\def \obr {Results/fig/}

\chapter{Výsledky} 

Použitá metoda byla testována na mikrosimulátoru dopravy AIMSUN v 
oblasti Praha - Zličín na dvou scénářích s konstantní 
hustotou provozu a jednom scénáři reálným. Referenční výsledky
byly získány testováním těchto scénářů na konstantní
délce cyklu o hodnotě $80 s$, která je v modelové oblasti skutečně používána.

\section{Scénář 1}
První testovaný konstantní scénář má menší intenzitu provozu a při měření 
s různými konstantními délkami cyklu se ukazuje, že referenční hodnota $80 s$
je více méně optimální. Jak ukazuje následující graf, algoritmus osciluje okolo těchto hodnot až
na moment kolem padesáté minuty, kdy reaguje na prudké zvýšení front, jak ukazuje další graf.

\begin{figure}[H]
\begin{center}
    {\includegraphics[width=8cm]{ \obr oblast.eps}}
    \caption{Oblast simulace skládající se ze dvou křižovatek v oblasti Praha-Zličín}\label{fig:oblast}
\end{center}
\end{figure}

\begin{figure}[H]
\begin{center}
    {\includegraphics[width=12cm]{\obr tc_01_007.eps}}
    \caption{Průběh délky cyklu}\label{fig:tc_01_007}
\end{center}
\end{figure}

\begin{figure}[H]
\begin{center}
    {\includegraphics[width=12cm]{\obr qsum_01_007.eps}}
    \caption{Průběh součtu délek front}\label{fig:qsum_01_007}
\end{center}
\end{figure}

Tento nárůst front kolem padesáté minuty se projevil negativně na vývoji dopravy, jak ukazují následující
dva grafy porovnávající počty zastavení a průměrnou dobu jízdy s referenční délkou cyklu $80s$.

\begin{figure}[H]
\begin{center}
    {\includegraphics[width=14cm]{\obr 01/a_numStops.eps}}
    \caption{Počet zastavení}\label{fig:tc_01_007}
\end{center}
\end{figure}

\begin{figure}[H]
\begin{center}
    {\includegraphics[width=14cm]{\obr 01/a_travelTimeAvg.eps}}
    \caption{Průměrná doba jízdy}\label{fig:qsum_01_007}
\end{center}
\end{figure}

\section{Scénář 2}