\chapter{V�sledky simulac�}
Ov��en� chov�n� navr�en�ho ��d�c�ho algoritmu bylo provedeno na dvou sc�n���ch. Oba simuluj� dobu 24 hodin (od p�lnoci do p�lnoci), p�i�em� prvn� z nich p�edstavuje konstantn� p��jezdy na v�ech ramenech po cel� den, druh� pak zachycuje re�ln� provoz zaznamenan� detektory dne 12. prosince 2007. Pro ka�d� ze sc�n��� bylo provedeno porovn�n� n�kolika dopravn�ch veli�in v p��pad� ��zen� jen pevn�mi sign�ln�mi pl�ny (tento stav je ozna�ov�n jako \emph{reference}) a p�i ��zen� pomoc� agent�, kte�� nastavuj� pevn�m sign�ln�m pl�n�m offsety algoritmem navr�en�m v kapitole \ref{sec:navrh} (co� je d�le ozna�ov�no jako \emph{agenti}).

\section{Konstantn� vjezdy}
Sc�n�� s konstantn�mi vjezdy do oblasti nevykazuje z glob�ln�ho zlep�en� v ��dn� ze sledovan�ch veli�in zlep�en�, jak ukazuje tabulka \ref{tab:c01glob} a to ani v parametrech, kter� by m�l algoritmus nejv�ce optimalizovat, v po�tu zastaven� a pr�m�rn� dob� zastaven�. VGS API bohu�el neposkytuje glob�ln� ��seln� �daje pro jednotliv� k�i�ovatky, je tedy nutn� spolehnout se pouze na grafy. Obr�zek v�ak \ref{fig:c01rnumstop495}, �e na k�i�ovatce �evnick�~/~Na Radosti nast�v� zlep�en� v po�tu zastaven� vozidel.

\begin{figure}[t]%
	\centering
	\includegraphics[width=\columnwidth]{c01rnumstops495}%
	\caption{Relativn� zm�ny po�tu zastaven� na k�i�ovatce 5.495. Graf zobrazuje relativn� velikost rozd�lu oproti referen�n�mu syst�mu}%
	\label{fig:c01rnumstop495}%
\end{figure}

Podrobn�ji to lze vid�t na ��slech z jednotliv�ch j�zdn�ch pruh�, kter� ji� k dispozici jsou. Konkr�tn� na j�zdn�ch pruz�ch vedouc�ch od sousedn� ��zen� k�i�ovatky, pro kter� je prim�rn� prov�d�na optimalizace, je zlep�en� z�eteln�. Nap��klad pro pruh odbo�uj�c� vlevo je pr�m�rn� doba j�zdy p�i ��zen� agenty o $13~\%$ ni���. N�kter� parametr� ukazuj� tabulky \ref{tab:c06sect} a \ref{tab:c05sect}. 

\begin{table}%
	\centering
	\input{tab/const01-globaltable}
	\caption{Rozd�l v m��en�ch parametrech v cel� simulovan� oblasti p�i konstatn�ch vjezdech.}
	\label{tab:c01glob}
\end{table}

\begin{table}%
	\centering
	\input{tab/const01-sectiontable-06}
	\caption{Rozd�l v n�kter�ch parametrech na ji�n�m p��jezdu do k�i�ovatky 495, pruh pro odbo�en� vlevo.}
	\label{tab:c06sect}
\end{table}

\begin{table}%
	\centering
	\input{tab/const01-sectiontable-05}
	\caption{Rozd�l v n�kter�ch parametrech na ji�n�m p��jezdu do k�i�ovatky 495, pruh pro odbo�en� vpravo.}
	\label{tab:c05sect}
\end{table}

Bohu�el u druh� k�i�ovatky ji� toto zlep�en� nenast�v� a to ani ve sm�ru od prvn�. 

Dal�� grafy a tabulky porovn�vaj�c� referen�n� syst�m s distribuovan� ��zen�m se nach�zej� v p��loze \ref{app:const01}.

\section{Re�ln� provoz}
Ani p�i simulaci se skute�n�mi vjezdy nen� p�i pohledu na glob�ln� statistiky v tabulce \ref{tab:rglob} znateln� ��dn� zlep�en�. P�i pohledu na jednotliv� k�i�ovatky je ale op�t vid�t znateln� sn�en� po�tu zastaven� v k�i�ovatce 495, jak zobrazuje graf na obr�zku \ref{fig:rrnumstop495}. Bohu�el toto s sebou znovu nese i zhor�en� tohoto parametru na k�i�ovatce 601. P�edev��m kolem 17. hodiny zde nast�v� v�razn� n�r�st d�lek front, kter� s sebou nese zv��en� po�tu zastaven� vozidel. Fronta nejsp�e dosahuje takov� d�lky, �e ji nen� mo�n� vypr�zdnit b�hem jednoho cyklu a proto algoritmus, kter� p�i po��t�n� nastaven� offset� vypo��t�v� hodnocen� v z�vislosti na po�tu aut, kter� projedou po vypr�zdn�n� fronty, nen� schopen vybrat optim�ln� offset.

\begin{table}%
	\centering
	\input{tab/real-globaltable}
	\caption{Rozd�l v m��en�ch parametrech v cel� simulovan� oblasti p�i re�ln�ch vjezdech.}
	\label{tab:rglob}
\end{table}

\begin{figure}[t]%
	\centering
	\includegraphics[width=\columnwidth]{rrnumstops495}%
	\caption{Relativn� zm�ny po�tu zastaven� na k�i�ovatce 5.495. Graf zobrazuje relativn� velikost rozd�lu oproti referen�n�mu syst�mu}%
	\label{fig:rrnumstop495}%
\end{figure}

Dal�� grafy a tabulky k tomuto sc�n��i lze nal�zt v p��loze \ref{app:real}.

\section{Zhodnocen�}
V sou�asn� se verzi se implementace navr�en�ho algoritmu neuk�zala jako �e�en� p�in�ej�c� lep�� pr�jezd vozidel celou oblast�. P�esto byl zaznamen�m alespo� d�l�� �sp�ch na jedn� z k�i�ovatek, kter� m��e nazna�ovat jist� potenci�l t�to metody ��zen� provozu. 

P�vodem probl�m� je pravd�podobn� nep�ipravenost algoritmu na p��li� velkou hustotu provozu, p�i kter� se tvo�� dlouh� fronty. Dokud je provoz na n�zk�ch hladin�ch, udr�uje se po�et zastaven� pod nebo na hranici hodnot, kter� jsou v referen�n�m syst�mu. Pokud se provoz zv��� a za�nou se tvo�it dlouh� fronty, syst�m pravd�podobn� nen� schopen ohodnotit jednotliv� nastaven� offsetu (proto�e nest�h� vypr�zdnit fronty) a proto ani nem��e naj�t optim�ln� offset. �e�en�m by mohlo b�t roz���en� hodnot�c� funkce tak, aby v takov�m p��pad� doch�zelo alespo� k postupn�mu zkracov�n� fronty, je-li to v danou chv�li mo�n�.

Dal�� cestou ke zlep�en� by mohlo b�t odstran�n� n�kter�ch zjednodu�en�, kter� jsou v sou�asn�m modelu pou�ita. Jde p�edev��m o p�edpov�di o hustot�ch provozu. Ty jsou nyn� zalo�eny jen jen po�tu vozidel v jednom (posledn�m) cyklu a neobsahuj� informace o pr�b�hu hustoty v �ase. D� se p�edpokl�dat, �e t�eba v p��pad� existence n�jak� fronty pojede po rozsv�cen� zelen� ��st vozidel v mal�ch vz�jemn�ch vzd�lenostech a po vypr�zdn�n� fronty pak provoz pro��dne. Tak� by se dala zlep�it pr�ce s �daji z detektor�. Ty nyn� nejsou nijak filtrov�ny pro odstran�n� �umu a nep�esnost�.

Dal�� sm�r v�voje by tak� mohlo b�t implementov�n� n�jak�ho algoritmu pro modelov�n� a odhadov�n� d�lek front jen na z�klad� �daj� z detektor�

Otev�enou ot�zkou prozat�m z�st�v� chov�n� algoritmu p�i modelov�n� v�t�� oblasti. P�edev��m bude nutn� prozkoumat vhodn� rozd�len� agent� na pasivn� a aktivn�. Je mo�n�, �e toto rozd�len� se uk�e jako naprosto nevhodn� a nutn� tyto role dynamicky p�ep�nat, nap��klad dle �achovnicov�ho syst�mu, nebo postupn�m ���en�m aktivn�ch agent� po cel� ��zen� s�ti.
