Az entrópia közlekedésinformatikai értelmezése

Tamás Berta; Diána Henézi; Ádám Török

doi:10.24228/KTSZ.2026.5.3

Szerzők

Berta Tamás KTI - Közlekedéstudományi és Építésügyi Minőségellenőrző Intézet
Henézi Diána Széchenyi István Egyetem
Török Ádám Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem, Közlekedésmérnöki és Járműmérnöki Kar, Közlekedéstechnológiai és Közlekedésgazdasági Tanszék

DOI:

https://doi.org/10.24228/KTSZ.2026.5.3

Kulcsszavak:

entrópia, közlekedési rendszerek, Shannon-entrópia, forgalomirányítás, információ

Absztrakt

Cikkünk az entrópia egységes értelmezését adja a termodinamika, a statisztikus fizika és az információelmélet területén, majd ezt a fogalmat kiterjeszti a termelési és közlekedési rendszerek elemzésére. A fizikában az entrópia az energia rendezetlenségét és eloszlását jellemzi, és a második főtétel szerint zárt rendszerekben növekszik. A statisztikus fizikában a mikroállapotok számával, míg a Shannon-féle értelmezésben a bizonytalanság mértékével azonos. Ezekre építve a tanulmány az entrópiát komplex rendszerek strukturális analógiájaként alkalmazza. A termelési rendszerekben az entrópia a veszteségek, a variabilitás és a koordinációs problémák összefoglalója, amely csak folyamatos beavatkozással csökkenthető.

A fő eredmény a közlekedési csomópontok entrópia alapú értelmezése. A csomópont entrópiája a forgalmi állapotok variabilitását és kiszámíthatatlanságát fejezi ki, míg az „entalpia” a rendszer hasznosítható potenciálját írja le. A forgalomirányítás (jelzőlámpa, szabályozás) az állapotok korlátozásával csökkenti az entrópiát és növeli a teljesítményt. Mivel a közlekedési rendszerek nyílt rendszerek, az entrópiacsökkentés csak folyamatos energia- és információbevitel mellett tartható fenn. A Shannon-entrópia formalizálja a forgalmi bizonytalanságot és hálózati szinten a koordináció mértékévé válik. A modell végül négy pillért különböztet meg (infrastruktúra, jármű, ember, információ), ahol az információ az entrópiaeloszlást átalakító tényezővé válik. Az autonóm járművek megjelenése az entrópiát az információs rétegbe koncentrálja.

Hivatkozások

Adeleke, O. O., Oguntayo, D. O., Ayobami, I. T., Ogunkunbi, G. A. (2023) "Improving Traffic Flow in Emerging Cities: A SIDRA Intersection Based Traffic Signal Design", Periodica Polytechnica Transportation Engineering, 51(2), pp. 166–171. DOI: https://doi.org/10.3311/PPtr.18018

Ghadi, M. (2024) "A Grid-based Framework for Managing Autonomous Vehicles' Movement at Intersections", Periodica Polytechnica Transportation Engineering, 52(3), pp. 235–245. DOI: https://doi.org/10.3311/PPtr.24397

Mahulikar, S. P., Erkoreka, A. (2026) Self-organised and disorganised dissipative structures as energy-entropy pumps. BioSystems, 266, 105834. DOI: https://doi.org/10.1016/j.biosystems.2026.105834

Pauer, G., Sipos, T., Török, Á. (2019) Statistical analysis of the effects of disruptive factors of driving in simulated environment. Transport, 34(1), pp. 1-8. DOI: https://doi.org/10.3846/transport.2019.6724

Szpotowicz, R., Tóth, C. (2024) Reducing Energy Demand in Concrete Pavements by the Use of Blended Cements. Acta Technica Jaurinensis, 17(3), pp. 118–129. DOI: https://doi.org/10.14513/actatechjaur.00749

Toth, C., Petho, L., Rosta, S., Primusz, P. (2023) Performance assessment of full depth asphalt pavements manufactured with high recycled asphalt pavement content. Acta Technica Jaurinensis, 16(1), pp. 18–26. DOI: https://doi.org/10.14513/actatechjaur.00688

Török, Á., Szalay, Z., Uti, G., Verebélyi, B. (2020) Rerepresenting autonomated vehicles in a macroscopic transportation model. Periodica Polytechnica Transportation Engineering, 48(3), pp. 269-275. DOI: https://doi.org/10.3311/PPtr.13989

Wang, S., Xiao, H., Zhan, L. (2025) On the statistical physics and thermodynamics of polymer networks: An Eulerian theory for entropic elasticity. Journal of the Mechanics and Physics of Solids, 206(A), 106382. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmps.2025.106382

Zemenu, B., Getahun, E., Alemayehu, S., Jothimani, M. (2026) Modeling Urban Expansions and its Environmental Effects in Arba Minch City, Southern Ethiopia Using GIS, Remote Sensing, and Shannon Entropy. Scientific African, 31, e03251. DOI: https://doi.org/10.1016/j.sciaf.2026.e03251