2番目の観点では、開発されたアルゴリズムのパフォーマンスは、特に南北方向と東西方向の交通需要の比率が急激に変化する場合、優位性を示す。渋滞が発生した場合二つの対応方法について、①「交通密度によって交通流量を算出した上、最適な信号時間を再計算」（オリジナル）は②「青時間を２秒ずつ延長」（実在感応型信号の対応方法からの発想）より平均遅延時間の減少率が多いが、変動係数の減少率が少ない。国内外の文献を参照して、平均遅延時間を最も重要な評価指標とすれば、対応方法①は対応方法②より優位性がある。 どちらの観点からも、開発したアルゴリズムを用いると平均遅延時間の減少だけでなく、特に専用右折現示がない南北方向の交通需要に対して、遅延時間の変動係数が少なくなる。加えて、一定期間前の情報を使用する代わりに、1秒ごとに更新できる交通流の動的情報を用いる。したがって、ある程度の混雑を回避できる。さらに、所要シミュレーション時間の比較は、単位時間の流出量または所要シミュレーション時間を評価指標として信号制御方法を検証することは困難であることが明らかにする。 アルゴリズムのパフォーマンスは定周期制御より優位性があるが、多くの欠点に対処する必要がある。将来研究に一つの注目点、低い交通需要条件下交通需要が平均車頭時間による計算される代わりの方法の開発である。もう一つの注目点、NPMの遅延計算式Websterの計算式と同様であるが、パラメーターはシミュレーションの状況に応じて調整の必要がある。さらに、構築されたNPMは、交差点の需要率が1.0未満の条件にのみ適用される。1.0を超える場合に適用できるNPMの構築が見込まれる。最後に、入力初期解が実行可能な解の範囲内に当たらない可能性もあるため、対応方法が期待される。 30
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