Abstract
Быстрорастущая интенсивность городского движения делает перекрёстки узкими местами городской улично-дорожной сети, где формируются основные задержки и значительная доля конфликтных ситуаций. В статье предлагается подход к моделированию движения централизованно управляемых транспортных средств на регулируемом перекрёстке, сочетающий методы динамического имитационного моделирования и алгоритмы искусственного интеллекта. Рассматриваются постановка задач прогнозирования траекторий и временных окон проезда, адаптивная оптимизация фаз светофорного регулирования на основе данных, и формулировка критериев эффективности, включающих средние задержки, пропускную способность, устойчивость режимов и показатели безопасности. Теоретической основой служат современные модели потоков и методы оптимизации, а также математические результаты по дифференциальным уравнениям и численным методам, развиваемые в научных исследованиях ОшГУ. Практическая значимость состоит в снижении средних задержек и частоты конфликтов за счёт координированного центрального управления и предсказательных политик. Результаты ориентированы на интеграцию с интеллектуальными транспортными системами и могут быть использованы муниципальными операторами для разработки цифровых двойников перекрёстков и последующего внедрения адаптивных контроллеров.