Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

High-Performance Computing for Distributed Route Computation in Traffic Flow Models

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27740%2F25%3A10259562" target="_blank" >RIV/61989100:27740/25:10259562 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050925006246?via%3Dihub" target="_blank" >https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050925006246?via%3Dihub</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.procs.2025.02.263" target="_blank" >10.1016/j.procs.2025.02.263</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    High-Performance Computing for Distributed Route Computation in Traffic Flow Models

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In the dynamic landscape of smart cities and traffic management, it is necessary to further explore the synergistic potential of realtime traffic data and high-performance computing to optimise traffic flow through dynamic re-routing strategies. High-performance computing plays an essential role in achieving effective traffic flow optimisation. Our research builds upon existing studies highlighting the positive correlation between the integration of live traffic updates and route optimisation. The methodology involves simulations with our Ruth traffic simulator, where vehicles dynamically adjust routes based on up to date traffic information available to them at different levels. Scalability tests are conducted with varying numbers of CPUs and nodes to assess the simulator&apos;s capacity to scale. The results showcase the impact of live traffic data on both driving time and average speed, emphasising the adaptability of our approach for broader applications. In conclusion, our work not only advances the understanding of real-time traffic optimisation but also underscores the critical role of high-performance computing in achieving scalable solutions. The findings present practical implications for the implementation of dynamic re-routing strategies in transportation systems, paving the way for future research and real-world applications on smart cities.

  • Název v anglickém jazyce

    High-Performance Computing for Distributed Route Computation in Traffic Flow Models

  • Popis výsledku anglicky

    In the dynamic landscape of smart cities and traffic management, it is necessary to further explore the synergistic potential of realtime traffic data and high-performance computing to optimise traffic flow through dynamic re-routing strategies. High-performance computing plays an essential role in achieving effective traffic flow optimisation. Our research builds upon existing studies highlighting the positive correlation between the integration of live traffic updates and route optimisation. The methodology involves simulations with our Ruth traffic simulator, where vehicles dynamically adjust routes based on up to date traffic information available to them at different levels. Scalability tests are conducted with varying numbers of CPUs and nodes to assess the simulator&apos;s capacity to scale. The results showcase the impact of live traffic data on both driving time and average speed, emphasising the adaptability of our approach for broader applications. In conclusion, our work not only advances the understanding of real-time traffic optimisation but also underscores the critical role of high-performance computing in achieving scalable solutions. The findings present practical implications for the implementation of dynamic re-routing strategies in transportation systems, paving the way for future research and real-world applications on smart cities.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2025

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Procedia Computer Science. Volume 255

  • ISBN

  • ISSN

    1877-0509

  • e-ISSN

    1877-0509

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    83-92

  • Název nakladatele

    Elsevier

  • Místo vydání

    Amsterdam

  • Místo konání akce

    Amsterdam

  • Datum konání akce

    22. 10. 2024

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku