Как пчелы помогают предотвращать аварии на дорогах

Каждый год миллионы людей теряют жизнь или здоровье из-за столкновений на дорогах. Как сделать дорожное движение безопаснее? Как предотвратить трагедии, которые могут случиться в любой момент?


На эти вопросы пытаются ответить ученые со всего мира, используя разные методы и технологии. Один из таких методов — прогнозирование аварий на основе искусственного интеллекта (ИИ). Он может помочь анализировать большие объемы данных о дорожном движении, выявлять факторы риска и определять вероятность и последствия аварий.

Один из интересных примеров применения ИИ для прогнозирования аварий — метод, разработанный китайским ученым Чжичэнем Ли. Он сочетает в себе две идеи: алгоритм пчелиной колонии и нечеткую вейвлет-нейронную сеть.

Что такое «пчелиный» алгоритм

Алгоритм пчелиной колонии — способ решения сложных задач, который подражает поведению пчел при поиске и сборе нектара. Представьте себе, что у вас есть группа пчел, которые должны найти самые сладкие цветы в округе. Как они это делают? Они делятся на три типа: рабочие, наблюдатели и разведчики. Рабочие пчелы летают по округе и пробуют разные цветы. Наблюдатели сидят в улье и ждут, пока рабочие вернутся. Разведчики летают случайным образом и ищут новые цветы.

Когда рабочая пчела находит хороший цветок, она возвращается в улей и воспроизводит своеобразный танец, который показывает другим пчелам направление и расстояние до цветка. Чем слаще нектар, тем интенсивнее танец. Наблюдатели смотрят на танцы и выбирают самые лучшие цветки. Они летят к ним и пробуют нектар. Если он им нравится, они возвращаются в улей и сообщают другим рабочим о качественном источнике. Если нет, они ищут другие цветки. Разведчики добавляют разнообразие в поиск, потому что они могут найти новые цветочные поляны, о которых еще не знают другие. Таким образом, пчелы постепенно находят самые сладкие цветы в округе.

Алгоритм пчелиной колонии работает по тому же принципу, но вместо цветов он ищет решения задачи. Например, если мы хотим найти минимальное значение какой-то функции, мы можем представить, что это значение — самый сладкий цветок, а функция — карта округи с разными цветами. Тогда алгоритм пчелиной колонии будет искать это значение, используя рабочих, наблюдателей и разведчиков. Рабочие будут пробовать разные значения функции и возвращаться с информацией о их качестве. Наблюдатели — выбирать лучшие значения и улучшать их. Разведчики станут добавлять новые случайные значения для расширения поиска.

Алгоритм хорош тем, что он может решать разные задачи, адаптируясь к их особенностям. Он также быстро сходится к оптимальному или близкому к нему решению. Однако у него есть и недостатки: он может застрять в локальном минимуме или максимуме функции, то есть в точке, которая лучше соседних, но хуже глобальной. Он также может потерять свою эффективность в конце поиска, когда все пчелы собираются вокруг одного решения.

Чтобы устранить эти недостатки, Чжичэн Ли внес в алгоритм пчелиной колонии некоторые изменения. Он добавил самоадаптивные мутационные операции, которые позволяют пчелам изменять свои решения в зависимости от того, насколько они близки к оптимальному. Он также добавил операторы выбора, скрещивания и мутации из генетического алгоритма, который тоже основан на имитации природных процессов. Эти операторы помогают пчелам обмениваться информацией и создавать новые комбинации решений.

Как нечеткие данные обеспечивают безопасность движения

Но что же делает алгоритм пчелиной колонии с решениями, которые он находит? Здесь на помощь приходит нечеткая вейвлет-нейронная сеть. Это специальный вид нейросети, которая имеет две особенности: использует нечеткую логику и вейвлеты. Нечеткая логика — способ работы с неопределенными или неточными данными. Например, если мы хотим описать температуру воздуха, мы можем использовать нечеткие термины, такие как «холодно», «тепло» или «жарко».

Эти термины не имеют четких границ, а переходят друг в друга постепенно. Нечеткая логика позволяет задавать степень принадлежности данных к тому или иному термину, используя числа от 0 до 1. Например, если температура воздуха 15 градусов, мы можем сказать, что она принадлежит к термину «холодно» на 0,3, к термину «тепло» на 0,7 и к термину «жарко» на 0. Таким образом, нечеткая логика помогает учитывать неопределенность и размытость в данных.

Вейвлеты — математические функции, которые позволяют разбивать данные на разные частотные диапазоны и анализировать их отдельно. Например, если мы хотим изучить звуковой сигнал, мы можем разделить его на высокие, средние и низкие частоты и посмотреть, как они меняются во времени. Вейвлеты имеют особую форму: они похожи на небольшие волны, которые быстро затухают к нулю по краям. Это делает их удобными для анализа локальных особенностей данных, таких как перепады, скачки или разрывы.

Нечеткая вейвлет-нейронная сеть использует нечеткую логику и вейвлеты для обработки данных о дорожном движении. Она принимает на вход данные о различных факторах, влияющих на аварии, таких как погода, дорожные условия, транспортный поток, нарушения правил и т. д. Она выдает на выходе прогноз смертности в авариях для каждого случая.

Но как связать алгоритм пчелиной колонии и нечеткую вейвлет-нейронную сеть? Здесь алгоритм пчелиной колонии играет роль оптимизатора параметров нечеткой вейвлет-нейронной сети. Каждый нейрон в сети имеет свои веса и пороги, которые определяют его работу. Эти параметры нужно подбирать так, чтобы сеть могла точно прогнозировать аварии. Алгоритм пчелиной колонии помогает найти наилучшие значения этих параметров, используя рабочих, наблюдателей и разведчиков. Он ищет минимальную ошибку прогноза среди всех возможных комбинаций параметров.

Таким образом, метод Чжичэна Ли сочетает в себе две мощные технологии: алгоритм пчелиной колонии и нечеткую вейвлет-нейронную сеть. Он позволяет точно прогнозировать аварии на дорогах и предотвращать их.

Компьютерные симуляции показали, что этот метод обладает высокой точностью и скоростью прогнозирования. Он также учитывает нелинейность и неопределенность данных о дорожном движении, снижает вычислительную сложность и улучшает качество решения.