Pemodelan Dan Simulasi Kontrol Adaptif Lampu Lalu Lintas Menggunakan Algoritma Jaringan Syaraf Tiruan

Abstract

Abstrak

Sistem transportasi merupakan sistem dinamis yang kompleks dan sulit untuk dimodelkan secara tepat. Model yang tepat membutuhkan validasi dan verifikasi model. Makalah ini menyajikan model dan simulasi event diskrit yang lebih baik dari kontrol lampu lalu lintas waktu tetap (fixed time) pada persimpangan tunggal. Model yang dikembangkan menggunakan Simulink / SimEvent toolbox yang disediakan oleh Matlab. Penulis mengusulkan model yang ditingkatkan menggunakan algoritma jaringan syaraf tiruan sebagai kontrol adaptif lampu lalu lintas yang terdapat pada blok lampu lalu lintas cerdas. Model persimpangan jalan menggunakan empat pendekatan, masing – masing pendekatan terdiri dari satu jalur aliran lurus dan aliran belok kanan. Setiap aliran dimodelkan sebagai antrian M/M/1. Metode FIFO diterapkan pada antrian kendaraan di setiap aliran lalu lintas. Waktu kedatangan antar kendaraan dimodelkan menggunakan distribusi eksponensial. Validasi model dilakukan dengan dua skenario waktu kedatangan antar kendaraan masing – masing 3 detik (lalu lintas padat) dan 9 detik (lalu lintas lengang). Hasil percobaan menunjukkan bahwa jumlah antrian kendaraan dan waktu tunggu rata – rata kendaraan pada sistem kontrol lampu lalu lintas adaptif lebih rendah dibandingkan pada sistem kontrol lampu lalu lintas fixed time. Hal tersebut berarti bahwa model yang diusulkan lebih baik daripada model yang telah dikembangkan sebelumnya.

Kata kunci : model event diskrit, kontrol lampu lalu lintas, jaringan syaraf tiruan, persimpangan tunggal, distribusi, validasi.

Abstract


Transportation systems are complex dynamic systems that hard to be modeled exactly. The correct model need model verification and validation. This paper presents better discrete event models and simulations of fixedtime traffic controls at single intersections. Model is developed using Simulink / SimEvent toolbox provided by Matlab. The author propose enhanced models using artificial neural network algorithms as adaptive controls of traffic lights contained in intelligent traffic light blocks. The intersection model uses four approaches, and each approach consists of one trough stream and one right turn stream. Each stream is modeled as an M/M/1 queue. FIFO discipline is applied to the vehicles queue in each stream. The arrival time between vehicles is modeled using an exponential distribution. Model validation is done with two scenarios of arrival time between vehicles each - 3 seconds (high traffic volume) and 9 seconds (low traffic volume). The experimental results show that the number of vehicle queues and the average waiting time of the vehicles on the adaptive traffic control system is lower than in the fixed time traffic control system. This means that the proposed model is better than the previously developed model.

Keywords: discrete event model, traffic light control, artificial neural network, single intersection, distribution, validation