初から始める必要をなくし、利用可能な短い最適化時間を大幅によりうまく活用することを可能にし、それにより、より大きなコア領域の最適化を可能にし、したがって、より良好な解を得ることを可能にする、という利点を有する。

上述のように、ネットワークトポロジとシステムの状態変数とに依存するが、しかし、常に局所的に発生しているそれぞれの交通状況に柔軟に反応する、ますます良好な制御変形を、この制御方法は学習する。

８）プロセスは、（センサーが故障した場合の）デフォルトレベルである、適切な固定時間制御プロセスを使用した最適化から開始される。ただし、新しい変形が、各クロックサイクルにおいてテストされる。制御プロセスが変更される場合、固定プログラムによって制御されないコア領域内のノードについて、例えば、以下の制御パラメータが変更される。より低速な時間スケールにおける、切り換えスイッチング時間（ｃｈａｇｅｏｖｅｒ ｓｗｉｔｃｈｉｎｇ ｔｉｍｅ）、次に制御される信号グループなど、さらに場合によっては、計画および最適化時間範囲のようなパラメータなど。

各時間ステップにおいてテストされることが可能な変形の数は計算能力によって制限されるため、最適化プロセスの数値効率を向上させるために、特に有望な、本発明による変形が、まず生成およびテストされる。これは、例えば、ａ）信号グループの選択、ｂ）青色時間の変化、およびｃ）切り換えスイッチング時間の変化、に適用される。

ａ）まず、計算量を減らすために、交差点に隣接するすべての交通信号灯における青色フェーズの組み合わせは、共存できる青色スイッチング動作に、すなわち、競合がなく、事故がないことが保証されている青色スイッチング動作に制限される。

青色フェーズとスイッチングの組み合わせとの数は、考慮されるのが、共存できる流れのみが一緒にディスパッチされる（すなわち、青色であるとして割り当てられる）もののみである場合、大幅に減らされることが可能である。流れが共存できるのは、それらの運転ラインが交差しない場合である。これらの「安全な」組み合わせは、ただし、共存できる流れが必ず一緒に制御される、従来の交通信号灯フェーズと混同されてはならない。本発明の場合は、例えば、１つの右折車線のみが青色を示し、一方、その他のすべての交通信号灯は赤色を示すことも可能である。これは、他の交通流のための経路容量が、より緊急に必要とされ、したがって空いた状態にされる（確保される）方が良い場合に、価値がある。「すべての交通信号灯が赤色」の状態も安全であり、したがって、許容される。到着する個々の車両に対する、より迅速な権能付与を許可することは、価値がある可能性がある。すべての安全な（共存できる）スイッチングの組み合わせの数は、すべての可能な組み合わせのリストから、共存できない流れが同時に青色を有するものを除去することによって見出される。

ｂ）さらに、青色時間周期のための良好な初期値が、要求と提供の原則（ｒｅｑｕｅｓｔ ａｎｄ ｏｆｆｅｒ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ）に基づいて画定されてもよい。この目的のためには、特定の青色時間内に何台の車両がディスパッチされてもよいかを決定する、最適化原則が、個々のノードについて使用される。この場合、隣接ノード間の相互作用効果は、最初は無視される。ただし、連絡道路内の利用可能なスペースは、関数

の時間依存指定によって考慮に入れられる（パラグラフ９を参照されたい）。現在時刻ｔ_０と時刻ｔとの間にその道路区間を離れる車両の数

は、次のように評価されてもよい。

上式で、Ｉ_ｉは、同じ方向に至る車線の数であり、

は、時刻ｔ’において道路区間ｉを離れる車両の流れである。下流道路区間のうちの１つに、利用可能な容量がない場合、

は０に等しい。

これに比較して、信号灯が、時刻ｔ_０において黄色に切り換えられ、時刻ｔ_０＋τにおいて青色に切り換えられる場合に、現在時刻ｔ_０と時刻ｔとの間にその道路区間を離れる車両の数Ｎ_ｉ（ｔ）は、次のように評価されてもよい。

上式で、τはスイッチング時間（ｓｗｉｔｃｈｉｎｇ ｔｉｍｅ）を示す。次の式、

は、スイッチング時間損失、すなわち、異なる方向からのディスパッチの間のスイッチング（黄色時間／損失時間τ）の結果としてディスパッチプロセスから失われる車両の数を表す。

同時にディスパッチされてもよいすべての交通流ｉ∈Ｉからの、すなわち、すべての共存できる青色フェーズからの、時刻ｔよりも前にディスパッチされてもよい車両の数の予測値は、ここで、

などのように加算される。以下の情報が、次に、個々の交差点について画定されなければならない。信号グループＪ（すなわち、共存できる青色時間の対応する組み合わせ）が現在時刻ｔ_０において青色に切り換えられるとしたら、これは、式

が、すべての可能な信号グループＪについて最大値を呈するという前提で、時刻ｔよりも前の、可能な最大数の車両のディスパッチをもたらす。この式が負であるならば、現在アクティブな（すなわち青色の）信号グループを継続して使用するのが最良である。信号グループＩの制御から信号グループＪに切り換えるためには、したがって、値Ｎ_Ｊ（ｔ）が、スイッチング損失を補償するために、値Ｎ_Ｉ（ｔ）よりも少なくともしきい値ΔＮ_Ｉ（ｔ_０）だけ、より良いという結果になる必要がある。スイッチング損失ΔＮ_Ｉ（ｔ_０）は、したがって、補償されるよりも多くなければならず、信号グループは、時刻ｔよりも前に、最大数の車両をディスパッチすることがさらに可能でなければならない。

隣接する交差点との調整のために、状況によっては、２番目に良い解、および３番目に良い解も考慮することは価値がある。これは、信号グループの最良の選択が依存してもよい、時間間隔Δｔ＝ｔ−ｔ_０の選択が、現在、まだ行われていないという事実によっても正当化される。

単位時間当たりの車両のディスパッチレート、すなわちスループットは、したがって、次のように画定される。

これは、現在の青色フェーズの継続のために、値

と比較される。追加項ΔＮ_ｉ（ｔ_０）／（ｔ−ｔ_０）は、現在の青色フェーズを継続する特定の傾向を常にもたらすが、これは無条件にではなく、スイッチング損失を正確に考慮する。

異なる信号グループＪおよび時刻ｔについてもたらされる、値

がランク付けされてもよい。これは、異なる信号グループの選択の優先権を、すなわち、それらの優先度を、１つのノードの観点から決定する。例えば、それぞれの値

が、時刻ｔのうちの１つにおいて、最良の解よりも特定のパーセンテージεを超えて低くはない、すべての信号グループが考慮に入れられる。特に、高い優先度ではあるが、最高の優先度ではない信号グループを選択することは、これによって、隣接ノードにおける交通信号灯スイッチング動作との調整を達成することが可能になる場合に、有利な可能性がある。これにより、隣接ノード間の同期を達成することがより容易になる。したがって、すべての高優先度信号グループが、青色スイッチング動作のために考慮される。非常に低い値

は、道路区間ｉの制御を終了するための、すなわち、対応する交通信号灯を赤色に切り換えるための理由を与える。

本発明は、個々のノードのための特に有望な制御プロセスを識別するための、本明細書に記載した例示的実施形態に限定されない。

ｃ）スイッチング時間の短い遅延が改良をもたらした場合のみ、さらなる遅延がテストされる。青色時間周期の終わりの変化は、過去における平均交通状態依存青色持続時間から妥当に開始される。

９）サブシステム内の交通動特性は、所与の制約条件について、そして、好適な交通モデルに基づいて仮定された制御プロセスを用いて、そして、（センサー測定または従来の評価モデルを使用して決定されてもよい）車両の右左折確率を考慮に入れて、決定される。エッジ領域内の交通の量と、右左折確率α_ｉｊ（ｔ）に対する関係とが、既知であるか、または好適にあらかじめ仮定されている場合、ネットワーク内の交通流は、灯火信号の任意の所望の組み合わせおよびスイッチングシーケンスについて、短期間にわたって予測可能である。車両追従モデル（ｖｅｈｉｃｌｅ ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ ｍｏｄｅｌｓ）、セルラー式自動システム（ｃｅｌｌｕｌａｒ ａｕｔｏｍａｔｉｃ ｓｙｓｔｅｍｓ）、流体力学交通モデル（ｆｌｕｉｄ−ｄｙｎａｍｉｃ ｔｒａｆｆｉｃ ｍｏｄｅｌｓ）などの、さまざまなモデルが、過去に、この目的のために開発されてきた。

例えば、ネットワーク内の時間依存交通流は、以下の定式を使用して（あるいは、同様の内容、または同様の効果を有する定式を使用して）、おおまかに記述することが可能である。まず、ネットワークは、一定の車線数Ｉ_ｉを有する、均質な道路区間（方向道路（ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ ｒｏａｄｗａｙｓ））ｉに細分される。時刻ｔにおいて接近しつつある車両の交通流は、

と注釈を付けられ、その道路区間を離れつつある車両の交通流は、

と注釈を付けられる。道路区間ｉから隣接する区間ｊへの、時刻ｔにおける右左折確率（相対的右左折頻度）は、α_ｉｊ（ｔ）≧０であると仮定される。車両の数は一定なので、次が成り立つ。

さらに、異なる目的地ｄを有する車両間を、単純な一般化によって区別することも可能である。

実際の到着流

は、利用可能なまたは提供される最大容量

（「提供」）によって制限され、実際の離脱流

は、要求される最大容量

（「需要」）によって制限される。最良の場合、これは、ノードにおける「提供」と「需要」のうちの最小、すなわち、すべてのｊについて、

という結果をもたらす。

および式（８）と合わせて、好適な値

が、例えば方程式系を解くことによって、これから決定されてもよい。この場合、車線ごとの提供される容量は、次の式を使用して決定される。

その場合、道路区間ｉの下流端から最も遠く離れた車両は、点ｌ_ｉ（ｔ）に位置している。区間ｉ上に車両がない、すなわち交通がない場合（ｌ_ｉ（ｔ）＝０）、道路区間ｉからの離脱流は、時刻

における車両の到着流

によって、車線ごとに与えられる。この場合、Ｌ_ｉは長さ、

は最高許容速度を表し、そして

は、道路区間ｉ上の、自由な（妨げられない）運転時間を表す。道路区間ｉ上にキューがある場合（ｌ_ｉ（ｔ）＞０）、車線当たりの、渋滞からの最大離脱流

は、道路区間ｉを離れつつある車両の交通流を支配する。車線ごとの、提供される容量は、次によって与えられる。

結果として、道路区分ｉから道路区分ｊへの交通信号灯が赤色の場合（γ_ｉｊ（ｔ）＝０）、潜在的到着流は０に等しい。交通信号灯（γ_ｉｊ（ｔ）＝１）が青色の場合、渋滞がその区間の端まで及んでいないという前提で（ｌ_ｊ（ｔ）＜Ｌ_ｊ）、最大交通流

は道路区分ｊによって吸収されてもよい。ただし、ｌ_ｊ（ｔ）＝Ｌ_ｊの場合、最大到着流は、時刻ｔ−Ｌ_ｊ／｜ｃ｜における、道路区間ｊからの離脱流

によって支配され、ここで、ｃ≒−１５ｋｍ／ｈは、妨げられた交通内での妨害の伝播速度である。

渋滞の端の位置の経時的な進展は、次の式を使用して計算されてもよい。

この場合、ｌ_ｉ（ｔ）≦Ｌ_ｉは、道路区間ｉの下流端からの距離、

は、最高許容速度、τ’＝１．８ｓは、車両間の安全分離時間、ρ^ｊａｍは、（例えば、赤色の交通信号灯において待っている）渋滞の中の交通内の車線当たりの車両密度である。

上述の（近似）定式の代わりに、同様の内容または同様の効果を有する定式を使用することも可能である。最後に、道路区間ｉ上の最大車両容量は、車線の数Ｉ_ｉと、道路区間ｉの長さＬ_ｉとによって支配される。これは、次の式を使用して計算される。
Ｉ_ｉＬ_ｉρ^ｊａｍ （１３）

１０）これまでの説明は、γ_ｉｊ（ｔ）の時間依存値に起因する、交通信号灯スイッチング動作に応じての、時間依存の交通流の計算に関連している。次に、提案される局所的最適化アプローチを目的とした、すなわち、分散化制御方法を目的とした、より強力な灯火信号制御システムのための、重み付け方法および選択方法の詳述に取りかかる。

制御目標が、灯火信号設備によって時刻ｔ_０とｔ_０＋Ｔ’との間に処理される車両スループットを最適化することである場合、例えば、次の式は最大となる。

上式で、加算プロセスは、道路区間ｉから道路区間ｊへの灯火信号設備によって処理されるすべての変化にわたっている。道路区間ｉが道路区間ｊに導かれない場合は、α_ｉｊ＝０である。

計算が実現可能ではない、大域的最適化、すなわちシステム全体にわたる最適化の代わりに、本発明による分散化制御方法では、性能評価尺度

を、サブネットワークｎ内で最大化する。この場合、

は、道路区間ｉから道路区間ｊへの変化について、交通信号灯制御に与えられる重み付けを表す（パラグラフ６を参照されたい）。パラグラフ６ｃ）で述べ、図２に記号的に示したように、

が減少するように選択された場合、これは隣接ノードにおけるスループットを考慮に入れるので、スループットを増加するための協調が近隣で達成されてもよい。

性能（１５）は、次の、任意の所望の最適化基準に一般化されてもよい。

この場合、

は、時刻ｔにおける、エッジｉおよびｊの、またはそれらを連結しているノードの、シミュレーションまたは測定変数の、任意の所望の重み付け関数または必要とされる関数を表す。例えば、次の要素が考慮されてもよい。
ａ）待っているユニットの数（キューの長さ）、
ｂ）制御および／または待ち時間、
ｃ）到着しつつあるユニットの数、
ｄ）ディスパッチされるユニットの数、
ｅ）潜在的ディスパッチ能力
ｆ）バッファ容量
ｇ）ユニットの優先度（例えば、救助車両、公共の地元乗客車両）、
ｈ）好ましいディスパッチ量、
ｉ）エネルギー消費またはディスパッチコスト、
ｋ）目的地への近接。

例えば、目的地に近い車両は、優先してシステムから除去するために、より大きな重み付けを与えられてもよい（パラグラフｋを参照されたい）（灯火信号制御システムが、例えば、車両のための経路指定システムと情報を交換することによって、適切な情報を利用可能であるという前提で）。この目的のために、式（２）は、次に置き換えられてもよい。

この場合、

は、道路区間ｉ内で、車両によって、それらの目的地までに移動される平均距離を表し、Ｄ_ｄは、目的地ｄを含む道路区間ｉ内で、車両によって移動される距離を表す。

は、時刻ｔにおいて道路区間ｉを離れつつある、目的地ｄを有する車両の、車両流である。予想される移動時間が、移動される平均距離の代替として選択されてもよい。ただし、同等の効果を有するその他の式も使用されてもよい。

１１）提案される制御方法は、より信頼性の高い全体的評価

を達成するために、複数の方法で計算される変数を多数提供する。例えば、右左折確率は、隣接センサーデータ（相対的右左折頻度）から、交通シミュレーションから、および運転者の目的地に関連するデータに基づいて、経路選択モデルから、決定されてもよい。ユニットのためのディスパッチ時間を評価する場合、さらに、近くのエッジに関連する測定値および／または短期予測は、より強い待ちが与えられ、一方、対照的に、歴史的測定値（ｈｉｓｔｏｒｉｃ ｍｅａｓｕｒｅｄ ｖａｌｕｅｓ）は、同等の状況のために、遠隔のエッジにおいて、より強い待ちが与えられることが提案される。

変数ｘの冗長な全体的評価

のために、さまざまな方法ｋの個々のシミュレーションまたは測定値ｘ_ｋは、それらの信頼度ｚ_ｋ（例えば、標準偏差の逆数）を使用して重み付けされる。

これらのデータソースのうちの１つを利用できないことが、制御プロセスの機能を危うくすることはないため、制御プロセスは妨害に対して堅牢なものとなる。例えば、ｎ番目の測定値またはデータソースが失敗した場合、決定プロセスは、次を使用して実行される。

これは、ｎ番目の値についての信頼度ｚ_ｎ＝０に相当する。

１２）交通の量が非常に多い場合、最大青色時間およびサイクル時間は、必要に応じて、備蓄（ｓｔｏｃｋｐｉｌｉｎｇ）によって制限される。この目的のためには、原則として、青色時間は、時間間隔Ｔ内で、最大サイクル時間Ｔの特定の割合

を超過した場合、人為的に終了させられる。例えば、割合

は、トラフィックの相対量に比例して指定されるように、あるいは、ユーザの側面またはシステム最適の側面に基づいて指定されるように、選択されてもよい。

１３）右折車両のための青色矢印とともに設備を動作させることは、大量の交通がある場合に、連結動作の間でさえも、好適な時間ギャップ内に、車両の、並行した個々のディスパッチを可能にするために、特に有利である。これは、少数の車線を有する脇道のために、特に重要である。

１４）最適化式の中で、パラメータＩ_ｉを人為的に増加することによって、小さな車線数Ｉ_ｉを有する脇道ｉに高度の注意が払われてもよい。特に、最適化式の中でＩ_ｉ＝１に一般的に設定することによって、車線数の重要性は無視される。これは、平均移動時間を増加させるが、幹線道路と脇道とが同じ優先度で処理されるということをもたらす。

１５）最適ネットワーク制御プロセスが決定されたら、例えば、過度のブレーキと加速とによる不必要な燃料消費を避けるために、エッジに沿った個々のユニットの動特性も、それに加えて最適化されてもよい。これは、例えば車両インフラストラクチャ通信（ｖｅｈｉｃｌｅ ｉｎｆｒａｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ）を用いて、信号制御システムから情報および／または指示を受信しているユニットに依存する。

１６）パラグラフ１）〜１４）で概説した最適化方法は、ネットワーク構造の最適化のために好適であるように修正されてもよい。これは、エッジまたはノードを、システムに追加、またはシステムから削除することによって、および／または、それらの車線数および容量を、そして適切な場合には方向転換禁止も、追加または削除することによって行われる。このような最適化は、特に、交通計画への適用例を有し、さらに、オフラインで実行されることも可能である。

本発明によって提案される交通制御プロセスの特性は、以下のように説明されてもよい。

移動ユニット（車両または歩行者）の制御の方式およびシーケンスは、特定の「到着領域」（サブネットワーク＝コア領域およびエッジ領域）内の隣接する交通信号灯の、仮定されたスイッチング状態を使用した、短期交通予測に基づいて決定される。すなわち、最適化原則は局所的にのみ適用され、したがって、分散化制御原則が画定される。

結果として、これは、組み合わせ最適化を、正確に言うと短期間にわたってのみ、そして少数の隣接灯火信号設備についてのみ必要とする、というだけのステップである。遠く離れた制御領域の分離、および隣接領域の調整は、エッジ領域内のより遠く離れたノードへの、より低い重み付けによって実行される。そうしないと、大域的最適化の場合に、交通信号灯スイッチングの局所的な変化が、街の反対側における灯火信号設備に影響を及ぼす可能性がある。これは、灯火信号制御システムが小さな妨害に対して極度に敏感であることをもたらし、そのためにシステム挙動（例えば、右左折確率）の予測可能性は犠牲になる可能性があり、したがって、予測不能に変化するスイッチング動特性への、運転者による無秩序な反応をもたらす可能性がある。これは、結果として、全体的なシステム性能の貧弱さをもたらす。局所的制御原則は、したがって、遠く離れたところで発生する事象に対する感度の低下（堅牢さの向上）を達成し、局所的に発生する状況および事象への反応における、より大きな柔軟性を支持する。

分散化制御のための手順は、すべての領域ｎ内で行われる、並行したスイッチング決定を含み、それらの領域内では、情報は、好ましくはワイヤーを使用せずに、隣接する交通信号制御システム間で、例えば２秒ごとなどの、一定時間ごとに交換される。スイッチング決定は、状況に依存して選択されてもよい、最大長ｔ−ｔ_０＝Ｔ’の時間範囲の間の、代替制御シナリオの比較に基づく。有意義な時間範囲は、平均青色時間に、青色時間の標準偏差の２〜３倍を加えた値におおよそ一致する。この値は、時間ウィンドウにわたっての指数またはスライディング平均値として選択されてもよく、あるいは経験値として、あるいは領域ｎ内のトラフィック量または道路区間ｉの平均充填レベルなどの、他の測定変数の関数として選択されてもよい。

システムは、最適化領域内の隣接ノード点における青色スイッチング動作の、すべての実現可能な組み合わせを相互に組み合わせることによっては動作せず、高い優先度を有するスイッチング動作のみを組み合わせることによって動作し、その理由は、１つのノードにおける非常に貧弱なスイッチング動作が、隣接ノードにおける非常により良好なスイッチング動作によって補償され得る可能性は低いからである。これは最適化方法を効率的にし、それとともに、隣接する灯火信号設備の小さなサブシステム（領域）に制限する。エッジ領域の、隣接するコア領域との交わりと、それらの領域の端に向けて低下する重み付けとによって、隣接ノードのために決定されたスイッチングプログラムの相互の適合性が一般的に高いということが、すなわち、交通信号灯が協調的に動作するということが、あり得るようになる。式（３）は、代替の制御プログラムの比較において起こりうる、切り換えスイッチング損失を考慮に入れるために使用される。結果として、頻繁なスイッチングがあり得るのは、切り換えスイッチング損失が問題とはならない、交通流が低い場合のみとなる。交通の量がより多い場合、これは、車両が効率的にディスパッチされている限り、既存の青色時間を継続する傾向があるということを確実にする。

交通の量が少ない場合、１台の車両は、それ自体で最長の「キュー」に対応し、したがって、それ自体で交通信号灯を青色に切り換えることが可能である。交通がほとんどない場合、ユニットは、したがって、それらの到着に際して個別に、かつ直接にディスパッチされる。反応時間と切り換えスイッチング時間とを減らすために、切り換えスイッチング時間τよりも大きな時間間隔にわたってさらなる車両が続いていない場合の、交通信号灯の基本状態を赤色に選択することは価値がある。

車両が通過した後で交通信号灯を赤色に戻すことによって、異なる方向から接近しつつある車両がより迅速に対処されることが可能となる。

車両が、個別にディスパッチされる前に交通信号灯においてブレーキをかける必要をなくすためには、切り換えスイッチングのための十分な時間が残るように、車両は、交通信号灯よりも十分にはるかな上流で検出されなければならない。車両の最高許容速度がＶ_０、切り換えスイッチング時間（黄色フェーズ）がτである場合、センサーは、灯火信号設備からｌ＝Ｖ_０τの距離において、通過車両を検出する必要がある。距離ｌにおける点を通過次第、切り換えスイッチング動作をただちに開始しなければならない。センサーが実際には距離ｌ’＞ｌにおいて交通状況を観察する場合は、遅くとも（ｌ’−ｌ）／Ｖ_０の時間間隔の後にスイッチングが発生する必要がある。切り換えスイッチング時間は、実際に測定された車両速度ｖに依存するようにされてもよく、使用されない青色時間を最小にするためには、理想的には（ｌ’−ｌ）／ｖである。

交通の量がより多い場合に、実質的に同時に、または時間的に相互に接近して到着する車両のせいで、個々のディスパッチが競合なしにはもはや可能ではない場合、提案される制御方法は、切り換えスイッチング損失を最小にするという原則に基づいて、比較的長い青色および赤色フェーズによる、ユニットの一括操作（ｂｕｎｄｌｉｎｇ）をもたらす。一括操作原則は、交通の量がより多い場合の、同一のユニットのディスパッチに起因する、（切り換えスイッチング時間および時間損失に結び付く、異なるユニットの個々のディスパッチに比較した）より大きなディスパッチレートから、自動的にもたらされる。

過負荷の場合、すなわち、システム内のユニットのさらなる増加がそのスループットを減少させる場合には、切り換えスイッチング損失を最小にする原則は、目的地に近い車両の優先処理と組み合わされてもよい（このようにして、それらの車両をできるだけ迅速にシステムから除去し、したがって、他の車両のためのスペースを作るために、すなわち、渋滞とキューとを減らすために）。

例として上記で説明した灯火信号制御プロセスは、スループットを最大にするという主要目的を有する（このようにして、全体的な待ち時間を最小にし、全体的な移動時間を最小にするために）。目的は、したがって、できるだけ多くの車両を、できるだけ迅速に処理することであると想定されている。灯火信号設備のスイッチングおよび調整のための提案される方法は、代替制御シナリオについての短期交通予測の性能比較によって、とりわけ、以下の客観的競合を解決する。
・一方では、目的は、スイッチング時間損失を減らすために、青色フェーズができるだけ長くなるようにすることであり、それに対して他方では、グリーンウェーブを確立するために必要であるような、隣接する交通信号灯における事象への「即座の」反応が必要である。
・後続の道路区間におけるバッファ容量の欠乏にもかかわらず、重要な流れは優先して処理されなければならず、なぜなら、それらが処理されないと、他の流れがブロックされる結果になるからである。これは、青色時間の早期終了を必要とする場合があり、さもないと、特定の充填レベルを超えて、システム性能が低下する可能性がある。

閉ループ制御システムの典型的特徴を有する、本発明による制御システムは、関連する隣接ノードにおける、予測されるより高いディスパッチレートを用いた、隣接青色フェーズの同期（グリーンウェーブ）を支持する早期スイッチングによる、スイッチング時間損失の補償を超えるものによって、これらの客観的競合を解決する。隣接する交差点のそのような調整は、隣接する交差点における交通流を考慮に入れることによって自動的に達成される。調整利得のうちのある割合は、追加して処理される車両の形態で、特定の方法で隣接ノードに支払われ、これらの隣接ノードは、同期の目的のために、それらの最適制御に比較した損失を受け入れなければならない。この「支払い」が損失を超過する場合は、関連する灯火信号設備が、調整されるスイッチング動作に含められる。

本発明による制御プロセスのさらなる利点は、冗長性によるその堅牢さおよびフェールセーフ性である。例えば、１つの灯火信号制御システムへのセンサー入力が失敗した場合、例えば、制御ユニットは、固定時間制御システムに基づいて自動的に制御される（将来復帰すべきレベル）。同様に、右左折確率α_ｉｊ（ｔ）および予測されるディスパッチ時間は、冗長な方法で決定されてもよい。

冗長性は、さらに、交通状況の測定が局所的に失敗した場合に、交通予測の基となるシミュレーションモデルによって自動的に評価されるデータによっても達成される。（車両数の維持の原則に基づいて、車両は自由経路（ｆｒｅｅ ｒｏｕｔｅ）上で生成も消滅もさせられず、そのためシミュレーションモデルは、局所的な測定値を使用して、中間の交通状況を再構築または予測することが可能である。）

本発明によるさらなる利点は、移動ユニットの輸送を妨げる、事故、道路工事、またはその他の予測不能な事象などの、予期しない事象へのノードの自動的反応を含む。より大きな柔軟性はコストの削減をもたらし、その理由は特に、中央トラフィックコンピュータを使用した交通管理システムに比較して、中心となるインフラストラクチャおよびデータ回線の、セットアップと保守とを行う必要がないからである。ただし、分散化制御方法は、存在する可能性がある、いかなる中央インフラストラクチャ内にも実装されてもよく、そして、既存の固定時間制御システム、またはその他の、個々のノードについてあらかじめ定められた制御プログラムを、何の問題もなしに統合してもよい。ただし、情報獲得およびデータ交換は、現代のセンサー技術と無線通信方法との有利な使用に適合させられる。

最後に、提案される方法は、特に適合性があり、柔軟であり、システム内の局所的な変化および障害に対して堅牢であるということが強調されるべきである。さらに、提案される方法は、公共の地元乗客交通の簡単な優先順位付けを可能にし、全体的な交通システムに調和的に（すなわち、無条件にではなく、配慮をもって）適合する。この目的のためには、公共の地元乗客車両に、例えば乗客の平均数に基づいて、自家用車よりも高い重み付けが提供される。

本発明の概念を示す図である。 正方形となるように選択されたサブシステムを示す図である。

Claims (24)

1. 少ない資源、特に前の処理に対して競合する、ネットワーク化された処理プロセスを調整するための、またはノードとエッジとを有するネットワーク内での移動ユニットの輸送を制御するための方法であって、前記ネットワークは、コア領域ｎに細分され、コア領域のそれぞれは、関連するエッジ領域を有し、それにより前記コア領域と前記関連するエッジ領域とは、それぞれがノードとエッジとの結束性のあるサブネットワークを画定し、前記エッジは、制御されるユニットのための制限されたバッファ容量を有し、前記ノードまたはエッジは、データ取得要素を備え、前記ノードは、前記ユニットのための制限されたディスパッチ機能を備え、さらに制御ユニットを備え、前記制御ユニットについては、処理される必要があるユニットのディスパッチのスイッチング状態と、非ディスパッチのスイッチング状態と、それらの間の、切り換えスイッチング状態とが提供される方法であって、
   ａ 前記プロセスは、前記ネットワークにおいて潜在的にリアルタイムで調整され、または、前記ネットワークは、前記ノードまたは局所的に制限されたサブネットワークの、前記制御ユニット内で、分散化された自己組織化方式で潜在的にリアルタイムで制御され、隣接するサブネットワークの前記制御ユニットは、データ交換のために相互に接続されており、
   ｂ１ それぞれのノードにおける局所的プロセスプロシージャの予測モデルからのデータ、および／または、隣接ノードにおける局所的プロセスプロシージャの予測モデルからのデータ、および／または、
   ｂ２ それぞれのノードの、またはそのノードに接続されたエッジの、データ取得要素からのデータ、および／または、隣接ノードの、またはそれらのノードに接続されたエッジの、データ取得要素からのデータ、
   ｃ が、前記ノードまたはサブネットワークの性能を、前記エッジのバッファ容量を考慮に入れて、隣接ノードの固定した、仮定スイッチング状態を用いた短期予測のためのモデルに基づいて決定するための、前記制御ユニットのスイッチングシーケンスの局所的シミュレーションおよび最適化のために使用され、その際、
   ｃ１ 各ノードに対する高性能スイッチング戦略から、関連する個々のノードのための高優先度スイッチングシーケンスの組み合わせによって、性能の観点で特に見込みのある、サブネットワークに対するスイッチング戦略の選択が生成され、
   ｃ２ サブネットワークの各ノードに対する最も良いスイッチング戦略の組み合わせが、必ずしもサブネットワーク自体に対する最も良いスイッチング戦略を示すわけではないため、前記見込みのあるスイッチング戦略の中にある、サブネットワークにおける最高の性能という意味で最高の調整に達するスイッチング戦略を特定するために、適切なテストが用いられ、続いて、
   ｃ３ 最高の性能を有するスイッチング戦略が、前記サブネットワークのそれぞれのコア領域内で選択され、関連するノードのための対応するスイッチング状態に変換されることを特徴とする方法。
2. 方法ステップｃにおける前記局所的最適化に含まれる、隣接ノードのための目的地および最適化基準は、それぞれの局所的最適化領域であるサブネットワーク内での位置の関数として重み付けされることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
3. 前記重み付けは、式
   

   

   を最大化することによる分散化制御方法内で実行され、式中、
   

   

   は、時刻ｔにおける、エッジｉおよびｊの、またはそれらを連結しているノードの、シミュレーションまたは測定変数の、任意の所望の重み付け関数または必要とされる関数を表し、
   

   

   は、前記重み付けを表し、ｔ_０は、前記最適化の開始時刻を表し、Ｔ’は、計画および最適化時間範囲を表すことを特徴とする、請求項２に記載の方法。
4. 方法ステップｃにおけるシミュレーションプロセスについて、
   ｄ１ 前記ノードにおいて、前記移動ユニットのための需要がほとんどない場合は、前記ユニットの、同等の優先度を有する１つのディスパッチが、待ち時間なしに実行され、その際、ディスパッチされるユニットの数は到着するユニットの平均数に比例し、
   ｄ２ 高い需要があり、待ち時間が避けられない場合は、スイッチング損失の最小化の原則に基づいて、前記ユニットは、比較的長いスイッチングフェーズを用いて、グループ単位でディスパッチされ、その際、
   ｄ３ 前記スイッチング損失の最小化のプロセスは、目的地に近いユニットを前記ネットワークから迅速に除去するための、それらのユニットの優先度つきディスパッチと、必要に応じて組み合わせられ、
   ｄ４ スイッチング時間損失は、隣接ノードにおける、予測される、より高いディスパッチ能力を用いた、隣接ディスパッチスイッチング状態の同期を支持する、早期スイッチングによって補償されるよりも多く、
   ｄ５ 前記ノードに続く前記エッジ内に、必要に応じて、バッファ容量が確保され、エッジごとに提供される前記バッファ容量は適応的に適合させられ、
   ｄ６ 優先順位付けであって、該優先順位付けに基づいて前記ユニットが前記ノードにおいてディスパッチされる優先順位付けが、前記ユニットの特性に基づいて実行され、そして、
   ｄ７ 割り当て量の決定によって、いかなるディスパッチも行われない最大期間は制限されることを特徴とする、請求項１〜３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記局所的最適化は、データベース支援の方法を使用し、該方法では、多数の高性能コントローラが、前記それぞれのサブネットワーク内の状況を特徴付けるパラメータの関数として記憶され、前記方法の一部として引き上げられることを特徴とする、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法。
6. 割り当て量の決定は、ユーザ最適性またはシステム最適性の基準に基づいて提供されることを特徴とする、請求項１〜５のいずれか一項に記載の方法。
7. 必要とされるモデルパラメータは、複数の代替のシミュレーションおよび測定データ項目の組み合わせによって決定されることを特徴とする、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法。
8. ユニットの予測されるディスパッチ時間を評価するプロセスにおいて、すぐ近くのエッジ上では、測定値および／または短期予測がより強く重み付けされ、一方、対照的に、遠隔エッジ上では、同等の状況のために、歴史的測定値がより強く重み付けされることを特徴とする、請求項１〜７のいずれか一項に記載の方法。
9. 方法ステップｂ２による前記測定データが欠けているかまたは本当らしくない場合、前記欠けているかまたは本当らしくないデータは、シミュレーションまたは評価モデルによって置き換えられ、かつ／または、方法ステップｂ１による前記シミュレーションまたは測定データが欠けているかまたは本当らしくない場合、前記プロセスは、固定された所定の制御に基づいて制御されることを特徴とする、請求項１〜８のいずれか一項に記載の方法。
10. 共存できないディスパッチプロセス、すなわち、競合にさらされるディスパッチプロセスに関連付けられたユニットが、グループ単位でのユニットのディスパッチと並行して、適切な時に個別にディスパッチされることを特徴とする、請求項１〜９のいずれか一項に記載の方法。
11. ユニットまたはプロセスの目的地に関連したデータが、前記目的地に近いユニットまたはプロセスの優先度つきディスパッチのために、前記ノードのための前記制御ユニットと交換されることを特徴とする、請求項１〜１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 連続的な信号または制御動作が、競合プロセスを調整するため、または移動ユニットの輸送を制御するために使用されることを特徴とする、請求項１〜１１のいずれか一項に記載の方法。
13. 前記方法は、ノードおよびエッジの変化によってネットワーク構造を最適化するために使用されることを特徴とする、請求項１〜１２のいずれか一項に記載の方法。
14. 前記方法は、右左折確率を最適化するための方法と組み合わせられることを特徴とする、請求項１〜１３のいずれか一項に記載の方法。
15. 前記方法は、前記エッジに沿った個々のユニットの動特性を最適化するための方法と組み合わせられ、前記ユニットは、信号コントローラからの情報および／または指示を受信することを特徴とする、請求項１〜１４のいずれか一項に記載の方法。
16. 請求項１〜１５のいずれか一項に記載の方法の、交通ネットワークの制御のための使用であって、前記ネットワーク内の前記ノードは交差点を表し、前記制御ユニットは交通信号灯を表し、前記エッジは道路区間を表し、前記移動ユニットは前記交通ネットワーク内に含まれる車両および／またはその他を表す、方法。
17. 請求項１〜１５のいずれか一項に記載の方法を実行するために適した、多数の交差点と、道路区間と、データ取得要素と、制御装置を用いる交通信号灯設備とを有する交通システムであって、前記交差点は関連する交通信号灯設備とセンサーとを有し、前記制御装置はデータを受信するために前記センサーに接続されていること、そして、隣接する交通信号灯設備のための前記制御装置はデータを交換するために相互に接続されていることを特徴とする、交通システム。
18. 前記センサーと前記交通信号灯設備のための前記制御装置との間のデータリンク、および、隣接する交通信号灯設備のための前記制御装置間のデータリンクは、無線であることを特徴とする、請求項１７に記載の交通システム。
19. 前記データリンクは、無線ＬＡＮの形態、あるいは、ブルートゥースとしての、赤外線リンクとしての、レーダー信号としての、レーザーリンクとしての、またはそれらの変形としての形態であることを特徴とする、請求項１８に記載の交通システム。
20. 製造プロセスの制御のための請求項１〜１５のいずれか一項に記載の方法の使用であって、前記ノードは生産機械または生産ユニットを表し、前記エッジはそれらの間の輸送経路または中間貯蔵所を表し、前記移動ユニットは製品を表す、使用。
21. 物品輸送のロジスティックスの制御のための請求項１〜１５のいずれか一項に記載の方法の使用であって、前記ノードは輸送ポイントを表し、前記エッジは輸送経路を表し、前記移動ユニットは輸送物品を表す、使用。
22. 組織的プロシージャの調整のための請求項１〜１５のいずれか一項に記載の方法の使用であって、前記ユニットはプロセスに対応し、前記ノードは労働者に対応し、一方、前記エッジは前記プロセスの管理または供給経路を表し、前記コントローラは、行われる前記優先順位付けの決定に対応する、使用。
23. プログラムプロシージャを処理するための請求項１〜１５のいずれか一項に記載の方法の使用であって、前記ノードは、データを処理するプログラムモジュールに対応し、前記プログラムモジュール間で伝達される前記データは、連続した処理プロセスのネットワークの前記エッジを画定し、前記コントローラは、前記プロセスの調整または整合化のために使用される、使用。
24. バイオテクノロジーの分野において、細胞、組織、または有機体内の、物質または活性物質の配布プロセスを制御するために使用する、請求項１〜１５のいずれか一項に記載の方法の使用。

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