| 논문명 |
Tabu Search-Ant Colony 알고리즘을 활용한 교차로 신호 최적화 연구 / Study on Intersection Signal Optimization Using Tabu Search-Ant
Colony Algorithm |
| 저자명 |
안홍기(An, Hong Ki);김동선(Kim, Dong Sun) |
| 수록사항 |
대한토목학회논문집, v.45 n.3 (2025-06) |
| 주제어 |
교차로 최적화, Tabu Search-Ant Colony algorithm, CO2, 다목적함수 최적화 ; Intersection optimization, Tabu Search-Ant Colony algorithm, CO2, Multi-objective optimization |
| 요약1 |
교차로에서 발생하는 지체나 정체는 인접한 도로에 영향을 미치며, 이는 도시 전체의 교통 혼잡으로 이어질 수 있다. 따라서 교차로는 단순한 도
로의 연결점이 아니라, 교통 시스템 전반을 제어하는 핵심 지점이라 할 수 있다. 이러한 이유로 교차로의 혼잡을 최소화하는 일은 교통공학자에
게 주어진 중요한 과제 중 하나이다. 최근에는 교차로 성능 향상을 위한 방안으로 인공지능(AI) 알고리즘에 관한 관심이 높아지면서, 지능형 교
통 신호 제어에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 유전 알고리즘(GA)과 입자 군집 최적화(PSO)와 같은 AI 기반 신호 제어 모델을 활용
하여, 주행 시간, 지연 시간, 정지 횟수를 최소화하거나 교차로 용량을 극대화하는 다목적 최적화 기법이 많이 연구되고 있다. 이에 본 연구에서
는 CO2 배출량을 다목적함수로 포함한 하이브리드 Tabu search-Ant colony 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 말레이시아 알로스타
(Alor Setar)의 신호화 교차로에 적용되었으며, SIDRA 분석을 통해 성능을 평가하였다. 그 결과, 최적화된 116초의 신호주기는 대기열 길이
20 %, CO2 배출량 18 %, 정지 횟수 25 % 감소와 함께 교차로 용량은 15 % 향상되는 것으 |
| 요약2 |
Congestion or delays occurring at intersections can significantly impact adjacent roadways, potentially leading to widespread urban
traffic congestion. Accordingly, intersections should not be viewed merely as points of connection between roads, but rather as critical
control nodes within the broader transportation system. Minimizing congestion at intersections is thus a major challenge for
transportation engineers. In recent years, growing interest in artificial intelligence(AI) algorithms has led to increased research on
intelligent traffic signal control systems aimed at enhancing intersection performance. Many studies have focused on multi-objective
optimization models employing AI-based algorithms such as Genetic Algorithms(GA) and Particle Swarm Optimization(PSO),
targeting reductions in travel time, delays, and the number of stops, or improvements in intersection capacity. This study proposes a
hybrid Tabu Search-Ant Colony Optimization algorithm that incorporates CO2 emissions as a key objective within a multi-objective
framework. The proposed algorithm was applied to a signalized intersection in Alor Setar, Malaysia, and its performance was
evaluated using SIDRA analysis. The optimized signal cycle length of 116 seconds resulted in a 20 % reduction in queue length, an
18 % reduction in CO2 emissions, a 25 % decrease in the number of stops, and a 15 % improvement in intersection capacity. These
findings provide empirical evidence that the proposed algorithm is effective in achieving sustainable and efficient traffic signal control. |
