Ứng dụng thuật toán tối ưu trong mô hình tìm đường đi tin cậy cho thành phố thông minh

Journal of Technical Education Science - Tập 20 Số 03 - Trang 100-110 - 2025
Lap Duy Le, Van Long Nguyen, Thanh Tuan Vu1
1FPT Software Company Limited, Vietnam

Tóm tắt

Nghiên cứu này triển khai và so sánh hai thuật toán tiềm năng trong quản lý giao thông đô thị là thuật toán tối ưu RAO-3 và thuật toán học tăng cường Q-Learning. Nghiên cứu triển khai trên nền tảng hệ thống tối ưu mật độ giao thông động, một hệ thống thu thập dữ liệu giao thông thời gian thực từ các thiết bị IoT và xử lý thông qua cơ sở hạ tầng điện toán sương mù. Việc triển khai thuật toán RAO-3 và Q-Learning trên tập dữ liệu phong phú này có thể xem là một đóng góp đột phá, giúp tìm ra thuật toán tối ưu hóa tốt hơn cho các luồng và lộ trình giao thông dựa trên điều kiện hiện tại. Ý tưởng của nghiên cứu là tạo thủ công một số dữ liệu mẫu, đồng thời trích xuất dữ liệu từ hệ thống tối ưu mật độ giao thông động, sau đó thử nghiệm bộ dữ liệu này với hai thuật toán RAO-3 và Q-Learning. Kết quả đạt được cho thấy thuật toán Q-Learning nổi bật hơn về mặt hiệu quả và độ chính xác so với RAO-3. Đây sẽ là nền móng cho những tiến bộ trong công nghệ thành phố thông minh trong tương lai, nhấn mạnh vai trò của sự tích hợp công nghệ tiên tiến trong việc thúc đẩy các đô thị bền vững, hiệu quả và an toàn hơn.

Từ khóa

#Optimization Algorithms #Pathfinding #Smart Cities #RAO-3 #Q-Learning

Tài liệu tham khảo

P. C. Tho, T. T. P. Anh, N. T. Cuong, and P. N. Phuong, “Organization and control of urban areas of Vietnam oriented towards green and sustainable development,” UD-JST, vol. 11, no. 96.2, pp. 183–189, Nov. 2015.

T. Q. Chien and T. N. Tuan, “Algorithms of the problem of finding the shortest paths from a set of nodes to another set of nodes,” 2004.

D. N. Lau and N. T. Viet, “Parallelizing algorithm Dijkstra’s finding the shortest paths from a vertex to all vertices,” HUEUNI-JNS, vol. 74B, no. 5, pp. 81–92, 2012.

T. Q. Chien, “Revised Bellman-Ford algorithm finding shortest path on extended networks,” UD-JST, vol. 11, no. 96.1, pp. 84–87, Nov. 2015.

G. Giorgio and P. Stefano, “Shortest path algorithms,” Ann. Oper. Res., vol. 13, no. 1, pp. 1–79, 1988.

E. L. Lawler, “Shortest path and network flow algorithms,” Ann. Discrete Math., pp. 251–263, 1979.

D. Eppstein, “Finding the k shortest paths,” SIAM J. Comput., vol. 28, no. 2, pp. 652–673, 1998.

M. El Khaili, “Path planning in a dynamic environment,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl., vol. 5, no. 8, pp. 86–92, 2014.

P. T. M. Phuong, P. T. Yen, and N. T. N. Trang, “Research on optimizing order-picking routes in warehouse operation,” JMST, vol. 80, no. 80, pp. 100–103, Dec. 2024.

W. Zhu, W. Cai, and H. Kong, “Optimal path planning based on ACO in intelligent transportation,” Int. J. Cogn. Comput. Eng., 2025.

H. T. Thien, T. V. Le, and S. Bouzefrane, “iTEVAC: An enhanced trusted evacuation system leveraging fog computing and IoT,” J. Inf. Telecommun., vol. 8, no. 4, pp. 417–451, 2024.

Y. Li, D. Pan, C. Xing, J. Huang, and Q. Zhang, “Research on road test route design method of ADAS system based on fault database and Dijkstra-CWOA,” in Proc. 7th Int. Conf. Robot., Control Autom. Eng. (RCAE), 2024, pp. 281–287.

R. V. Rao, “Rao algorithms: Three metaphor-less simple algorithms for solving optimization problems,” Int. J. Ind. Eng. Comput., pp. 107–130, 2020.

C. J. C. H. Watkins and P. Dayan, “Q-learning,” Mach. Learn., vol. 8, pp. 279–292, 1992.

T. V. Le, D. L. Le, and H. T. Tran, “Dynamic traffic optimization system: Leveraging IoT and fog computing for enhanced urban mobility with the RAO algorithm,” in Proc. Int. Conf. Green Technol. Sustain. Dev., 2024, pp. 73–84.