\chapter{V�sledky simulac�}
Ov��en� chov�n� navr�en�ho ��d�c�ho algoritmu bylo provedeno na dvou sc�n���ch. Oba simuluj� provoz po dobu 24 hodin (od p�lnoci do p�lnoci), p�i�em� prvn� sc�n�� p�edstavuje konstantn� p��jezdy na v�ech ramenech po cel� den, druh� zachycuje re�ln� provoz zaznamenan� detektory dne 12. prosince 2007. V r�mci ka�d�ho sc�n��e bylo porovn�no sedm dopravn�ch veli�in, z�skan�ch nejprve p�i ��zen� s pomoc� expertn� navr�en�ch pevn�ch sign�ln�ch pl�n� a po t� 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}. Proces ��zen� s pomoc� expertn� navr�en�ch pevn�ch sign�ln�ch pl�n� je d�le ozna�ov�n jako \emph{reference}), proces ��zen� pomoc� agent� je ozna�ov�n jako \emph{agenti}). Referen�n� syst�m pou��v� pevn� nastaven� offsety: u k�i�ovatky 5.495 60~s, u 5.601 40~s.

\section{Konstantn� vjezdy}

P�i sc�n��i s konstantn�mi vjezdy za�ne ji� na za��tku b�hu simulace agenty dohodnut� rozd�l mezi offsety oscilovat mezi hodnotami 30 a 36 sekund. Zde by bylo jist� vhodn� pou��t n�jak� druh filtrace vypo��tan�ch hodnot, aby se rozd�l ust�lil. Algoritmus doch�z� k jin�mu v�sledku ne� referen�n� syst�m, kter� pou��v� offsety 60 a 40 sekund, tedy jejich rozd�l je 20~s. Graf pr�b�hu zm�n rozd�lu offsetu je na obr�zku \ref{fig:coffsets}.

\begin{figure}%
	\centering
	\includegraphics[width=\columnwidth]{c01-offset-diff}%
	\caption{Rozd�l mezi nastaven�mi offsetu v pr�b�hu simulace s konstantn�mi vjezdy.}%
	\label{fig:coffsets}%
\end{figure}

Takto nastaven� offsety nevykazuj� z glob�ln�ho pohledu zlep�en� situace v ��dn� ze sledovan�ch veli�in, jak je patrn� z tabulky \ref{tab:c01glob} a to ani v parametrech, jako je po�et zastaven� a pr�m�rn� doba zastaven�, kter� by m�l algoritmus  optimalizovat nejv�ce. VGS API bohu�el neposkytuje glob�ln� ��seln� �daje pro jednotliv� k�i�ovatky, je tedy nutn� spolehnout se pouze na grafy. Obr�zek \ref{fig:cr-numstops} tak ukazuje, �e ani na jednotliv�ch k�i�ovatk�ch po v�t�inu dne nedoch�z� ke zlep�en�.

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

\begin{figure}
  \centering
  \subfloat[5.495]{\label{fig:cr-numstops-495}\includegraphics[width=0.5\columnwidth]{cr-numstops-495}}                
  \subfloat[5.601]{\label{fig:cr-numstops-601}\includegraphics[width=0.5\columnwidth]{cr-numstops-601}}
    \caption{Relativn� zm�ny v po�tu zastaven� oproti referen�n�mu syst�mu p�i sc�n��i s konstantn�mi vjezdy.}
  \label{fig:cr-numstops}
\end{figure}

Ani pohled na podrobn� statistiky z jednotliv�ch j�zdn�ch pruh� nevykazuje v�znamn� zlep�en� optimalizovan�ch parametr�. Dal�� grafy a tabulky porovn�vaj�c� referen�n� syst�m s distribuovan�m ��zen�m se nach�zej� v p��loze \ref{app:const01}.

%\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}


\section{Re�ln� provoz}

B�hem sc�n��e s re�ln�mi �daji o vjezdech vozidel do oblasti agenti doch�zej� k r�zn�m hodnot�m rozd�lu mezi offsety, korespondence mezi rozd�lem a hustotou provozu je vid�t srovn�n�m graf� na obr�zc�ch \ref{fig:roffsets} a \ref{fig:rdensglob}. Bohu�el i zde se, stejn� jako v minul�m sc�n��i, objevu oscilace tohoto rozd�lu.


\begin{figure}[p]%
	\centering
	\includegraphics[width=0.9\columnwidth]{real-offset-diff}%
	\caption{Rozd�l mezi nastaven�mi offsetu v pr�b�hu simulace s re�ln�mi vjezdy.}%
	\label{fig:roffsets}%
\end{figure}

\begin{figure}[p]%
	\centering
	\includegraphics[width=0.9\columnwidth]{real-global-density}%
	\caption{Pr�m�rn� hustota vozidel b�hem simulovan�ho dne p�i re�ln�ch vjezdech do oblasti.}%
	\label{fig:rdensglob}%
\end{figure}

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 vid�t znateln� sn�en� po�tu zastaven� v k�i�ovatce 495, jak zn�zor�uje graf na obr�zku \ref{fig:rr-numstops-495}. Zlep�en� nast�v� p�edev��m v dob� ni��� p�epravn� popt�vky. Nane�t�st� na druh� sledovan� k�i�ovatce je pozorov�no sp�e m�rn� zhor�en� (obr�zek \ref{fig:rr-numstops-601}).
%Nyn� neplat�: 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
  \subfloat[5.495]{\label{fig:rr-numstops-495}\includegraphics[width=0.5\columnwidth]{rrnumstops495}}                
  \subfloat[5.601]{\label{fig:rr-numstops-601}\includegraphics[width=0.5\columnwidth]{rrnumstops601}}
    \caption{Relativn� zm�ny v po�tu zastaven� oproti referen�n�mu syst�mu p�i sc�n��i se skute�n�mi vjezdy.}
  \label{fig:rr-numstops}
\end{figure}

%
%\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 jsou k dispozici v p��loze \ref{app:real}.

\section{Zhodnocen�}
V sou�asn� verzi se implementace navr�en�ho algoritmu neuk�zala jako �e�en� sm��uj�c� k lep��mu pr�jezdu vozidel celou oblast�. P�esto byl, p�edev��m v dob� ni��� intenzity provozu, 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. 

Potenci�ln�m zdrojem probl�m� by mohla b�t 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� nebude 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, kter� jsou nyn� zalo�eny jen na po�tu vozidel v jednom (posledn�m) cyklu a neobsahuj� informace o pr�b�hu hustoty v �ase. D� se p�edpokl�dat, �e v p��pad� existence n�jak� fronty pojede po rozsv�cen� zelen� ��st vozidel v mal�ch vz�jemn�ch rozestupech a po vypr�zdn�n� fronty pak provoz pro��dne. Rovn� bych doporu�il zlep�it pr�ci s �daji z detektor�, kter� nejsou nijak filtrov�ny pro odstran�n� �umu a nep�esnost�.

Sm�r, kter�m by se mohl v�voj ub�rat, je tak� implementov�n� 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 pevn� d�len� na tyto dva typy se uk�e jako naprosto nevhodn�, a �e bude 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. 
