نوقشت رسالة ماجستير للطالبة اسراء كاظم حاجم من جامعة البصرة كلية الهندسة قسم الهندسة الكهربائية بعنوان المعالجة الذكية للإشارات المرورية لطرق مدينة البصرة وتضمنت في المدن ذات الكثافة السكانية المتزايدة، يعد الازدحام المروري مشكلة كبيرة تساهم في المشكلات الاجتماعية والصحية، والتأخير والتلوث البيئي والحوادث. وتواجه البصرة، وهي مدينة مهمة في العراق، هذا التحدي بسبب نموها السريع وزيادة استخدام السيارات. من خلال فهم الأسباب الجذرية والآثار المترتبة على الاختناقات المرورية، يمكن لمخططي المدن وصانعي السياسات والمقيمين العمل معًا لتنفيذ حلول لتجربة نقل حضري أكثر كفاءة واستدامة ومتعة، مما يعزز نوعية الحياة للمقيمين والزوار. في الجزء الأول، تتناول هذه الأطروحة الازدحام المروري وتأثيره على زيادة وقت الانتظار والانبعاثات واستهلاك الوقود. وبما أن هذا النوع الحساس من البيانات الجغرافية المحلية لم يكن من السهل الوصول إليه، فقد قمنا بإنشاء جميع البيانات التي تم أخذها في الاعتبار في تجاربنا باستخدام محاكاة دقيقة تسمى SUMO (محاكاة التنقل الحضري) مع خريطة طريق مفتوحة. على وجه التحديد، نعرض كيف يمكن تطبيق SUMO لإنشاء سيناريوهات واقعية مناسبة للتحليل وتحاكي ظروف العالم الحقيقي عن كثب. قمنا بإنشاء سيناريوهين للمنطقة المحددة (شارع التجارة وتقاطعاته)، السيناريو الأول: ظروف مرورية نموذجية، والسيناريو الثاني عرض الازدحام المروري، ومقارنة نتائج المحاكاة، حيث نسب الزيادة في وقت الانتظار، والانبعاثات وبلغت نسبة استهلاك الوقود (268.67%، 22.05%، 21.68% على التوالي).
وقد أظهرت نتائج الجزء الأول من الأطروحة عدم كفاءة أنظمة الإشارات المرورية التقليدية في تقليل حركة المرور ومعالجة القضايا البيئية وخاصة استهلاك الوقود وانبعاثات ثاني أكسيد الكربون، أما الجزء الثاني من تطبيق الخوارزميات الجينية (GAs) لضوابط الإشارات الضوئية ل يتم فحص إنشاء أدوات ذكية في هذه الأطروحة. تسعى استراتيجية GA إلى خفض استهلاك الوقود وانبعاثات ثاني أكسيد الكربون وأوقات الانتظار في شبكات النقل. يتم تنفيذها من خلال عمليات محاكاة SUMO في بيئة افتراضية. تستخدم الخوارزمية الجينية (GA) المستخدمة في هذا العمل تقنية التشفير الثنائي لتمثيل تكوينات توقيت الإشارة وتتضمن وظيفة اللياقة لتقييم استهلاك الوقود في الشبكة. ومن خلال التطوير المستمر لمجموعة من حلول توقيت الإشارة على مدى بضعة أجيال، تم اكتشاف المخطط الأمثل لتوقيت إشارة المرور. عند مقارنتها بخطط توقيت الإشارة الافتراضية، فإن نهج GA فعال للغاية في تقليل أوقات الانتظار وانبعاثات ثاني أكسيد الكربون واستهلاك الوقود. تظهر النتائج التجريبية أن تحسين وقت الانتظار له الأثر الأكبر في تقليل أوقات الانتظار وتحسين أداء النظام (انخفاض وقت الانتظار بنسبة 89.63% تقريبًا، وتقليل انبعاثات ثاني أكسيد الكربون بنسبة 29.37% تقريبًا، واستهلاك الوقود: أقل بنسبة 29.18% تقريبًا)
باستخدام إشارات المرور الذكية بمساعدة خوارزميات التحسين، هناك تحسن في توقيت إشارات المرور، مما يخلق نظام نقل فعال وصديق للبيئة.