Search academic texts

Information × Registration Number 2121U007932, Article popup.category Бакалаврська робота Title Спосіб маршрутизації в інтелектуальних транспортних мережах на основі методів нечіткої логіки (AI translated) popup.author Грабовенко Юлія ВікторівнаHrabovenko Yuliya Viktorivna popup.publication 01-06-2021 popup.source_user Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» popup.source https://ela.kpi.ua/handle/123456789/41804 popup.publisher Київ Description В бакалаврському дипломному проєкті реалізовано спосіб маршрутизації в інтелектуальних транспортних мережах за допомогою методів нечіткої логіки, призначений для обчислення та вибору маршруту з найвищим рейтингом для здійснення руху транспортними засобами. Програма дозволяє визначити множину оптимальних непересічних маршрутів та обчислити їх відповідні рейтинги на основі даних про сумарний час проходження шляху та значення максимальної загрузки на всьому маршруті. Програмний продукт був створений на мові програмування Python 3.9, у візуальному середовищі PyCharm Community Edition 2021.1.1. Для візуалізації графу транспортної мережі та отримання результатів розрахунку алгоритму використовується модуль PyQT5 5.15.4, що дозволяє користуватися Qt GUI фреймворком в мові Python. Для моделювання системи нечіткого виводу використовується набір інструментів для нечіткої логіки scikit-fuzzy 0.4.2 з пакету SciPy. In this project for a Bachelor's Degree, method of routing in intelligent transport networks using fuzzy logic methods, designed to calculate and select the route with the highest rating for the vehicles movement is realized. The software product makes it possible to determine the set of optimal disjoint routes and calculate their respective ratings based on data of the total travel time and the maximum load value on the entire route. This program was realized in Python3.9 language in PyCharm Community Edition 2021.1.1 visual environment. To visualize the graph of the transport network and obtain the results of the the algorithm calculation the module PyQT5 5.15.4 is used, which allows to use the Qt GUI framework in Python. To model the fuzzy output system, the fuzzy logic toolkit – scikit-fuzzy 0.4.2 for SciPy is used. popup.nrat_date 2025-11-05 Close