СТАЙНАЯ ПАРАДИГМА В МОДЕЛИРОВАНИИ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ НА ДОРОЖНОЙ СЕТИ

  • М. В. Андреева Московский автомобильно-дорожный государственный технический университет (МАДИ)
  • В. Е. Павловский ФИЦ Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН
  • В. В. Павловский Российский Экономический Университет им. Г.В. Плеханова
Ключевые слова: Стая, моделирование, транспортные потоки

Аннотация

Стайная парадигма – это один из подходов к задаче группового управления робота-ми. Его идея состоит в том, что вместо выделения одного управляющего центра группа рассматривается как множество равноправных агентов, каждый из которых выбирает свое поведение самостоятельно, подчиняясь ряду относительно несложных правил; но в результате для группы в целом синтезируется желаемое поведение. Данная работа по-священа применению этого подхода к моделированию транспортного потока автомобилей на дорожной сети; таким образом, построенная система относится к классу микромоде-лей. В первой части работы описана используемая математическая модель, правила пове-дения для каждого автомобиля в потоке – правила выбора скоростей движения и правила перестроений с учетом окружающих автомобилей, исходя из правил дорожного движения и желаемой цели, разной у разных участников движения – автомобили въезжают на моде-лируемую развязку по разным дорогам и хотят проехать ее в различных направлениях. При этом логика правил одинакова для всех автомобилей, но конкретные численные значения параметров генерируются случайно для каждого автомобиля, реализуя различное поведе-ние («характер») различных агентов и различный стиль их вождения, от «чрезвычайно тихого вождения» до «агрессивного вождения». Во второй части работы представлен разработанный авторами с использованием этой модели программный симулятор. В за-ключительной части приведены результаты численных экспериментов с применением это-го симулятора для условного городского перекрестка и реальной московской транспортной развязки на пересечении Третьего транспортного кольца и Звенигородского шоссе. Иссле-дована зависимость фактической пропускной способности транспортного узла от интен-сивности транспортного потока и соотношения долей поворачивающих автомобилей и проезжающих перекресток прямо. В результате моделирования получены реалистичные зависимости между показателями – в частности, с ростом транспортной нагрузки поток сначала растет, но затем сокращается в связи с возникновением заторов и пробок, которые симулятор позволяет оценить наглядно.

Литература

1. Gasnikov A.V., Klenov S.L., Nurminskiy E.A., Kholodov Ya.A., Shamray N.B. Vvedenie v matematicheskoe modelirovanie transportnykh potokov: ucheb. posobie [Introduction to math-ematical modeling of transport flows: textbook], ed. by Gasnikova A.V. Moscow: MFTI, 2010, 362 p.
2. Shvetsov V.I. Matematicheskoe modelirovanie transportnykh potokov [Mathematical modeling of transport flows], Avtomatika i telemekhanika [Automation and telemechanics], 2003, No. 11, pp. 3-46.
3. Semenov V.V. Matematicheskoe modelirovanie transportnykh potokov megapolisa [Mathemat-ical modeling of traffic flows of the metropolis]. Moscow: Inst. grikl. matematiki im. M.V. Keldysha RAN, 2004, 44 p. 4. Treiber M., Kesting A. Traffic Flow Dynamics. Data, Models and Simulation. Springer: Ber-lin-Heidelberg, 2013, 503 p. 5. Hoogendoorn S.P., Bovy P.H.L. State-of-the-art of vehicular traffic flow modeling, J. Syst. Cont. Eng., 2001, Vol. 215, Issue 4, pp. 283-303.
6. Kurzhanskiy A.A., Kurzhanskiy A.B., Varayya P. Rol' makromodelirovaniya v aktivnom upravlenii transportnoy set'yu [The role of macromodeling in active transport network man-agement], Trudy MFTI [Proceedings of MIPT], 2010, No. 4, pp. 100-118.
7. Mikheeva T.I., Mikheev S.V., Bogdanova I.G. Modeli transportnykh potokov v intellektual'nykh transportnykh sistemakh [Models of transport flows in intelligent transport systems], Nauchnoe obozrenie. Tekhnicheskie nauki [Scientific review. Technical science], 2014, No. 2, pp. 63-64.
8. Ligthill M.J., Whitham F.R.S. On kinetic waves II. A theory of traffic flow on crowded roads, Proc. of the Royal Society Ser. A, 1995, Vol. 229, No. 1178, pp. 317-345. 9. Philips W.F. A kinetic model for traffic flow with continuum implications, Transp. Plan. Technol., 1979, Vol. 5, pp. 131-138.
10. Gazis D.C., Herman R., Potts R.B. Car-Following Theory of Steady-State Traffic Flow, Oper-ations Research, 1959, Vol. 7, No. 4, pp. 499-505.
11. Livshits V.V. Matematicheskaya model' sluchayno-determinirovannogo vybora i ee primenenie dlya rascheta trudovykh korrespondentsiy [Mathematical model of random-deterministic choice and its application for calculating labor correspondence], Avtomatizatsiya protsessov gradostroitel'nogo proektirovaniya [Automation of urban planning design processes]. Mos-cow: TSNIIP gradostroitel'stva, 1973, pp. 39-57. 12. Wilson A.G. A statistical theory of spatial distribution models, Transpn. Res., 1967, Vol. 1, pp. 253-270.
13. Buslaev A.P., Novikov A.V., Prikhod'ko V.M., Tatashev A.G., Yashina M.V. Veroyatnostnye i imitatsionnye podkhody k optimizatsii avtodorozhnogo dvizheniya [Probabilistic and simula-tion approaches to optimizing road traffic]. Moscow: Mir, 2003, 368 p.
14. Zyryanov V.V. Primenenie mikromodelirovaniya dlya prognozirovaniya razvitiya transportnoy infrastruktury i upravleniya dorozhnym dvizheniem [Application of micromodeling for fore-casting the development of transport infrastructure and traffic management], Dorogi Rossii XXI veka [Roads of Russia of the XXI century], 2009, No. 3, pp. 37-40.
15. Kuzin M.V. Imitatsionnoe modelirovanie transportnykh potokov pri koordinirovannom rezhime upravleniya: dis. … kand. tekhn. nauk [Simulation of traffic flows in a coordinated control mode: cand. of eng. sc. diss.]. Omsk, 2011, 143 p. 16. Newell G.F. Nonlinear effects in the dynamics of car – following, Oper. Res., 1961, Vol. 9, pp. 209-229.
17. Buslaev A.P., YAshina M.V., Tatashev A.G. O funktsiyakh sostoyaniya v modeli neodnorodnogo trafika [On state functions in the model of inhomogeneous traffic], Vestnik Moskovskogo avtomobil'no-dorozhnogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta (MADI) [Bulletin of the Moscow automobile and road state technical University (MADI)], 2017, No. 3 (50), pp. 45-51. 18. Buslaev A.P., Prikhodko V.M., Tatashev A.G., Yashina M.V. The deterministic-stochastic flow model // arXiv:physics/0504139 [physics.soc-ph], 2005, pp. 1-21.
19. Martynova I.V., Ershov N.M. Imitatsionnoe modelirovanie dorozhnogo trafika s pomoshch'yu setey Petri [Simulation of road traffic using Petri nets], Vestnik Mezhdunarodnogo universiteta prirody, obshchestva i cheloveka. Dubna [Bulletin of the International University of nature, society and man], 2016, No. 2, pp. 22-27.
20. Dotoli M., Fanti M. An urban traffic network model via coloured timed Petri nets, Control Engineering Practice, 2006, Vol. 14, Issue 10, pp. 1213-1229.
Опубликован
2020-05-02
Выпуск
Раздел
РАЗДЕЛ. III. УПРАВЛЕНИЕ В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ И СЕТЕВЫХ СИСТЕМАХ