Traffic Signal Optimization

• Název práce v češtině: Optimalizace světelných křižovatek
• Název v anglickém jazyce: Traffic Signal Optimization
• Klíčová slova: optimalizace světelných křižovatek|Google Hash Code|genetický algoritmus|horolezecký algoritmus|simulované žíhání
• Klíčová slova anglicky: traffic signal optimization|Google Hash Code|genetic algorithm|hill climbing|simulated annealing
• Akademický rok vypsání: 2022/2023
• Typ práce: bakalářská práce
• Jazyk práce: angličtina
• Ústav: Katedra teoretické informatiky a matematické logiky (32-KTIML)
• Vedoucí / školitel: RNDr. Jiří Fink, Ph.D.
• Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
• Datum přihlášení: 10.05.2023
• Datum zadání: 10.05.2023
• Datum potvrzení stud. oddělením: 18.05.2023
• Datum a čas obhajoby: 05.09.2025 09:00
• Datum odevzdání elektronické podoby: 17.07.2025
• Datum odevzdání tištěné podoby: 17.07.2025
• Datum proběhlé obhajoby: 05.09.2025
• Oponenti: RNDr. Matyáš Lorenc

Zásady pro vypracování

Student se ve své práci bude věnovat řízení množiny křižovatek zadané grafem dle specifikace Google Hash Code [1].
Student práci začne implementací vlastního simulátoru křižovatek dle uvedené specifikace, který bude používat k optimalizaci řízení.
K optimalizaci student s použitím vhodných nástrojů implementuje a následně experimentálně porovná následující algoritmy.
1) Evoluční algoritmy
2) Lokální prohledávání
Na základě získaných zkušeností student dále zvolí některý z následujících přístupů.
3) Memetiské algoritmy
4) Metaheuristiky
5) Náhradní modely

Seznam odborné literatury

[1] Hash code, Traffic signaling, 2021. https://storage.googleapis.com/coding-competitions.appspot.com/HC/2021/hashcode_2021_online_qualification_round.pdf
[2] Eiben, Agoston E., and James E. Smith. Introduction to evolutionary computing. Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2015.
[3] Cozad, Alison, Nikolaos V. Sahinidis, and David C. Miller. "Learning surrogate models for simulation‐based optimization." AIChE Journal 60.6 (2014): 2211-2227.