Abstract:
В условиях быстрого роста населения и увеличения количества
автомобилей в Астане проблема дорожных заторов становится всё более актуальной.
Традиционные методы регулирования транспортных потоков, включая светофорное
управление и расширение дорожной инфраструктуры, не всегда дают долгосрочный
эффект. В данной работе исследуются современные подходы к оптимизации городского
движения, основанные на математическом моделировании, алгоритмах машинного
обучения и интеллектуальных транспортных системах. Проведен анализ текущего
состояния дорожной сети Астаны, выявлены ключевые проблемные зоны и предложены
методы адаптивного управления трафиком. Для тестирования эффективности
предложенной модели проведены симуляционные эксперименты, демонстрирующие
снижение заторов и сокращение времени в пути. Представленные результаты могут быть
использованы для дальнейшего совершенствования транспортной политики города.
