CONCLUSION ET PERSPECTIVES.
La congestion routière est un phénomène
de plus en plus courant, surtout dans les grandes villes et directement
perceptible par le grand public, car elle est subie par de nombreux usagers.
C'est pourquoi, depuis une cinquantaine d'années, des théoriciens
du trafic cherchent à mieux comprendre et à quantifier les
mécanismes à l'oeuvre. C'est dans ce contexte que la
présente étude consistait au développement d'un
système de gestion du trafic routier par la logique comme outils d'aide
à la décision, nous avons organisé le travail en trois
activités principales : (1)la recherche des variables d'entrées
propres au cas local du Cameroun en général et spécifique
au cas du carrefour NDOKOTI en particulier et pouvant faire office de
variables significatives du trafic , (2)la fuzzification de ces variable en
guise de formatage pour être exploitables par un système flou et
(3) la définition des fonctions d'appartenance pour prévoir la
sortie du système en terme de Defuzzification dans le but de rendre
notre système exploitable.
Pour comprendre le problème d'embouteillage, il faut
garder présent à l'esprit que c'est un phénomène
qui survient lorsque la demande (le nombre de véhicules qui cherchent
à utiliser une infrastructure donnée) est supérieure
à la capacité de cette infrastructure. Si la demande
excède la capacité, alors des véhicules seront ralentis
à l'entrée de l'infrastructure, formant ainsi un bouchon. Ces
véhicules excédentaires seront à chaque instant plus
nombreux qu'à l'instant précédent. Comme chaque
véhicule occupe une certaine longueur de voie, la longueur de la file
d'attente ne fera que croître en proportion du nombre de véhicules
présents dans cette file d'attente.
Le présent travail ouvre ainsi les recherches sur les
perspectives suivantes :
- La base de notre système de gestion des
embouteillages reposant sur la logique floue n'est pas capable d'apprendre
face à de nouvelles situations. Ainsi, l'ajout des réseaux de
neurones pour leur capacité d'apprentissage aboutira à un
système hybride du type neuro-Flou à l'aide d'algorithmes de
reconnaissance de forme permettant de rendre robuste et évolutif
notre face à de nouvelles données en vue d'une extension
future,afin de migrer vers un système du type SOFT COMPUTING
pour gérer les embouteillages dans la ville de Douala
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