автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Алгоритмы и программные средства системного анализа критических ситуаций для управления дорожным движением

На правах рукописи

Лапковский Роман Юрьевич

АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА КРИТИЧЕСКИХ СИТУАЦИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ДОРОЖНЫМ ДВИЖЕНИЕМ

Специальность 05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (в технической отрасли)

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Саратов-2013

005531522

005531522

Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Саратовский государственный университет имени Н.Г. Чернышевского»

Научный руководитель: член-корреспондент РАН, заслуженный

деятель науки РФ, доктор технических наук, профессор Резчиков Александр Федорович

Официальные опнопепты: Большаков Александр Афанасьевич,

Защита состоится «15» мая 2013 г. в 15:00 часов на заседании диссертационного совета Д 212.242.04 при ФГБОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.» по адресу: 410054, г. Саратов, ул. Политехническая, 77, корп. 1, ауд. 319.

С диссертацией можно ознакомиться в научно-технической библиотеке ФГБОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.».

Автореферат разослан « М- » апреля 2013 г.

доктор технических наук, ФГБОУ ВПО «Саратовский государственный технический университет имени Гагарина Ю.А.», профессор кафедры «Системы искусственного интеллекта»

Фоминых Дмитрий Сергеевич, кандидат технических наук, ФГБУН «Институт проблем точной механики и управления РАН», старший научный сотрудник лаборатории системных проблем управления и автоматизации в машиностроении

Ведущая организация: ФГБУН «Институт проблем управления

сложными системами РАН» (г. Самара)

Ученый секретарь диссертационного совета

В.В. Алешкии

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Транспортные системы в настоящее время играют важнейшую роль в экономике как отдельных предприятий, так и государств в целом, осуществляя значительную долю перевозок грузов и пассажиров. Они представляют собой сложные человеко-машинные системы, включающие транспортные инфраструктуры, транспортные средства, водителей, пешеходов и другие составляющие дорожного движения, а также множество влияющих на него факторов, таких как погодные, климатические, правовые, психологические и др. К основным особенностям таких систем следует отнести разветвленность структуры, разнородность состава и ключевую роль человека на всех этапах их функционирования. В разработку такого класса систем большой вклад внесли A.A. Большаков, В.Н. Бурков, Н.П. Бусленко, С.Н. Васильев, В.А. Виттих, Ю.И. Клыков, В.В. Клюев, В.В. Кульба, А.Г. Мамиконов, Д.А. Новиков, Д.А. Поспелов, Г.С. Поспелов, И.В. Прангишвили, А.Ф. Резчиков, C.B. Смирнов, В.А. Твердохлебов, А.Д. Цвиркун и другие ученые.

Одной из основных проблем транспорта на сегодняшний день является низкий уровень безопасности. По данным Госавтоинспекции, за 2012 год на дорогах РФ произошло 203597 дорожно-транспортных происшествий, в результате которых погибли 27991 человек, а 258618 получили ранения'. Поддержание высокого уровня безопасности дорожного движения требует постоянного контроля и модернизации транспортной системы.

Среди отечественных и зарубежных работ, посвященных системному анализу и математическому моделированию дорожного движения, следует отметить работы М.Б. Афанасьева, Д. Газиса, A.B. Гасникова, Б.С. Кернера, В.В. Козлова, Г.И. Клинковштейна, А.Б. Куржанского, Е.В. Мерлова, К. Нейгела, В.В. Семенова, Ф. Хейта, В.И. Швецова и других ученых. Рассмотренные в них модели описывают сложные штатные ситуации, но не позволяют в большинстве случаев исследовать отдельные дорожно-транспортные происшествия и приводящие к ним критические ситуации. Это связано с тем, что существующие модели не позволяют достаточно подробно описать сложные причинно-следственные зависимости и индивидуальные особенности участников движения. Они применяются, как правило, для различных задач управления трафиком, где требуется оперировать потоками транспортных средств. Известные «микроскопические» модели являются более подробными, так как рассматривают отдельные транспортные средства. Но и они не позволяют конструктивно учесть взаимосвязи между разнородными компонентами дорожного движения (водители, транспортные средства, светофоры и др.). При этом в достаточной степени не учитываются состояние человека (реакция, зрение и др.), погодный (видимость, осадки и др.) и дорожный (сцепление с дорогой, ее повреждения и др.) факторы.

' Официальный сайт Госавтоинспекции МВД России: Сведения о показателях состояния безопасности дорожного движения. - URL: http://www.gibdd.ru/stat/ (дата обращения: 03.02.2013).

В связи с этим известные программные средства ориентированы на исследование штатных режимов дорожного движения. В них отсутствует комплексный анализ ситуации в целом, что является необходимым для исследования критических ситуаций, которые играют важную роль при решении задач поиска причин дорожно-транспортных происшествий, управления дорожным движением, модернизации и проектирования дорожно-транспортных сетей.

Это делает актуальной разработку новых моделей и методов описания дорожного движения, позволяющих осуществлять комплексный анализ различных дорожных ситуаций, особенно критических, необходимый для поиска причин их возникновения и решения других задач управления дорожным движением для повышения его безопасности.

Цель работы - разработка алгоритмов и программных средств системного анализа критических ситуаций для управления дорожным движением с целью повышения его безопасности.

Объект исследования — дорожное движение.

Предмет исследования - алгоритмы и программные средства системного анализа критических ситуаций для управления дорожным движением.

Задачи исследований:

- системный анализ дорожно-транспортных систем с целью выделения доминантных компонентов, процессов и внешних факторов, определяющих дорожное движение, а также выявления связей между ними;

- разработка математической модели дорожного движения, основанной на его причинно-следственной декомпозиции, позволяющей описывать критические дорожные ситуации, обусловленные множеством разнородных взаимосвязанных факторов в дорожно-транспортных системах;

- разработка методик оценки возможных причин критических ситуаций в дорожно-транспортных системах и выбора эффективных действий по их устранению для повышения безопасности дорожного движения;

- разработка программно-информационного комплекса по анализу и оценке причин критических ситуаций на перекрестках дорожно-транспортных систем.

Методы и средства исследования. В основу исследований положены методы системного анализа, теории множеств, теории графов, теории причинно-следственных комплексов, математического моделирования и объектно-ориентированного проектирования.

Научная новизна работы заключается в следующем:

- на основе системного анализа дорожно-транспортных систем предложены методы их многоуровневой декомпозиции и построения модели дорожного движения в форме динамической причинно-следственной сети, что позволяет интегрировать модели разнородных компонентов дорожного движения в рамках единого целого;

- разработан алгоритм дискретно-событийного анализа, основанный на выделении особых состояний компонентов дорожного движения, что позволяет эффективно решать задачу синхронизации их функционирования во времени;

- предложена модель дорожного движения на перекрестках и программные средства ее реализации, отличающиеся объединением в рамках причинно-следственной сети отдельных моделей: поведения водителя, транспортного средства, светофора и дорожных условий, что позволяет системно решать задачи анализа критических дорожных ситуаций и их прогнозирования;

- предложена методика оценки возможных причин критических ситуаций на перекрестках для систем поддержки принятия решений по их поиску, отличающаяся учетом большого числа взаимосвязанных факторов и событий, определяющих дорожное движение.

Достоверность и обоснованность полученных результатов и рекомендаций обеспечивается корректным применением методов системного анализа, теории множеств, теории графов, теории причинно-следственных комплексов, математического моделирования, объектно-ориентированного проектирования; широкой апробацией результатов исследований на научных конференциях разного уровня и публикацией в печати; согласованностью реальных данных с данными, полученными путем моделирования.

Выносимые на защиту результаты. В соответствии с целью работы получены следующие результаты, выносимые на защиту:

- метод разработки моделей дорожного движения в форме динамической причинно-следственной сети, объединяющей отдельные его компоненты в рамках единой системы, основанный на многоуровневой декомпозиции дорожно-транспортных систем;

- алгоритм дискретно-событийного анализа, организующий совместное функционирование и взаимодействие моделей отдельных компонентов дорожного движения;

- модель дорожного движения на перекрестках дорожно-транспортных систем и программные средства ее реализации, основанные на построении причинно-следственной сети;

- методика оценки возможных причин критических ситуаций на перекрестках дорожно-транспортных систем для систем поддержки принятия решений по их поиску.

Практическая значимость работы. Разработано программное обеспечение для анализа дорожного движения на перекрестках дорожно-транспортных систем при различных дорожных ситуациях и транспортных потоках, положенного в основу оценки возможных причин критических ситуаций для повышения безопасности дорожного движения.

Реализация и внедрение результатов исследований. Основные результаты диссертационной работы являются составной частью фундамен-

5

тальных научных исследований, выполняемых Институтом проблем точной механики и управления РАН (№гос. регистрации 01201156340). Получено 2 свидетельства о регистрации электронных ресурсов. Результаты диссертационной работы использованы в ГИБДД ГУ МВД РФ по Саратовской области и ООО «Объединение «Саратовские дороги», что подтверждено соответствующими документами.

Полученные результаты нашли применение также в лекционных курсах, лабораторных работах, курсовых и дипломных проектах для студентов специальности 22.02.00 «Автоматизированные системы обработки информации и управления» в Саратовском государственном техническом университете имени Гагарина Ю.А.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на 7-й научно-технической конференции «Мехатроника, автоматизация, управление» (Санкт-Петербург, 2010); научной конференции «Компьютерные науки и информационные технологии» (Саратов, 2010); научных конференциях молодых ученых «Presenting Academic Achievements to the World» (Саратов, 2010, 2011); Международной заочной научной конференции «Технические науки: теория и практика» (Чита, 2012); Международной заочной научно-практической конференции «Актуальные вопросы современной информатики» (Коломна, 2012); 7-й Международной научно-практической конференции «Перспективы развития информационных технологий» (Новосибирск, 2012); 12-й Международной научной конференции «Интеллект и наука» (Железногорск, 2012); 25-й Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Саратов, 2012); 4-й Всероссийской конференции молодых ученых «Россия молодая» (Кемерово, 2012); международной научной конференции «Компьютерные науки и информационные технологии» (Саратов, 2012); научных семинарах лаборатории системных проблем управления и автоматизации в машиностроении Института проблем точной механики и управления РАН (Саратов, 2009-2013).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 14 печатных работ, в том числе 3 в ведущих рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК РФ, получено 2 свидетельства о регистрации электронных ресурсов. Личный вклад автора заключается в разработке аппарата причинно-следственных сетей, алгоритма дискретно-событийного анализа, варианта декомпозиции дорожно-транспортных систем, модели дорожного движения на перекрестках, методики оценки причин критических ситуаций и их реализации в виде программно-информационного комплекса.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка использованной литературы и приложения. Общий объем работы составляет 125 страниц, включая 25 рисунков, 4 таблицы, 4 страницы приложения. Список использованной литературы включает 164 наименования.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность исследований, сформулирована цель, показаны научная новизна и практическая значимость работы, выделены результаты, выносимые на защиту.

В первом разделе проведен анализ существующих моделей и методов описания сложных систем, управления и оптимизации дорожного движения, анализ безопасности сложных систем и путей ее повышения.

Анализ показывает, что известные модели дорожного движения ориентированы лишь на отдельные изолированные составляющие: транспортные потоки, светофоры, транспортные средства (ТС), их группы и др. Не рассматривается их взаимосвязь и ряд важных факторов (человеческий, погодный и т.д.), играющих особо важную роль при возникновении критических ситуаций. В то же время существуют достаточно общие подходы, позволяющие объединить разнородные составляющие в единое целое (рис. 1).

Одним из таких подходов является подход, основанный на использовании причинно-следственных комплексов, предложенный А.Ф. Резчи-ковым и В.А. Твердохлебовым.

Пешеходный ^ переход

Рис. 1. Дорожное движение как объект управления

Причинно-следственный комплекс образуется совокупностью взаимосвязанных причинно-следственных звеньев (ПСЗ), каждое из которых представляется группой причины, группой следствия и ядром, описывающим соответствующую причинно-следственную зависимость.

Во втором разделе рассмотрены результаты системного анализа дорожно-транспортных систем, заключающегося в варианте их многоуровневой декомпозиции по пространственно-территориальному, объектному и временному признакам, а также в выявлении существенных связей между

компонентами системы. Предложен формальный аппарат причинно-следственных сетей (ПСС) для построения модели системы, а также алгоритм дискретно-событийного анализа, обеспечивающий взаимодействие моделей отдельных компонентов дорожного движения во времени.

В качестве формального аппарата построения модели дорожного движения предлагается использовать аппарат ПСС, обладающий достаточной степенью общности для интеграции разнородных компонентов дорожного движения в рамках единого целого. ПСС задается тройкой 7У= (Н, Ь, Е), где Н= {/гь ..., И„} — множество ПСЗ; Ь = {/1, ..., /„,} - множество связей между ними, Е= {а, ..., ен,} - множество классов элементарных событий.

Функционирование сети заключается во взаимодействии звеньев посредством обмена событиями, описывающими элементарные причины и следствия и отражающими элементарные воздействия одних компонентов системы на другие; ими могут быть команды, физические воздействия, состояния и т.п. События характеризуются своими атрибутами и множествами их возможных значений. Вычислительной частью звена является ядро, которое реализуется различными моделями и описывает зависимость следствия от причины.

Для построения моделей дорожно-транспортных систем необходимо выполнить их декомпозицию. На первом этапе осуществляется пространственно-территориальная декомпозиция, отражающая пространственное разделение дорожно-транспортной сети (ДТС) по странам, областям, городам, районам и т.п. Нижний уровень образуют базовые фрагменты ДТС: перекрестки, прямые участки, повороты, переезды, мосты и др.

На втором этапе выполняется объектная декомпозиция базовых фрагментов ДТС на основные объекты, участвующие в движении, и факторы, существенно влияющие на него. В ходе движения объекты оказывают влияние друг на друга, в результате меняется их поведение и, как следствие, состояние системы в целом. В работе рассматривается один из наиболее сложных и аварийных базовых фрагментов ДТС города - перекресток.

На третьем этапе выполняется разбиение функционирования каждого из компонентов декомпозиции на временные интервалы. Это осуществляется с помощью специального алгоритма дискретно-событийного анализа, основанного на предположении, что в отдельные интервалы времени каждый компонент функционирует автономно, а их взаимодействие осуществляется между этими интервалами.

Предложенный подход с применением ПСС и алгоритма дискретно-событийного анализа может также найти применение для описания других человеко-машинных систем.

В третьем разделе рассмотрена модель дорожного движения на перекрестках, представленная в виде ПСС, а также модели и алгоритмы, образующие ядра ее звеньев.

Рассмотрим ПСС, описывающую дорожное движение на регулируемом перекрестке (рис. 2). Сеть состоит из моделирующих ПСЗ, описывающих основные объекты движения (Н0~ водители, Ну - ТС, Ні - светофор, Нс - дорожные условия (ДУ)), и служебных ПСЗ, реализующих механизм синхронизации моделирования.

Для осуществления взаимодействия звеньев предложенной сети используются следующие классы событий: е0 - команда управления моделированием; — изменение состояния водителя; е2 - изменение характеристик водителя; ез - наблюдение водителями ДУ; <?4 — команда водителя ТС; в5 - изменение состояния ТС; ев — изменение характеристик ТС; Єї - влияние ТС на ДУ; - изменение состояния светофора; ед — изменение характеристик светофора; е10- влияние светофора на ДУ; ец~ изменение состояния ДУ; Єі2 - изменение характеристик моделирования; ец - команда завершения этапа моделирования.

Рис. 2. Структура причинно-следственной сети

Каждый класс событий характеризуется рядом атрибутов, описывающих основные его свойства. Для обращения к атрибутам используется символ «.», например, е2.г - атрибут г события класса ег.

Для интеграции конкретных моделей в структуру ПСС и обеспечения их синхронизации во времени каждая из них реализует две функции: Уврсм.О _ нахождение времени до ближайшего особого состояния, при котором осуществляется влияние на какой-либо другой компонент; /чод (7) -выполнение моделирования на заданном промежутке времени Т. Реализации данных функций рассматриваются отдельно для каждой из моделей.

В ходе выполнения указанные функции используют данные из поступивших в звено событий-причин, обрабатывают их и формируют новые события-следствия, которые далее поступают в другие звенья в соответствии со связями между ними.

Звено HD описывает поведение водителя ТС, заключающееся в оказании определенного воздействия на органы управления ТС в ответ на наблюдаемые ДУ. Модель основана на выделении набора типичных ситуаций, в которых оказываются водитель, и описании наиболее типичного его поведения с учетом индивидуальных особенностей (реакция, зрение, темперамент и др.). Функция /¡рсм.О определяет время до реакции водителя на дорожные условия (e\.t) или достижения им очередной точки маршрута при неизменных параметрах движения.

Основные расчетные формулы имеют следующий вид:

A = p(ei ,с.рс, е, .r.r„), tw = (е, .с.v, - е3 .с.v) / еъ .с.а, Ла = с, .c.v ■ !а + е, .с.а ■ t] / 2, t _i(h-hi)Ui.c.v + tii,ha<h

р [min((-e3.c.v ± ^je3.c.v + 2■ e3.c.a■ h)/e,.c.a),ha > A'

где еъ.с.рс - позиция ТС, е\.r.r„ - очередная точка маршрута, e3.c.v, - целевая скорость ТС, e3.c.v - текущая скорость ТС, е3.с.а - текущее ускорение ТС; в качестве результата выступает min (lp, e\.t).

Функция fMOx(T) представлена продукционной моделью, основными правилами которой являются:

(Л <e2.r &h< е2.ё) —* (е4.а = 0; е4.Ь =1),

(A < e2.r & e3.c.v > 0) —> (е4.а = 0; e4.b =/L(e3.c.v)),

(A < e2.r & e3.c.v = 0) —* (e4.a = 0; e4.b = 0,6),

(h < e2.r & e3.t.s„ =«к») —> (e4.a = 0; e4.b = 1),

(h, < e2.r & e3.c.v > 50 & A,<3 & e3.i.s„ =«жк») —* (e4.a = 0,9; e4.b = 0),

(A, < e2.r & €}.t.s„ =«жк») —> (e4.a = 0; e4.b =fc(v))!

(A, < e2.r & e}.t.s„ =«жз») —> (e4.a = 0,1; e4.b = 0),

(A, < r & e3.t.s„ =«з») —> (e4.a = 0,2; e4.b = 0),

где A — расстояние до ближайшего ТС; h, — расстояние до ближайшего светофора; е2.г - радиус обзора водителя; е2.е — расстояние до применения водителем экстренного торможения; е4.а, е4.Ь - коэффициенты нажатия педалей акселератора и тормоза; e^.t.s,, - сигнал ближайшего светофора. Если не выполнено ни одно из правил, то имеет место свободное движение ТС (е4.а = 0,4; е4.Ь — 0). Расчеты выполняются для каждого водителя.

Идентификация ТС, с которыми возможно столкновение, производится по формулам:

h = p(ei ,с.рс, еъ ,с.рк), хс1, = е} .с.рс .x + d- cos(e, ,с.ас ± я / 2), ycU2 =eyc.pc.y + d-sin(eyc.ac±x/2), Ь1Л = ycU -tan(erc.a )• .г u,

Кл ={еъ.с.рс.у-ъп{е,.с.ас) ■е,.с.рс.х-Ь11)-

■ (е3 С.рс.у- 1ап(е,.с.ас)- е,,с.рс,х-Ь12), ^ Г А-, >0&к2 >0 &агйап((е,,с.рс.у-еъ,с.рс.у)/

с1к = • ' (,/(е3 .с.рс .х — <?, ,с.рс .х)) < 7Г / 3

1,

с

Л

О — в противном случае

где е^.срк, ез.с.ак, - позиция и направление к-то ТС (индексом с обозначено ТС рассматриваемого водителя); д- ширина ТС; 1, если столкновение возможно, О-в противном случае.

Звено Ну описывает поведение основных подсистем ТС (рулевая, тормозная и движущая) в зависимости от управляющих воздействий водителя с учетом характеристик ТС. При этом формируются обновленные параметры движения ТС с учетом задержек срабатывания подсистем.

Функция /врсм.() определяет время до ближайшего срабатывания какой-либо из подсистем ТС и задается соотношением тт(е5,а„ е5-Ь,). Функция /мод (7) задается рядом соотношений, определяющих зависимости параметров движения ТС от управляющих воздействий водителя:

вТР1 = еб-У™хе5-а»> вта = еб-а1е5М„ А,) >

где е-).V, — целевая скорость, е7.д - ускорение, е5.а„ - положение педали акселератора, е5.Ь„ - положение педали тормоза, е6-зе[0, 1] — коэффициент износа шин, вб.утах - максимальная скорость, е^.сц - максимальное ускорение, е6.Ьк - максимальное торможение. Расчеты выполняются для каждого ТС.

Звено #£ описывает функционирование светофора, заключающееся в последовательной смене его сигнала.

Функция /врем () задается временем до ближайшей смены сигнала (е^Л), а функция /моя(Т) представлена моделью, реализующей последовательную смену состояний через заданные промежутки времени.

Звено Не описывает процесс изменения ДУ под действием объектов, участвующих в дорожном движении, а также влияющих на него факторов. Для каждого из водителей данное звено формирует информацию о видимых ДУ в зависимости от внешних условий, ландшафта и т.п.

Функция/врем.О^00, а функцияу^од (7) выполняет следующие задачи: -объединение всех влияющих на ДУ факторов, заключающееся в формировании на основе событий ет, ею, еи нового события ец, включающего данные о дорожной обстановке;

- формирование данных о видимых параметрах дорожной ситуации в виде события ез, передаваемого наблюдающим участникам движения.

Служебные звенья реализуют предложенный алгоритм дискретно-событийного анализа и обеспечивают синхронизацию процесса моделирования системы во времени.

Число компонентов декомпозиции по времени на этапе построения модели неизвестно, так как оно зависит от входных данных. Поэтому предлагается использовать циклическую конструкцию, на каждой итерации которой осуществляется моделирование системы на очередном промежутке времени. Схематически алгоритм дискретно-событийного анализа может быть представлен блок-схемой (рис. 3).

Рис. 3. Алгоритм дискретно-событийного анализа: H¡ - i-e моделирующее звено; п — количество моделирующих звеньев; Т - общая длина интервала моделирования; T¡ - информация об особом состоянии /'-го звена (с - время наступления особого состояния, Н - множество звеньев, с которыми осуществляется взаимодействие); М- множество взаимодействующих звеньев;/- флаг окончания

ПСС позволяет модифицировать существующие звенья и добавлять новые, поэтому при необходимости модель может быть расширена и детализирована.

В четвертом разделе предлагаются методики оценки возможных причин критических ситуаций на перекрестках и выбора действий по их модернизации с целью повышения безопасности дорожного движения, представлен программно-информационный комплекс, реализующий предложенные модели и алгоритмы, рассмотрены результаты моделирования движения.

Методика оценки возможных причин критических ситуаций на перекрестках представлена в виде набора шагов по построению наиболее правдоподобных ситуаций, их моделированию и анализу.

1. Формирование множества возможных исходных состояний. Пусть состояние системы q е Q описывается и параметрами. Определим множество возможных исходных состояний Qs = {q\q е Q\q = (qr..qk,qM...qii)}, где параметры q\...qt - вычислены на основе данных о происшествии, собранных экспертами и службами, проводящими расследование; остальные <7*+i •••<?« — неизвестны, поэтому задаются определенными комбинациями из множеств их допустимых значений или следующим образом: q, е {а\ а е. R\a, < а < ¿,;3у е Z: а = я,, + jh,},i = k + \,n, где я,., fr,/?,. eR.

2. Формирование цепочек развития событий. Для каждого из исходных состояний множества на основе предложенной модели дорожного движения формируется цепочка развития событий. Обозначим формирование цепочек как отображение л::^, -»(д,,...,^),

3. Проверка цепочек на соответствие данным о происшествии. Строится множество QR = {q\qtQs^, (р(к(д)) = 1}, где отображение ф: > {0,1} описывает условие согласования цепочки развития событий с данными о происшествии. В качестве ф используются различные механизмы проверки соответствия значений параметров состояний в различные моменты времени реальным данным о происшествии.

4. Распределение цепочек по классам причин. Полученное множество цепочек развития событий распределяется по классам возможных причин, при этом каждому их них ставится в соответствие множество

= Отображение \\г : (5 —> {0,1} представляет собой условие, при котором в исходном состоянии заложена причина /'-го класса. Для каждого класса причин вычисляется вес ш = .

5. Анализ полученных результатов. На основе весов классов причин делается вывод о наиболее возможных причинах. Исследователь может уточнить некоторые из них или ввести дополнительные, расширить множество исходных состояний за счет расширения множеств значений неизвестных параметров, после чего повторить процедуру повторно.

Выбор действий по повышению безопасности движения на перекрестках. Для решения данной задачи используются данные из архива, включающего штатные и критические ситуации. Эти данные представляются набором цепочек развития событий СЛ = {с, = (д,1, ..., ({,„) \ Мхщх&0\, где <2 — множество всех состояний системы. Помимо архивных данных, в ходе анализа используются также экспериментальные данные - сформированные цепочки для проверки факторов, определяющих безопасность исследуемого фрагмента ДТС Ск = {ск = {цк1, ..., (¡кт) \ Ухщ,ге0.

Повышение безопасности движения достигается за счет выбора подмножества Мл с Миз множества всевозможных действий М= {ти ..., /и,,}. Каждое из них задается стоимостью, временем выполнения и атрибутами, определяющими новые значения параметров исследуемой системы.

Для решения задачи используется набор логических фильтров, определяющих основные ограничения на применение тех или иных наборов действий. Первый фильтр исключает подмножества неприменимых действий и подмножества, содержащие несовместимые друг с другом действия Мо = {Мх | УЛ/Л с: М, А/,) < 0 & у(>«,'"') = 1}, где отобра-

жение у: (Л/, М) —» {0, 1} определяет совместимость действий, а О - множество основных требований к характеристикам перекрестка.

Второй фильтр описывает ограничения, связанные с лимитами стоимости модернизации и времени ее реализации Мв = {Мх | УМХ с М0, ^(С^иСд, Мх) < 0}, где Рл - показатель затрат.

Третий фильтр исключает наборы действий, которые снижают эффективность обслуживания ТС Мс = {Мх | \/Мх с Мв, 0) -РЕ(СК, Мх) < 0}, где Ре - показатель эффективности обслуживания ТС.

Оставшиеся наборы действий Мс анализируются на предмет уровня безопасности после их применения. Безопасность оценивается показателем аварийности (А), рассчитываемым по формуле: А = 100-а/с, где а - число ТС, попавших в дорожно-транспортное происшествие; с - общее число ТС. В результате осуществляется выбор действий, обеспечивающий наибольшее повышение уровня безопасности.

Моделирование дорожного движения на перекрестке осуществлялось с помощью предложенной модели. Транспортный поток описывался

многоканальной системой массового обслуживания с неоднородными потоками заявок. Исследовалась зависимость показателя аварийности от индивидуальных особенностей водителей (радиус обзора (/') и время реакции (/)). Результаты моделирования представлены на рис. 4.

Проводились исследования зависимости показателя аварийности от длительности желтого сигнала светофора при различных состояниях дорожного покрытия. Показано, что незначительное увеличение длительности желтого сигнала светофора при скользком дорожном покрытии позволяет снизить аварийность, при этом снижение пропускной способности является незначительным.

В результате вычислительных экспериментов получены зависимости, согласующиеся со статистическими данными, что подтверждает адекватность предложенной модели дорожного движения на перекрестках.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

1. На основе системного анализа предложены многоуровневая декомпозиция дорожно-транспортных систем и формальный аппарат причинно-следственных сетей для ее реализации, обеспечивающий объединение моделей разнородных компонентов, участвующих в дорожном движении, в рамках единой системы.

2. Построены модели отдельных компонентов дорожного движения на перекрестке: поведения водителя и транспортных средств, работы све-

Рис. 4. График зависимости показателя аварийности от индивидуальных качеств водителей

тофора и дорожных условий, интегрированные в динамическую причинно-следственную сеть, организующую их совместное функционирование. Предложен алгоритм дискретно-событийного анализа, обеспечивающий синхронизацию взаимодействия этих моделей во времени.

3. На основе использования модели дорожного движения предложены методики оценки возможных причин критических ситуаций для систем поддержки принятия решений по их поиску и выработки действий, направленных на повышение уровня безопасности движения.

4. Предложена структура и состав программно-информационного комплекса по анализу движения на перекрестках дорожно-транспортных систем и оценке возможных причин критических ситуаций на них. Получены свидетельства ИНИПИ РАО ОФЭР о регистрации электронных ресурсов №18020 и №18084.

5. Результаты диссертационной работы использованы в ГИБДД ГУ МВД РФ по Саратовской области, ООО «Объединение «Саратовские дороги», а также в учебном процессе и в отчетах о НИР Института проблем точной механики и управления РАН (№ гос. регистрации 0120 0 803005).

ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРАЦИИ

Публикации в ведущих рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК РФ

1. Лапковский Р.Ю. Причинно-следственный подход к расследованию аварийных ситуаций в человеко-машинных системах / A.C. Иванов, Р.Ю. Лапковский, Д.А. Уков, Л.Ю. Филимонюк//Мехатроника, автоматизация, управление. 2012. № 2. С. 38-43.

2. Лапковский Р.Ю. Причинно-следственный подход к моделированию движения на сложных участках дорожно-транспортной сети / Р.Ю. Лапковский, A.C. Иванов,

B.А. Иващенко // Управление большими системами. Вып. 35. М.: ИПУ РАН, 2011. С. 283-303.

3. Лапковский Р.Ю. Кибернетический подход к моделированию разнородных процессов в мехатронных системах / A.C. Иванов, Р.Ю. Лапковский, Д.А. Уков, Л.Ю. Филимонюк // Мехатроника, автоматизация, управление. 20 И. № 1. С. 16-20.

Публикации в других изданиях

4. Лапковский Р.Ю. Причинно-следственный подход к моделированию автотранспортной системы / A.C. Иванов, В.А. Иващенко, Р.Ю. Лапковский // Компьютерные науки и информационные технологии: материалы Междунар. науч. конф. Саратов: Изд. центр «Наука», 2012. С. 119-121.

5. Лапковский Р.Ю. Построение системы моделирования дорожного движения в автотранспортной системе / Р.Ю. Лапковский // Математические методы в технике и технологиях - ММТТ-25: сб. тр. XXV Междунар. науч. конф.: в Ют. Т. 8. Секция 12 / под общ. ред. A.A. Большакова. Волгоград: Волгогр. гос. техн. ун-т, 2012. С. 104-106.

6. Лапковский Р.Ю. Построение системы моделирования дорожного движения / Р.Ю. Лапковский // Интеллект и наука: тр. XII Междунар. науч. конф. / под общ. ред. A.B. Хныкина. Красноярск: Центр информации, 2012. С. 138-139.

7. Лапковский Р.Ю. Причинно-следственный подход к поиску причин дорожно-транспортных происшествий / Р.Ю. Лапковский // Перспективы развития информационных технологий: сб. материалов VII Междунар. науч.-практ. конф. / под общ. ред.

C.С. Чернова. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2012. С. 72-76.

8. Лапковский Р.Ю. Моделирование дорожного движения для задач анализа его безопасности / Р.Ю. Лапковский // Актуальные вопросы современной информатики:

материалы Междунар. заоч. науч.-практ. конф. Коломна: Моск. гос. обл. соц.-гуманит. ин-т, 2012. С. 167-171.

9. Лапковский Р.Ю. Причинно-следственный подход для анализа безопасности сложных систем / Р.Ю. Лапковский // Технические науки: теория и практика: материалы Междунар. заоч. науч. конф. Чита: Молодой ученый, 2012. С. 127-130.

10. Лапковский Р.Ю. Причинно-следственный подход к выбору мероприятий по повышению безопасности дорожного движения / Р.Ю. Лапковский // РОССИЯ МОЛОДАЯ: сб. докл. студентов, аспирантов и профессорско-преподавательского состава университета по результатам IV Всерос. науч.-практ. конф. молодых ученых / отв. ред. В.Ю. Блюменштейн. Кемерово: КузГТУ, 2012. С. 314-316.

11. Lapkovsky R. The processes synchronization in the model of cause-effect complexes / R. Lapkovsky // Представляем научные достижения миру. Естественные науки: материалы науч. конф. молодых ученых «Presenting Academic Achievements to the World». Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 2011. Вып. 2. С. 46-50.

12. Лапковский Р.Ю. Причинно-следственный подход к моделированию происшествий в мехатронных человеко-машинных системах / А.С. Иванов, Р.Ю. Лапковский, Д.А. Уков // Мехатроника, автоматизация, управление - МАУ-2010: тр. 7-й науч.-техн. конф. с междунар. участием. М.: Новые технологии, 2010. С. 192-194.

13. Lapkovsky R. The modification of the model of a cause-effect complex / R. Lapkovsky // Представляем научные достижения миру. Естественные науки: материалы науч. конф. молодых ученых «Presenting Academic Achievements to the World». Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 2010. С. 72-76.

14. Лапковский Р.Ю. Причинно-следственный комплекс в моделировании человеко-машинных систем / А.С. Иванов, Р.Ю. Лапковский, Д.А. Уков // Компьютерные науки и информационные технологии: материалы науч. конф. Саратов: Изд-во Сарат. ун-та, 2010. С. 57-63.

15. Свидетельство о регистрации электронного ресурса № 18020 ИНИПИ РАО ОФЭРНиО. Объединённый фонд электронных ресурсов «Наука и образование»: Программа для проектирования структуры причинно-следственных комплексов. ССЬМ V.! .2 / Р.Ю. Лапковский, дата регистрации 15.03.2012.

16. Свидетельство о регистрации электронного ресурса № 18084 ИНИПИ РАО ОФЭРНиО. Объединённый фонд электронных ресурсов «Наука и образование»: Программа для моделирования дорожного движения на регулируемом перекрестке с помощью причинно-следственной сети. СагМоунщРБК у.З.О / Р.Ю. Лапковский, дата регистрации 29.03.2012.

Лапковский Роман Юрьевич АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА КРИТИЧЕСКИХ СИТУАЦИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ДОРОЖНЫМ ДВИЖЕНИЕМ

Автореферат

Свидетельства о регистрации электронных ресурсов

Подписано в печать 08.04.13 Бум. офсет. Тираж 100 экз.

Усл. печ. л. 1,0 Заказ 48

Формат 60x84 1/16 Уч.-изд. л. 1,0

Саратовский государственный технический университет

410054, Саратов, Политехническая ул., 77 Отпечатано в Издательстве СГТУ. 410054, Саратов, Политехническая ул., 77 Тел. 24-95-70; 99-87-39 e-mail; izdat@sstu.ru

I I

со,

сЗ

со о

10 см

ч !

■Е'1

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего профессионального образования ( 11

Саратовский государственный университет имени Н.Г. Чернышев сжог'о!

На правах

Лапковский Роман Юрьевич

ру

копщ

АЛГОРИТМЫ И ПРОГРАММНЫЕ СРЕДСТВА | СИСТЕМНОГО АНАЛИЗА КРИТИЧЕСКИХ СИТУАЦИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ ДОРОЖНЫМ ДВИЖЕНИЕМ

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации (в технической отрасли)

:и

, 1,1

( I > 1

и

Ш.1

Диссертация на соискание

ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель -чл.-корр. РАН, доктор технических профессор А.Ф. Резчиков

Саратов-2013

наук,

СОДЕРЖАНИЕ

Стр.

ВВЕДЕНИЕ........................................................................................................3

1. ОБЗОР И АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЯ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ.........................................9

1.1. Обзор и анализ известных подходов к описанию сложных систем ...9

1.2. Обзор и анализ известных подходов к исследованию

дорожного движения...............................................................................11

1.3. Анализ проблемы обеспечения безопасности дорожного движения ...22

1.4. Постановка задачи исследования...........................................................28

2. МНОГОУРОВНЕВАЯ ДЕКОМПОЗИЦИЯ ДОРОЖНО-ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ НА ОСНОВЕ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННОГО ПОДХОДА..............................................31

2.1. Исследование особенностей применения причинно-следственных комплексов при анализе сложных систем.............................................32

2.2. Понятие причинно-следственной сети..................................................36

2.3. Пространственно-территориальная декомпозиция..............................39

2.4. Объектная декомпозиция........................................................................42

2.5. Временная декомпозиция........................................................................43

2.6. Результаты по разделу.............................................................................47

3. РАЗРАБОТКА МОДЕЛИ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ

НА ПЕРЕКРЕСТКАХ ДОРОЖНО-ТРАНСПОРТНЫХ СИСТЕМ В ФОРМЕ ПРИЧИННО-СЛЕДСТВЕННОЙ СЕТИ......................................49

3.1. Разработка структуры и состава причинно-следственной сети..........49

3.2. Построение моделирующих звеньев причинно-следственной сети...55

3.3. Построение служебных звеньев причинно-следственной сети..........68

3.4. Результаты по разделу.............................................................................72

4. ПРИМЕНЕНИЕ РАЗРАБОТАННЫХ МОДЕЛЕЙ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЕГО БЕЗОПАСНОСТИ.......................73

4.1. Разработка методики оценки возможных причин критических ситуаций в дорожном движении............................................................73

4.2. Разработка методики выбора действий по повышению безопасности дорожного движения.......................................................81

4.3. Построение программно-информационного комплекса реализации предложенных методик, моделей и алгоритмов..............84

4.4. Анализ результатов моделирования дорожного движения

на перекрестке дорожно-транспортной системы..................................89

4.5. Результаты по разделу.............................................................................100

ЗАКЛЮЧЕНИЕ.................................................................................................102

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ.................................................................................104

ПРИЛОЖЕНИЕ.................................................................................................122

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность работы. Транспортные системы в настоящее время играют важнейшую роль в экономике как отдельных предприятий, так и государств в целом, осуществляя значительную долю перевозок грузов и пассажиров. Они представляют собой сложные человеко-машинные системы, включающие транспортные инфраструктуры, транспортные средства, водителей, пешеходов и другие составляющие дорожного движения, а также множество влияющих на него факторов, таких как погодные, климатические, правовые, психологические и др. К основным особенностям таких систем следует отнести разветвленность структуры, разнородность состава и ключевую роль человека на всех этапах их функционирования. В разработку такого класса систем большой вклад внесли A.A. Большаков, В.Н. Бурков, Н.П. Бусленко, С.Н. Васильев, В.А. Виттих, Ю.И. Клыков, В.В. Клюев, В.В. Кульба, А.Г. Мамиконов, Д.А. Новиков, Д.А. Поспелов, Г.С. Поспелов, И.В. Прангишвили, А.Ф. Резчиков, C.B. Смирнов, В.А. Твердохлебов, А.Д. Цвиркун и другие ученые.

Одной из основных проблем транспорта на сегодняшний день является низкий уровень безопасности. По данным Госавтоинспекции, за 2012 год на дорогах РФ произошло 203597 дорожно-транспортных происшествий, в результате которых погибли 27991 человек, а 258618 получили ранения1. Поддержание высокого уровня безопасности дорожного движения требует постоянного контроля и модернизации транспортной системы.

Среди отечественных и зарубежных работ, посвященных системному анализу и математическому моделированию дорожного движения, следует отметить работы М.Б. Афанасьева, Д. Газиса, A.B. Гасникова, Б.С. Кернера, В.В. Козлова, Г.И. Клинковштейна, А.Б. Куржанского, Е.В. Мерлова, К. Ней-гела, В.В. Семенова, Ф. Хейта, В.И. Швецова и других ученых. Рассмотренные в

1 Официальный сайт Госавтоинспекции МВД России: Сведения о показателях состояния безопасности дорожного движения. - URL: http://www.gibdd.ru/stat/ (дата обращения: 03.02.2013).

них модели описывают сложные штатные ситуации, но не позволяют в большинстве случаев исследовать отдельные дорожно-транспортные происшествия и приводящие к ним критические ситуации. Это связано с тем, что существующие модели не позволяют достаточно подробно описать сложные причинно-следственные зависимости и индивидуальные особенности участников движения. Они применяются, как правило, для различных задач управления трафиком, где требуется оперировать потоками транспортных средств. Известные «микроскопические» модели являются более подробными, так как рассматривают отдельные транспортные средства. Но и они не позволяют конструктивно учесть взаимосвязи между разнородными компонентами дорожного движения (водители, транспортные средства, светофоры и др.). При этом в достаточной степени не учитываются состояние человека (реакция, зрение и др.), погодный (видимость, осадки и др.) и дорожный (сцепление с дорогой, ее повреждения и др.) факторы.

В связи с этим известные программные средства ориентированы на исследование штатных режимов дорожного движения. В них отсутствует комплексный анализ ситуации в целом, что является необходимым для исследования критических ситуаций, которые играют важную роль при решении задач поиска причин дорожно-транспортных происшествий, управления дорожным движением, модернизации и проектирования дорожно-транспортных сетей.

Это делает актуальной разработку новых моделей и методов описания дорожного движения, позволяющих осуществлять комплексный анализ различных дорожных ситуаций, особенно критических, необходимый для поиска причин их возникновения и решения других задач управления дорожным движением для повышения его безопасности.

Цель работы - разработка алгоритмов и программных средств системного анализа критических ситуаций для управления дорожным движением с целью повышения его безопасности.

Объект исследования - дорожное движение.

Предмет исследования - алгоритмы и программные средства системного анализа критических ситуаций для управления дорожным движением.

Задачи исследований:

- системный анализ дорожно-транспортных систем с целью выделения доминантных компонентов, процессов и внешних факторов, определяющих дорожное движение, а также выявления связей между ними;

- разработка математической модели дорожного движения, основанной на его причинно-следственной декомпозиции, позволяющей описывать критические дорожные ситуации, обусловленные множеством разнородных взаимосвязанных факторов в дорожно-транспортных системах;

- разработка методик оценки возможных причин критических ситуаций в дорожно-транспортных системах и выбора эффективных действий по их устранению для повышения безопасности дорожного движения;

- разработка программно-информационного комплекса по анализу и оценке причин критических ситуаций на перекрестках дорожно-транспортных систем.

Методы и средства исследования. В основу исследований положены методы системного анализа, теории множеств, теории графов, теории причинно-следственных комплексов, математического моделирования и объектно-ориентированного проектирования.

Научная новизна работы заключается в следующем:

- на основе системного анализа дорожно-транспортных систем предложены методы их многоуровневой декомпозиции и построения модели дорожного движения в форме динамической причинно-следственной сети, что позволяет интегрировать модели разнородных компонентов дорожного движения в рамках единого целого;

- разработан алгоритм дискретно-событийного анализа, основанный на выделении особых состояний компонентов дорожного движения, что позволяет эффективно решать задачу синхронизации их функционирования во времени;

- предложена модель дорожного движения на перекрестках и программные средства ее реализации, отличающиеся объединением в рамках причинно-следственной сети отдельных моделей: поведения водителя, транспортного средства, светофора и дорожных условий, что позволяет системно решать задачи анализа критических дорожных ситуаций и их прогнозирования;

- предложена методика оценки возможных причин критических ситуаций на перекрестках для систем поддержки принятия решений по их поиску, отличающаяся учетом большого числа взаимосвязанных факторов и событий, определяющих дорожное движение.

Достоверность и обоснованность полученных результатов и рекомендаций обеспечивается корректным применением методов системного анализа, теории множеств, теории графов, теории причинно-следственных комплексов, математического моделирования, объектно-ориентированного проектирования; широкой апробацией результатов исследований на научных конференциях разного уровня и публикацией в печати; согласованностью реальных данных с данными, полученными путем моделирования.

Выносимые на защиту результаты. В соответствии с целью работы получены следующие результаты, выносимые на защиту:

- метод разработки моделей дорожного движения в форме динамической причинно-следственной сети, объединяющей отдельные его компоненты в рамках единой системы, основанный на многоуровневой декомпозиции дорожно-транспортных систем;

- алгоритм дискретно-событийного анализа, организующий совместное функционирование и взаимодействие моделей отдельных компонентов дорожного движения;

- модель дорожного движения на перекрестках дорожно-транспортных систем и программные средства ее реализации, основанные на построении причинно-следственной сети;

- методика оценки возможных причин критических ситуаций на перекрестках дорожно-транспортных систем для систем поддержки принятия решений по их поиску.

Практическая значимость работы. Разработано программное обеспечение для анализа дорожного движения на перекрестках дорожно-транспортных систем при различных дорожных ситуациях и транспортных потоках, положенного в основу оценки возможных причин критических ситуаций для повышения безопасности дорожного движения.

Реализация и внедрение результатов исследований. Основные результаты диссертационной работы являются составной частью фундаментальных научных исследований, выполняемых Институтом проблем точной механики и управления РАН (№ гос. регистрации 01201156340). Получено 2 свидетельства о регистрации электронных ресурсов. Результаты диссертационной работы использованы в ГИБДД ГУ МВД РФ по Саратовской области и ООО «Объединение «Саратовские дороги», что подтверждено соответствующими документами.

Полученные результаты нашли применение также в лекционных курсах, лабораторных работах, курсовых и дипломных проектах для студентов специальности 22.02.00 «Автоматизированные системы обработки информации и управления» в Саратовском государственном техническом университете имени Гагарина Ю.А.

Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на 7-й научно-технической конференции «Мехатроника, автоматизация, управление» (Санкт-Петербург, 2010); научной конференции «Компьютерные науки и информационные технологии» (Саратов, 2010); научных кон-

ференциях молодых ученых «Presenting Academic Achievem-ents to the World» (Саратов, 2010, 2011); Международной заочной научной конференции «Технические науки: теория и практика» (Чита, 2012); Международной заочной научно-практической конференции «Актуальные вопросы современной информатики» (Коломна, 2012); 7-й Международной научно-практической конференции «Перспективы развития информационных технологий» (Новосибирск, 2012); 12-й Международной научной конференции «Интеллект и наука» (Железно-горек, 2012); 25-й Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Саратов, 2012); 4-й Всероссийской конференции молодых ученых «Россия молодая» (Кемерово, 2012); международной научной конференции «Компьютерные науки и информационные технологии» (Саратов, 2012); научных семинарах лаборатории системных проблем управления и автоматизации в машиностроении Института проблем точной механики и управления РАН (Саратов, 2009-2013).

Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 14 печатных работ, в том числе 3 в ведущих рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК РФ, получено 2 свидетельства о регистрации электронных ресурсов. Личный вклад автора заключается в разработке аппарата причинно-следственных сетей, алгоритма дискретно-событийного анализа, варианта декомпозиции дорожно-транспортных систем, модели дорожного движения на перекрестках, методики оценки причин критических ситуаций и их реализации в виде программно-информационного комплекса.

Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка использованной литературы и приложения. Общий объем работы составляет 125 страниц, включая 25 рисунков, 4 таблицы, 4 страницы приложения. Список использованной литературы включает 164 наименования.

1. ОБЗОР И АНАЛИЗ СУЩЕСТВУЮЩИХ МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ИССЛЕДОВАНИЯ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ

1.1. Обзор и анализ известных подходов к описанию сложных систем

С развитием вычислительной техники моделирование играет все большую роль в исследовании и анализе различных процессов. Становится возможным получать значительные объемы информации о поведении исследуемой системы, проводить разнообразные вычисления за поразительно короткие сроки, не прибегая к натурным экспериментам. Это осуществляется за счет математической модели системы, которая позволяет с заданной точностью эмитировать поведение реальной системы и получать необходимые данные.

Несмотря на многочисленные исследования и обширное использование математических моделей во всех отраслях человеческой деятельности, строгого определения понятия моделирования еще не выделено. Выдвинуто несколько достаточно удачных попыток выделить наиболее существенные черты моделей [1-6]. Согласно A.A. Ляпунову, моделирование - это опосредованное практическое или теоретическое исследование объекта, при котором непосредственно изучается не сам интересующий нас объект, а некоторая вспомогательная искусственная или естественная система (модель):

- находящаяся в объективном соответствии с познаваемым объектом;

- способная замещать его в определенных отношениях;

- позволяющая получить при её исследовании информацию о самом моделируемом объекте.

В то же время вопросами построения и классификации математических моделей начали заниматься очень давно и к настоящему времени опубликовано большое количество работ по данной тематике [7-13].

В них рассматриваются подходы, основанные на сетях Петри, которые успешно используются при моделировании параллельных процессов [14, 15].

К числу наиболее современных подходов к моделированию сложных систем следует отнести моделирование агентов, позволяющее на основе задания поведения отдельных объектов получать модель всей системы в целом [16, 17].

Достаточно часто для описания информационных систем, связанных с тем или иным видом обслуживания, применяются специфические модели. Предполагается, что система имеет ряд обслуживающих линий (каналов), которые выполняют определенный набор задач. В систему на имеющиеся свободные линии поступают заявки на обработку [18, 19].

Одним из наиболее известных подходов описания процессов функционирования сложных систем является агрегативный подход, предложенный Н.П. Бусленко. Система представляется множеством связанных агрегатов, изменяющих свое состояние во времени под внешними воздействиями. Благодаря общности подхода, он хорошо применим для широкого круга задач. Однако ряд сложностей с организацией взаимодействия элементов системы существенно затрудняют практическое применение подхода в чистом виде [9, 11].

К кла