Введение. 
Нейроуправляемая сеть для параметрической оптимизации в задаче управления транспортными потоками

Многочисленные попытки учёных до сих пор не привели к построению качественной математической модели управления потоками транспорта на городских дорогах. Такая модель должна определять функциональную зависимость параметров управления от параметров транспортных потоков. Во всём мире транспортные потоки управляются с помощью светофоров. При наличии достаточно точной математическую модели потоков транспорта, мы сможем определять оптимальную длительность фаз сигналов светофоров для достижения максимальной пропускной способности узла дорожной сети.

Математическая модель дорожного движения в работе строится на основе теории управляемых сетей [1−6]. Такая модель учитывает структуру доступных для движения дорог, изменение сети в соответствии с сигналами светофоров, а также позволяет рассчитывать состояние потоков машин в каждый момент времени. В работах [5], [6] мы дополнили модель введением подсетей, из которых собирается полная сеть.

Главной сложностью стало определение точных значений пропускных способностей маневров и параметров распределения потоков. В работах [7−9] рассматриваются возможные подходы к решению этой проблемы. В работе [10] нами было предложено использовать искусственную нейронную сеть для определения параметров, в данной работе даётся более точное описание её применения.