автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Имитационное моделирование транспортных потоков при координированном режиме управления

4845508

Л/'

КУЗИН МИХАИЛ ВАЛЕРЬЕВИЧ

ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ ПРИ КООРДИНИРОВАННОМ РЕЖИМЕ УПРАВЛЕНИЯ

05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ.

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

1 2 МАЙ 2011

Омск-2011

4845508

Работа выполнена на кафедре кибернетики в Государственном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Омский государственный университет им. Ф. М. Достоевского»

Научный руководитель: доктор физико-математических наук,

профессор

Гуц Александр Константинович

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Шапцев Валерий Алексеевич

доктор технических наук, профессор Филимонов Вячеслав Аркадьевич

Ведущая организация: Сибирский федеральный университет

Защита диссертации состоится 27 мая 2011 г. в 12 часов на заседании диссертационного совета Д 212.274.14 при Тюменском государственном университете по адресу 625003, г. Тюмень, ул. Перекопская 15 А, ауд. 410.

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Тюменского государственного университета.

Автореферат разослан «¿2_» апреля 2011 г.

Ученый секретарь диссертационного совета

Ступников АЛ.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность работы. Безопасность дорожного движения и эффективность автомобильных перевозок в значительной мере определяются качеством организации дорожного движения (ОДД), в основу которой входит управление транспортными и пешеходными потоками. Незнание природы их и характера ограничивает возможности планирования рациональных мероприятий по организации дорожного движения, их оптимизации и оперативной коррекции в соответствии с изменившимися условиями. В крупных городах данная проблема приобретает особую остроту. Ситуация усложняется такими тенденциями, как постоянно возрастающая мобильность населения, уменьшение перевозок общественным транспортом и увеличение перевозок личным транспортом, нарастающий разрыв между увеличением количества автомобилей и протяженностью улично-дорожной сети (УДС), не рассчитанной на современные транспортные потоки (ТП).

Для поиска эффективных стратегий управления транспортными потоками в мегаполисе, оптимальных решений по проектированию улично-дорожной сети и организации дорожного движения необходимо учитывать широкий спектр характеристик транспортного потока, закономерности влияния внешних и внутренних факторов на динамические характеристики смешанного транспортного потока. Применение моделирования и создания адекватной модели транспортного потока является актуальной задачей в процессе организации и управления дорожным движением.

Цель работы - разработка адекватного современным условиям дорожного движения метода имитационного моделировании координированных транспортных потоков в городской дорожной сети и разработка необходимой для достижения поставленной цели системы компьютерного моделирования.

Объект исследования: поведение транспортного потока при координированном режиме управления дорожным движением.

Предмет исследования: математическое описание влияния различных характеристик среды, в которой двигаются транспортные потоки, взаимное влияние транспортных потоков друг на друга в конфликтных ситуациях, поиск характеристики и методика ее вычисления, как показателя устойчивости параметров управления координированного транспортного потока к случайным колебаниям интенсивности.

В работе были решены следующие задачи

1. Разработан новый метод имитационного моделирования координированных транспортных потоков в городской дорожной сети.

2. Реализован учет влияния «среды», в которой двигаются потоки.

3. Реализован учет физической длины очереди.

4. Разработан необходимый аппарат для моделирования нерегулируемых пересечений, левых поворотов на регулируемых перекрестках.

5. Введена новая характеристика, которая позволяет оценить качество параметров управления.

6. Проведена проверка адекватности разработанных формул реальным дорожным условиям и применимости их для компьютерного моделирования и поиска оптимальных параметров управления.

7. Создана компьютерная программа, реализующая разработанный метод моделирования координированных транспортных потоков.

Методика исследований: носит комплексный характер и содержит как теоретические, так и экспериментальные исследования.

Задачами теоретических исследований являлось выявление основных закономерностей поведения транспортного потока на различных элементах транспортной сети города, методика расчета различных характеристик качества управления транспортным потоком.

Задачами экспериментальных исследования являлось определение численных параметров математической модели, подтверждение эффективности предложенного имитационного метода координированных транспортных потоков, подтверждение действенности предложенных рекомендаций.

Научная повизна: в работе предложен новый метод имитационного моделирования координированных транспортных потоков в городской дорожной сети, основанный на введении в рассмотрение новых функциональных элементов транспортной сети: сужение проезжей части и просачивание одного транспортного потока через другой на нерегулируемом пересечении или на регулируемом, но двигающиеся в одну фазу.

Предложены формулы преобразования функции интенсивности транспортного потока на этих элементах. Произведен сбор данных для проверки формулы просачивающихся потоков и корректировки ее параметров. Учет физической длинны очереди при сужениях магистрали и на пересечениях позволил обнаруживать «каскадные заторы», когда очередь на одном перекрестке блокирует движение на соседних.

С учетом принципов работы этих элементов предложены формулы расчета транспортной задержки в соответствующих местах дорожной сети.

Введено понятие устойчивости параметров управления к случайным колебаниям функции интенсивности и предложена методика расчета этой величины для всей сети.

Практическая ценность работы заключается в создании метода имитационной модели координированных транспортных потоков и реализации её в виде программного модуля для внедрения в контур управления адаптивной автоматизированной системы управления дорожным движением (АСУДЦ), а так же реализации модели в виде специализированного программного обеспечения для расчета параметров управления дорожным движением.

Реализация работы. В настоящее время программное обеспечение, реализованное на базе предложенного метода имитационного моделирования, используется инженерами фирмы ЗАО Автоматика — Д (г. Омск) для расчета параметров управления движения в таких городах, как Воронеж, Хабаровск, Красноярск, Ижевски, др.

На защиту выносятся.

1. Имитационный метод моделирования работы нерегулируемого пересечения, с приоритетом движения одного направления, формула расчета задержки для данного элемента транспортной сети.

2. Метод учета лево-поворотного просачивающегося потока на регулируемом многофазном перекрестке, формула расчета задержки для данного элемента транспортной сети.

3. Метод учета сужения проезжей части и формула расчета задержки для данного элемента транспортной сети.

4. Метод расчета устойчивости параметров управления к случайным колебаниям интенсивности транспортного потока.

5. Программное обеспечение для моделирования координированных транспортных потоков и расчетов планов координации дорожных контроллеров.

Публикацнн. По материалам диссертации опубликовано 10 печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертационная работа состоит из четырех глав основных результатов и выводов, списка литературы и приложений. Объем диссертации составляет 111 страниц основного текста, в том числе 8 таблиц, 45 рисунков, список литературы из 75 наименований и приложений на 22 страницах

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

В первой главе проведен анализ литературных источников по теории транспортных потоков (Сильянов В.В., Дрю Д., Капитанов В.Т., Хилажев Е.Б., Буслаев А.П., Кременец Ю.А., Уизем, Гриншидцс, Даганзо, Роберте). Приведены свойства транспортного потока: динамичность, стационарность, инерционность и стохастичность. Описаны особенности транспортного потока с точки зрения управления, а именно: неполная управляемость - даже при наличии полной информации о потоках и возможности информирования водителей транспортных средств (ТС) о необходимых действиях, эти требования носят рекомендательный характер; множественность критериев качества, таких как: задержка в пути, средняя скорость движения, прогнозируемое число ДТП, объем вредных выбросов в атмосферу и т.д.; практическая невозможность замера даже основных характеристик, определяющих качество управления. Приведена классификация методов моделирования и математических моделей транспортных потоков, рассмотрены основные методы управления и в частности метод координированного управления дорожным движением.

Смысл метода координированного управления сводится к максимальному использованию групповой формы транспортного потока. Именно такой характер движения транспортных средств позволяет светофорной сигнализации обеспечивать пропуск через УДС транспортных потоков средней и высокой интенсивностей. Целью координированного управления является обеспечение движения ТП по УДС с минимальным количеством остановок на перекрестках. Это достигается путем подбора (расчета) моментов включения разрешающего сигнала светофора на смежных перекрестках таким образом, чтобы исключить остановку в зоне действия следующих по маршруту движения светофоров.

Координированное управление влияет на поток, делая функцию интенсивности ТП по всей сети периодичной и уплотняя ТП на регулируемых перекрестках.

Распад или разряжение является естественным свойством транспортного потока, возникающего, если этому потоку нет никаких помех в движении.

Также в первой главе, приводится история создания и развития первой детерминированной модели координированных транспортных потоков ТИА^УТ, Д. Робертса и ее советского аналога ТРАССА.

/

Главным достоинством модели Д. Робертса было введение понятия распада плотной группы транспортных средств и введение формулы, которая позволяла рассчитать функцию интенсивности транспортного потока на любом удалении от места (времени) начала движение рассматриваемой группы ТС.

Вид типичной диаграммы изменения интенсивности в группе автомобилей в нескольких сечениях магистрали, полученной с помощью модели Робертса, приведен на рис. 1.

Рис. 1 - Диаграмма изменения интенсивности в группе автомобилей в нескольких сечениях магистрали

В начале движения ¿0 поток движется с постоянной интенсивностью Л» постепенно по мере движения из-за разности скоростей ТС в группе некоторые из них вырываются вперед, а некоторые отстают, в результате к моменту времени /1 функция интенсивности становится более гладкой.

Указаны основные недостатки данного подхода:

- Отсутствие учета «среды» по ходу движения потока, сужения расширения и проезжей части т.д.;

- Как следствие этого отсутствует понятие «уплотнение потока» по ходу движения, то есть в модели ТКАЫБУТ и ее потомках, группа автомобилей постоянно распадается до следующего перекрестка, не взирая ни на какие помехи впереди (красный сигнал светофора, конец не разъехавшейся очереди на перекрестке, нерегулируемый пешеходный переход и т.д.).

- Так называемая «вертикальная очередь», то есть в данном классе моделей не учитывается физическая длина очереди, скопившейся на перекрестке, автомобили выстраиваются как бы друг на друга. В действительности ситуация очень важна, так как длинные очереди на коротких перегонах часто блокируют конфликтующие с ними потоки, вызывая каскадные заторы.

- Так же в модели ПШ^УТ , ТКА№УТ-7Р(8С), ТРАССА не производится моделирование потоков на нерегулируемых пересечениях, или нерегулируемых конфликтных точках на регулируемом перекрестке (левый поворот).

ь.

Во второй главе для более качественного понимания принципов координированного управления, структуры и работы модели основные понятия и обозначения были разделены на три основные группы. К первой относятся непосредственно характеристики самого транспортного потока, ко второй управляющие воздействия, к третьей параметры среды, влияющие на поток.

Характеристики транспортного потока следующие:

- Плотность р(х, 1) есть число машин занимающих единицу длины дороги, единицы измерения авт./км;

- Функция интенсивности ц(х, 1) равна числу машин пересекающих черту х за единицу времени;

- интенсивность 0 - среднее арифметическое функции интенсивности за определенный промежуток измерений, на практике используются единицы измерения транспортные единицы в час (ТЕ/ч), или автомобили в час (авт/ч).

- Скорость потока V, средняя скорость всех автомобилей в рассматриваемом месте дороги, измеряется в км/ч.

- Среднее время проезда между двумя указанными точками на магистрали - измеряется в секундах.

Параметры среды

Для обеспечения адекватного отражения влияния среды на транспортные потоки в рассматриваемой модели имеются следующие величины: 1) длина перегона измеряется в метрах, обозначается <1; 2) максимальная пропускная способность - С измеряется в автомобилях в час (авт./ч); 3) динамическая пропускная способность (динамический поток насыщения). Это введенное в данной работе понятие, данная величина зависит не только от ширины проезжей части, на эту величину так же влияет значение интенсивности какого либо конфликтующего потока имеющего больший приоритет, чем данный, обозначается как С' измеряется в авт./ч; 4) зона действия светофора -расстояние, с которого водители видят сигналы светофора, измеряется в метрах, обозначается I.

Управляющие воздействия

Для описания управления ТП в данной работе используются следующие величины и обозначения: длительность цикла управления -Т\ длительность запрещающего сигнала - г; длительность разрешающего сигнала - & время необходимое для разгрузки очереди -а; смещение начала цикла регулирования на конкретном перекрестке, от общей временной базы - о; смещение начала разрешающего сигнала

- gг,; смещение конца разрешающего сигнала - ge;

Модель можно представить в виде совокупности связных функциональных элементов следующих типов: стоп-линии регулируемого многофазного перекрестка (рис. 4 блок №1), разделение потоков (рис. 4 блок №2), слиянием потоков (рис. 4 блок №3), перегон (расстоянием между 2-мя стоп линиями на смежных перекрестках) (рис. 4 блок №4), «просачивающийся» поток, конкурирующим с другим направлением на данном перекрестке в одной и той же фазе движения, расширение или сужение проезжей части (рис. 4 блок №5).

Рис.4. Функциональная схема сети перекрестков

Каждый функциональный элемент может иметь один или несколько входов и один или несколько выходов, для каждого элемента согласно принципам его работы происходит преобразование функции q(t). На первом этапе моделирования q(f) = const и равной средней интенсивности указанной как свойство соответствующей душ.

Также на каждом элементе производится расчет времени суммарной задержки ТС. Суммарная задержка на элементе состоит из двух слагаемых: z — время задержки при запрещающем сигнале светофора и z„ - время остановки, когда запрета движению нет, но автомобиль не может ехать по иным причинам (очередь впереди не разгрузилась, помеха от основного потока для конфликтующих потоков и др.)

Интегральным показателем качества управления движением является суммарная взвешенная задержка, ТС во всей сети. Она высчитывается для всех элементов по следующей формуле.

1=1

где i = (1,«), п - число функциональных элементов сети. V/ - вес задержки на г-ом направлении движения, voj - вес остановки на г'-ом функциональном элементе сети.

Для расчета преобразования функции интенсивности и задержки ТС на таких элементах УДС как сужение проезжей части

дороги, лево-поворотные просачивающиеся потоки на регулируемом перекрестке, конфликтующие потоки на нерегулируемых пересечениях были предложены следующие формулы.

При сужении проезжей части характерно резкое изменение пропускной способности, обозначив максимальную пропускную способность исходящего потока из сужения - С, а длину очереди -10), формула преобразования может быть записана следующим образом

При сужении величина задержки ТС будет равна нулю, г = О, так как отсутствует запрещающая фаза движения. Однако время остановки га на данном элементе может быть отличным от нуля, по причине того, что пропускная способность дороги в результате сужения может быть меньше интенсивности транспортного потока С<

Расчет времени остановки проводится по следующей формуле:

, где а - момент времени, при котором интенсивность входящего потока начинает превышать значение максимума для исходящего потока, q(a) > С'; Ъ- момент окончания разгрузки очереди 1(b) = 0; С" -максимальная пропускная способность исходящего потока.

В случае с конфликтующими потоками (лево-поворотным на регулируемом перекрестке и второстепенном потоке на нерегулируемом пересечении неравнозначных дорог) используется формула динамической пропускной способности, которая зависит от двух величин, интенсивность потока qx(t) и пропускная способность Сi = const прямого (главного) направления движения:

С апёё 1(f) > 0

.4(0

, где

/(0 = /(/-ДО+ ?(/)-С".

9(0-

где Кр>1 — коэффициент, зависящий от количества полос прямого направления.

Исследование адекватности формулы (1) и подбор коэффициента Дописаны в главе 3.

Функция преобразования интенсивности ТП для лево-поворотного просачивающегося потока на регулируемом перекрестке может быть представлена следующим образом:

О 0

С'(0 r<tйTl qif)>C'^f) д(() г<1<Т, <?(;)<С'(г)

(2)

где г - момент окончания запрещающего сигнала светофора для данного направления, Т - длительность цикла светофорного регулирования, (г, Т) — время горения разрешающего сигнала светофора.

Для нерегулируемых пересечений, по причине отсутствия ограничений накладываемых запрещающим сигналом светофора, формула (2) принимает следующий вад:

Ч

\С'<$) *(0>С'(0

МО С'(0

Процесс разгрузки лево-поворотного потока отличается от процесса на обычной стоп линии. Времена задержки и остановки также рассчитывается по специально введенным формулам.

Время задержки для лево-поворотных потоков рассчитывается по следующей формуле:

2 = + £ ( 1

/=о ^ г=о С + Г ^ у

где

Время задержки г считается для всех автомобилей, пришедших на запрещающий сигнал светофора. По этой причине сумма берется в границах от 0 до г - время запрещающего сигнала. Первый сомножитель под знаком суммы это число автомобилей пришедших в

момент времени ^ к стоп-линии, второй сомножитель (в скобках) это время, которое будут вынуждены ждать эти автомобилей до момента выхода со стоп линии.

Первое слагаемое (/* — это время от момента прихода ТС к стоп линии до конца запрещающей фазы.

Так как лево-поворотный и прямой поток двигаются в оной фазе, разгрузка лево-поворотного потока невозможна в момент разгрузки прямого потока, поэтому автомобили из очереди должны подождать еще и время разгрузки очереди на прямом потоке - с/, где а1 - момент окончания разгрузки очереди на прямом потоке, С\ -пропускная способность прямого потока, д^х) - интенсивность прямого потока. Суммируя значения интенсивности потока на всем протяжении до момента окончания разгрузки очереди, получается число автомобилей остановленных на прямом направлении. Считая, что очередь разгружается с интенсивностью потока насыщения, указанное выражение будет временем на разгрузку прямого направления.

Третье слагаемое - это время на разгрузку всех ТС пришедших к стоп линии до текущего момента. С' - это функция динамической пропускной способности (1).

Формула расчета времени остановки на второстепенном просачивающемся направлении нерегулируемого перекрестка выглядит проще из-за отсутствия запрещающей фазы движения:

1=а \т=а С \Т} ^

где а - момент времени, при котором интенсивность входящего потока начинает превышать значение максимума возможного просачивания, д(а) > С'(а); Ъ - момент окончания разгрузки очереди на второстепенном направлении движения 1{Ь) = 0; С' - функция динамической пропускной способности (1).

В заключении второй главы приводится пример построения системы уравнений описывающих простую сеть транспортных потоков, с помощью приведенных выше формул преобразования функции интенсивности транспортного потока и аналогичных для других элементов транспортной сети города. Число уравнений в данной системе будет равно числу возможных маршрутов в сети от каждого входного до каждого выходного потока, в качестве неизвестных будут функции <?,{/). Система уравнений строится таким

образом, что полагая часть неизвестных функций потоков постоянными значениями, можно найти все функции преобразования интенсивности потока на оставшихся элементах транспортной сети.

В третьей главе описывается методика проведения и результаты трех экспериментов для проверки адекватности модели, отбора численного значения коэффициента для формулы (1) и проверки эффективности введения новых элементов модели с точки зрения суммарной транспортной задержки, по сравнению с моделью прототипом.

Натурно модельный эксперимент базируется на массивах данных, относящихся к г. Красноярску. В качестве исходных данных об объекте управления для расчета управляющих воздействий используется информация по ул. Мира города Красноярска (перекрестки со светофорной сигнализацией и управляются из центра): схемы движения на перекрестках; длительности цикла; интенсивность движения; расстояние между перекрестками; средние скорости движения и другие параметры.

Результату моделирования были проверены в ходе серии проездов автомобиля по заданному маршруту с целью измерения среднего времени проезда. Результаты измерений и расчетов, сделанных с помощью модели, приведены в таблице 1.

Временя проезда по магистрали Таблица

Напр. движения Время проезда, с. Модель

Ь, м Номер проезда

1 2 3

Прямо 2500,0 360 372 350 345

Обратно 2500,0 320 329 329 321

Сравнение результатов свидетельствует о достаточно близком совпадении модельных и натурных экспериментов, тем самым подтверждается достоверность предложенной модели.

Для следующего эксперимента был проведен ряд измерений интенсивности ТП на перекрестках имеющих просачивающиеся потоки. Просачивающийся поток был 3-х различных вариантов, то есть конфликтовал с одним, двух и трех полосным потоком. Подбирались коэффициенты нелинейности Кр для формулы (1) для каждого варианта. Для проведения данного эксперимента необходимо было найти три перекрестка в УДС города, где в какой-либо фазе движения

одно лево-поворотное направлений будет просачиваться через одно, двух и трех полосный встречный поток транспортных средств.

Далее на каждом перекрестке необходимо замерить интенсивность транспортного потока в двух точках. Точка №1 - стоп линия прямого потока. Точка №2 выход из левого поворота — количество автомобилей, которым удалось просочиться через прямой.

Для каждого варианта экспериментальных данных подбирался коэффициент нелинейности, при котором они были наиболее близки к формуле (1).

На рисунке 3 изображены экспериментальные данные, полученные путем измерения интенсивностей на перекрестке ул. Яковлева - ул. Герцена С)2 и (черные точки) и кривые, построенные при различных коэффициентах Кр по формуле(1).

Рис. 3. Зависимости потока насыщения лево-поворотного направления от интенсивности прямого направления.

Для изучения эффекта от введения новых элементов в модель был проведен ряд экспериментов с различными видами дорожных сетей. В каждой дорожной сети был представлен один или несколько экземпляров вновь введенных элементов дорожной сети. Так же рассматривался случай, когда все вновь введенные элементы присутствовали одновременно.

Для лучшего понимания сути эксперимента необходимо ввести следующие понятия.

Модель прототип - программное обеспечение, реализующее детерминированную модель движения транспортного потока, в которой моделирование таких элементов транспортной сети, как

нерегулируемое пересечение, сужение дороги, просачивающийся лево-поворотный поток на регулируемом перекрестке не производится.

Новая модель - программное обеспечение, реализующее детерминированную модель движения транспортного потока, описанную в главе 2.

Процедура оптимизации - функция поиска оптимальных параметров управления, с точки зрения суммарной транспортной задержки во всей сети.

Пример транспортной сети содержащий несколько вновь введенных элементов строится в модели прототипе и в новой модели. Причем в модели прототипе новые элементы заменяются, если это возможно на существующие в ней элементы или не вводятся вовсе.

В модели-прототипе запускается процедура оптимизации, и рассчитываются оптимальные управляющие воздействия, а именно вектор начальных временных смещений 1-ой фазы движения каждого перекрестка.

В новой модели запускается процедура оптимизации, и также рассчитываются оптимальные управляющие воздействия и значение целевой функции — суммарной транспортной задержки в сети.

В новой модели запускается процедура расчета суммарной транспортной задержки в сети при оптимальных управляющих воздействиях, рассчитанных в модели прототипе.

Таким образом, можно рассчитать относительную эффективность внедрения в модель нового элемента транспортной сети, сравнивая показатели целевой функции при поиске оптимума с учетом новых элементов и значения целевой функции рассчитанной при оптимальных параметрах управления с точки зрения модели прототипа.

Метод оптимизации и его параметры абсолютно идентичны в обои случаях, различие состоит только в учете транспортной задержки на вновь введенных элементах дорожной сети и их влияние на функцию интенсивности ТО.

Всего было поставлено 5 различных экспериментов с 5-ю моделями транспортных сетей:

1. магистраль из пяти риулируемых перекрестков с односторонним движением, между каждым перекрестком в поток вливался дополнительный поток, на нерегулируемых пересечениях;

2. магистраль из пяти регулируемых перекрестков с односторонним движением, на двух из пята перегонов которой произошло сужение магистрали, то есть пропускная способность уменьшилась на 50%;

3. пять регулируемых перекрестков в виде креста, на центральном перекрестке присутствуют четыре лево-поворотных просачивающихся потока, в модели прототипе они заменены на обычные;

4. шесть перекрестков в виде креста, в центре которого, полностью нерегулируемый перекресток(4 нерегулируемые пересечения) с приоритетом проезда по одной магистрали;

5. магистраль из шести перекрестков, на которой присутствует одно сужение, один просачивающийся поток и один вливающийся поток, на нерегулируемом пересечении.

В ходе каждого эксперимента определялась эффективность внедрения того или иного элемента, в зависимости от длительности цикла управления, при различных вариантах насыщенности магистрали. То есть рассматривалось три варианта отношения интенсивности потоков к пропускной способности. Нормальный режим (насыщение 33%), повышенный (насыщение 36-37%), свободный режим (насыщение 25-30%).

В качестве примера можно рассмотреть эксперимент с нерегулируемыми пересечениями. Было проведено по 9 экспериментов с различными длительностями цикла управления от 40 до 120 секунд, с интервалом 10 секунд. При различных показателях интенсивности, сравнивая значения целевой функции рассчитанной при оптимальных управляющих воздействиях из модели прототипа, и из новой модели были получены следующие зависимости см. рисунок 4.

С помощью модельного эксперимента №3 было выявлено, что учет новых элементов транспортной сети, таких как, сужение проезжей части, просачивающиеся потоки на регулируемом перекрестке, нерегулируемые пересечения, дают до 25% выигрыша в среднем 10%-11% при поиске оптимальных параметров управления с точки зрения транспортной задержки. В сравнении с такой же процедурой

оптимизации, но без учета этих элементов. Учет нерегулируемых пересечений не дал значительного прироста эффективности оптимизации (2%-3%), но с точки зрения устойчивости к случайным колебаниям интенсивности показал значительный прирост, в среднем на 90%, те заторы будут происходить в 2 раза реже, чем при управлении, рассчитанном в моделях прототипах.

Четвертая глава посвящена описанию программного комплекса для моделирования координированных транспортных потоков, общей структуре программы описанию основных алгоритмов, форм ввода-вывода данных.

Разработанный проект имеет модульную структуру. Модули, реализующие математическую модель, сервисные функции, функции отображения графической и табличной информации независимы друг от друга и связаны через интерфейсы межмодульного взаимодействия. Это обеспечивает возможность интеграции модулей с другими программами, повышает скорость и качество разработки проекта.

Логическая компоновка объектов транспортной сети выполнена в виде дерева. Корневой пустой элемент (root) содержит в себе несколько объектов типа «перекресток» (cross), каждый перекресток содержит в себе несколько потоков (flow). На рисунке 5 изображено дерево взаимосвязей сущностей элементов УДС.

treat! Hiero»] Hero««] -{««.»•I»-

4«tip_cro»J = г-{еюм1

— flow - -

—( nowl*.........о

-[Howl H

ínfiOVír<: 1

Рис. 5. Дерево логической взаимосвязи сущностей

Сущность root содержит основные свойства, относящиеся ко всей разрабатываемой модели, также она является родительской для сущности nepeKpecTOK(cross). Перекрестки могут быть различных типов: регулируемый многофазовый перекресток, перекресток с одной зеленой фазой длительностью равной времени цикла, внешний перекресток.

Каждый регулируемый перекресток может включать в себя ряд входящих noTOKOB(flow), так как поток это связь между двумя точками

сети, то один из атрибутов сущности flow должен указывать на перекресток, с которого он начинается (обозначено пунктирной стрелкой на рисунке 5).

Потоки (flow) могут быть двух типов постоянные q(t) = const и потоки состоящие из других потоков. Если у данного потока нет входящих в него других потоков (inflow), то он считается постоянным. Если поток имеет один или несколько входящих в него потоков с других перекрестков, то функция интенсивности q(t) на нем будет зависеть от времени и рассчитываться согласно математической модели описанной в главе 2.

Данная программа разработана на объектно-ориентированном языке высокого уровня Object Pascal, в среде разработки Delphi 7.

На рисунке 6 изображена диаграмма классов модуля реализующего математическую модель. Для каждого класса приведены только основные атрибуты и методы, также на диаграмме отсутствует ряд вспомогательных классов используемых в данной программе.

TRoot

Name: string

Тс: integer

Ki: integer

Ks: integer

Cross[1..nJ: TCroes

CrossCourrt

integer

Routee{1..n]:TRout

Calc{) getAlftostO Optimize!) AddCross(c:TCross )

Рис. 6. Диаграмма классов. Основные классы, реализующие модель

движения

Класс TRoot является основным классом модели. Его свойства характеризуют общие параметры модели. Тс — время цикла управления, KiviKs- коэффициенты интенсивностей и времен проезда по направлениям соответсвенно, данные коэффициенты позволяют быстро изменить парамеры потоков, переведя, например их в зимний режим движения - то есть увеличив все времена проезда (Ks) на всех направлениях на 25%. Класс TRoot включает в себя массив объектов класса TCross - перекрестки и TRoute — маршруты.

Класс TCross описывает свойства и методы сущности «Перекресток». Обязательными атрибутами является тляфатё) и номеруйте) перекрестка. Важный параметр перекрестка - количество фаз (FaseCount), тип перекрестка: обычный, внешний, дополнительная точка. Класс TCross включает в себя массив объектов класса TFlow — поток.

Класс TFlow — поток (направление). Особенностью этого класса является то, что он не только включается в класс TCross, но также имеет два атрибута Owner и From ссылающиеся (пунктирная стрелка) на класс TCross в действительности эти ссылки будут идти на разные объекты, направление не может начинаться и заканчиваться на одном перекрестке. Класс TFlow может включать в себя массив объектов класса TinFlow - входящие в данное направление. Если число элементов данного массива равно нулю, то интенсивность на данном направлении будет постоянной.

Основными методами класса TFlow являются Flow, Flowl, и Raspad. Они реализуют следующие операторы: перераспределение интенсивности потока на стоп линии перекрестка, в месте сужения и распад групп автомобилей на перегоне соответственно.

Для реализации маршрутов созданы два дополнительных класса TRoute и TPoint. Маршрут состоит из произвольного числа смежных перекрестков. Класс Tpoint указывает на направление участвующее в маршруте, его тип. Главным методом для класса TRoute является CalcRouteQ. Он рассчитывает значение целевой функции для данного маршрута.

Главное окно программы изображено на рисунке 7, 1 — рабочая область для построения графа сети, 2 - палитра компонентов, 3 -панель свойств выбранного объекта. 4 - граф сети перекрестков.

Рис. 7. Главное окно программы В программе имеется возможность создавать произвольное число маршрутов движения. Как правило, в УДС города существуют несколько таких маршрутов, движение по которым наиболее интенсивно в определенное время, например, в центр города в утренний час пик и из центра в районы в вечерний

Разработанная программа может служить рабочим инструментом для технологов организации дорожного движения, обучающей средой, демонстрирующей основные принципы координированного управления дорожным движением, для студентов соответствующих специальностей, а также средством по дальнейшему исследованию транспортных потоков в городах.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ

Для получения всех последующих результатов работы базовой задачей была построение математической модели движения транспортных потоков в городской сети при координированном режиме управления. Использовалось несколько уровней отображения модели для более точного понимания процессов, происходящих в транспортной сети.

Первый уровень это рассмотрение потоков в виде графа, где дуги это дороги, а узлы это перекрестки и пересечения.

Второй уровень это разбиение сложных изменений, которые происходят с потоком в узлах и дугах на ряд простых операций или функций преобразования транспортного потока, таких как слияние, разделение, просачивание, проезд стоп линии и т.д.

Третьим этапом стало построение уравнения или системы уравнений, которая отображает зависимость функции каждого выходящего потока из сети от некоторого множества функций входящих потоков.

Построение такой структуры модели транспортного потока, позволило проводить различные уточнения работы модели на втором и третьем уровнях, используя работы других авторов либо собственные исследования. Такие как введение новых функциональных элементов, просачивание на нерегулируемом пересечении, сужение магистрали и т.д., введение параметров описывающих влияние внешней среды на поток.

В данной работе полученные следующие основные результаты

1. Разработан имитационный метод моделирования движения транспортных потоков в городской дорожной сети при координированном режиме управления.

2. Введены в рассмотрение новые функциональные элементы транспортной сети: сужение проезжей части и просачивание одного транспортного потока через другой на нерегулируемом пересечении или на регулируемом, но двигающиеся в одну фазу.

3. Предложены формулы преобразования функции интенсивности транспортного потока на этих элементах. Произведен сбор данных для проверки формулы просачивающихся потоков и корректировки ее параметров. Учет физической длинны очереди при сужениях магистрали и на пересечениях позволил обнаруживать «каскадные заторы», когда очередь на одном перекрестке блокирует движение на соседних.

4. С учетом принципов работы этих элементов предложены формулы расчета транспортной задержки в соответствующих местах дорожной сети.

5. Введено понятие устойчивости параметров управления к случайным колебаниям функции интенсивности и предложена методика расчета этой величины для всей сети. В модели использовалась характеристика качества параметров управления уже зарекомендовавшая себя на практике - величина транспортной задержки или количество времени, которое затрачивают все транспортные средства в результате остановки, на каком-либо элементе транспортной сети. Совместное использование этих двух показателей качества управления потоком позволит инженерам технологам или АСУДД принимать более точные решения с целью минимизации транспортных задержек и количества заторов.

6. Проведено сравнение результатов моделирования с реальной дорожной ситуацией в подрайоне АСУДЦ города Красноярска по ул. Мира. Данные по режимам управления, схемы организации движения и измерения характеристик потока были представлены фирмой ЗАО Автоматика - Д (г. Омск), занимающейся наладкой АСУДЦ в городе Красноярске. В результате моделирования были выявлены «проблемные» перекрестки и направления движения, в которых наблюдались заторы и предзаторные состояния. Значения характеристик качества управления, полученные экспериментально и с помощью модели оказались очень близки. Что позволяет говорить о достаточной адекватности модели для задач управления.

7. Экспериментально оценена эффективность введения новых элементов дорожно-транспортной сети, с точки зрения суммарной транспортной задержки, по сравнению с моделью прототипом. Введение некоторых элементов дают до 25% выигрыша, в среднем значение целевой функции было на 10%-11% меньше.

8. В настоящее время программное обеспечение, реализованное на базе данной модели, используется инженерами фирмы для расчета параметров управления движения в таких городах, как Воронеж, Хабаровск, Красноярск, Ижевск и других. Программное обеспечение «Программа расчета и оптимизации сигнальных планов «ПРОСПЕКТ 1.0» зарегистрирована в федеральном отраслевом фонде алгоритмов и программ свидетельство № 12185, номер государственной регистрации 50200900210.

ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ ОПУБЛИКОВАНЫ В СЛЕДУЮЩИХ РАБОТАХ

В изданиях рекомендованных экспертным советом ВАК:

1. Кузин М.В. Имитационное моделирование координированных транспортных потоков // Системы управления и информационные технологии (перспективные исследования). 2010. №1.1(39). С.152-155.

В других изданиях:

2. Кузин М.В. Задержки транспортных средств при уменьшении поперечного сечения дороги в задаче моделирования координированного движения транспортного потока. // Современные информационные технологии в науке образовании и практике, Материалы VII всероссийской научно-практической

конференции(с международным участием). Оренбург: Изд-во ОГУ, 2008. С.76-78.

3. Кузин М.В. Имитационная модель координированных транспортных потоков в дорожной сети города // Информационные технологии моделирования и управления. 2009. №4(56). С.502-508.

4. Кузин М.В. Имитационное моделирование неоднородного транспортного потока на различных участков городской транспортной сети. // Всероссийская научно-техническая конференция Проблемы информатики в образовании, управлении экономике и технике: сборник статей. Пенза: 2008. С.233-235.

5. Кузин М.В. Имитационная модель координированных транспортных потоков для адаптивной системы управления дорожным движением..// Информационные технологии и автоматизация управления, материалы межвузовской научно-практической конференции. Омск: Изд-во ОмГТУ, 2009. С. 192194.

6. Кузин М.В. Особенности имитационного моделирования «просачивающихся» лево-поворотных транспортных потоков в крупных городских сетях. // Информационно-вычислительные технологии и приложения, сборник статей IX международной научно-технической конференции. Пенза: 2008. С.151-154.

7. Кузин М.В. Особенности моделирования движения плотных групп транспортных средств с учетом изменения поперечного сечения дороги // Математические структуры и моделирование. Омск: Изд-во ОмГУ, 2008. №18. С. 43-46.

8. Кузин М.В. Программное обеспечение для имитационного моделирования координированных транспортны потоков. // Материалы международной научной конференции «Инновации в обществе технике и культуре» часть 3. Таганрог: Изд-во ТТИ ЮФУ. 2008. С.27-31.

9. Кузин М.В. Программное обеспечение для моделирования координированного управления транспортными потоками // Математические структуры и моделирование. Омск: Изд-во ОмГУ, 2008. №18. С.46-51.

10. Кузин М.В. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки №12185 «Программа расчета и оптимизации режимов координированного управления дорожным движением в городах «ПРОСПЕКТ 1.0» 22.01.2009. Отраслевой фонд алгоритмов и программ. 2009.

Подписано в печать 20.04.2011. Формат 60x84/16. Бумага писчая. Оперативный способ печати. Усл. печ. л. 1,5. Тираж 100 экз. Заказ № 76.

Отпечатано в «Полиграфическом центре КАН» тел. (3812) 24-70-79,8-904-585-98-84.

E-mail: pc_kan@mail.ru 644050, г. Омск, ул. Красный Путь, 30 Лицензия ПЛД № 58^7 от 21.04.97

Перечень условных сокращений.

Глава 1. Введение.

1.1. Введение.б

1.2. Проблемы дорожного движения в мире и России.

1.3. Свойства и проблемы управления транспортными потоками в УДС города.

1.4. Математическое моделирование транспортных потоков.

1.5. Методы управления транспортными потоками.

1.6. Координированное управление.

1.7. Существующие модели прототипы координированных потоков.

1.8. Цели и задачи данной работы.

1.9. Объект и предмет исследования.

1.10. Практическая значимость работы.

Глава 2. Имитационная модель движения транспортных потоков.

2.1. Введение.

2.2. Основные понятия.

2.2.1.Характеристики транспортного потока.

2.2.2. Параметры среды.

2.2.3. Управляющие воздействия.

2.3. Общее описание модели.

2.4. Преобразование функции интенсивности потока на элементах сети

2.4.1. Стоп линия на регулируемом многофазном перекрестке.

2.4.2. Разделение потоков.

2.4.3. Слияние потоков после стоп лини на регулируемом перекрестке.

2.4.4. Движение потока по перегону.

2.4.5. Поток на нерегулируемых пересечениях.

2.4.6. Сужение проезжей части.

2.5. Критерии качества.

2.5.1. Расчет показателя качества управления на стоп линии перекрестка

2.5.2. Особенности расчета задержки ТС при*уменьшении пропускной способности проезжей части.

2.5.3. Особенности расчета задержки ТС при лево-поворотном конфликтующем потоке.

2.6. Устойчивость параметров управления.

2.7. Пример построения математической модели транспортных потоков

Глава 3. Оценка адекватности работы модели.

3.1. Задачи, объект и методика проведения исследования.

3.2. Порядок проведения исследования.

3.3. Особенности проведения моделирования.

3.4. Результаты натурно модельного эксперимента №1.

3.5. Результаты натурно-модельного эксперимента №2.

3.5.1. Задача эксперимента.

3.5.2. Порядок проведения эксперимента.

3.5.3. Условия проведения-эксперимента.

3.6. Результаты модельного эксперимента №3.•.

3.6.1. Эффективность нерегулируемых пересечений на примере слияний потоков.

3.6.2: Эффективность учета сужения проезжей части.

3.6.3. Эффективность учета лево-поворотных,просачивающихся потоков

3.7. Выводы по экспериментальной части работы.

Глава 4. Программное обеспечение для моделирования транспортных потоков.91'

4.1.Постановка задачи на разработку.

4.1.1. Задача.

4.1.2. Требования к программе.

4.1.3. Возможности программы.

4.2. Концепция проекта. ^

4.3. Алгоритмы и структура программы.

4.4. Алгоритмы основных методов.

- *.Уо

4.5. Формы входных и выходных данных.

••.У У

4.6. Возможности и особенности программы.

4.7. Основные качества разработанного программного обес:^^^^^^ ^^

Безопасность дорожного движения и эффективность автомобильных перевозок в значительной мере определяются качеством организации дорожного движения (ОДД), в основу которой входит управление транспортными и пешеходными потоками. Незнание природы их и характера ограничивает возможности планирования рациональных мероприятий по организации дорожного движения, их оптимизации и оперативной коррекции в соответствии с изменившимися условиями. В крупных городах данная проблема приобретает особую остроту. Ситуация усложняется такими тенденциями, как постоянно возрастающая мобильность населения, уменьшение перевозок общественным транспортом и увеличение перевозок личным транспортом, нарастающий разрыв между увеличением количества автомобилей и протяженностью улично-дорожной сети (УД С), не рассчитанной на современные транспортные потоки (ТП).

Для поиска эффективных стратегий управления транспортными потоками в мегаполисе, оптимальных решений по проектированию улично-дорожной сети и организации дорожного движения необходимо учитывать широкий спектр характеристик транспортного потока, закономерности влияния внешних и внутренних факторов на динамические характеристики смешанного транспортного потока.

1.2. Проблемы дорожного движения в мире и России

Основными проблемами дорожного движения в России являются дорожно-транспортные происшествия (ДТП), пробки на дорогах крупных городов, особенно в Москве и Санкт-Петербурге [27] и связанные с высоким количеством транспорта экологические проблемы, загрязнение воздуха и почвы.

В России смертность в результате дорожно-транспортных происшествий в 15 раз выше, чем в странах Европы или в США. Только за тысяч последние десять лет на российских дорогах погибли более 315 человек. По данным Министерства здравоохранения и с°Ци:алхьного раз в 2006 году в РФ было зарегистрировано 230 тысяч ДТГТ в которых 285 тысяч человек получили травмы различной тяжести, 37,9 тысячи погибли. Всего за период с 2002 по 2006 год по этой ппичргкг т. в Российской

Федерации погибло 164,9 тысячи человек.

По данным с сайта федеральной целевой програмгупы «Пов безопасности дорожного движения в 2006 — 2012 годах» (Ь11р-//\у р р pbdd.ru) за 2009 год в Российской Федерации произошло 20^ ¿лл

03 дорожнотранспортных происшествия, в результате которых погибли лол человека, а 257 034 человека получили ранения.

Проблемы дорожного движения в мегаполисах запалм^т^

1Х и европейских стран, по сути, не отличаются от российских. Общепризнан лнные критерии качества дорожного движения - уменьшение загрязнения °круЖаЮщеи чрезмерного уровня шумов, минимизация пяс^« г ^-^ода топлива, предупреждение образования и распространения трансгторТНЬ1Х применимы и к западным и к российским уличным дорожным сетям

3.7. Выводы по экспериментальной части работы

Для проведения полномасштабного эксперимента для проверки адекватности какой либо модели в рамках сетевого управления транспортными! потоками, необходимы гигантские затраты- ресурсов^ и времени, также объект управления, накладывает ряд ограничений на форму и методику эксперимента. Так как, нет возможности, например, произвольно менять определенные параметры, управления для выяснения каких-либо зависимостей, так как в это время по дорогам движутся тысячи транспортных средств, и ошибки или неверные предположения, при управлении чреваты многомиллионными экономическими и временными потерями.

Несмотря? на это, имея исходные данные, которые уже заложены в программу управления, некой' дорожной сетью, можно определенным образом сравнить параметры потоков, измеренные на реальном объекте и полученные с помощью модели.

В реальности ситуация такова, что невозможно сейчас в каком либо крупном городе РФ одновременно провести измерения параметров транспортного потока на всех элементах, УДС города.

В настоящее время в практике организации и безопасности дорожного движения используется: комплексный метод позволяющий оценить состояние или улучшение состояния по сравнению с предыдущим.[8Д 3,40] Это метод многократного проезда по определенному маршруту с замером времени проезда и последующим усреднением, что позволяет в совокупности оценить и средние скорости на перегонах и величины задержек на перекрестках.

В настоящей работе использовались данные схем организации движения по ул Мира, города Красноярска полученные при модернизации АСУДД, фирмой ЗАО «Автоматика - Д» в 2008-2009 годах, так же результаты измерений времени проезда по ул. Мира. Эти данные были использованы при моделировании, а рассчитанное модельное время проезда по магистрали было достаточно близкое к полученным экспериментальным данным.

Так же по предложенной формуле динамической максимальной пропускной способности (2.21) был проведен ряд экспериментальных измерений интенсивности просачивающихся транспортных потоков, с целью подбора наиболее подходящих коэффициентов для применения данной формулы при моделировании. Основное преимущество этой формулы, с точки зрения моделирования в том, что она достаточно адекватно отражает процесс изменения пропускной способности, и в том, что она проста для вычисления и не требует каких-либо дополнительных параметров, кроме максимальной пропускной способности конфликтующих потоков и их интенсивностей. Это позволяет, применяя эту формулу и уменьшить время моделирования, что важно при решении оптимизационных задач на базе описываемой модели.

С помощью модельного эксперимента №3 было выявлено, что учет новых элементов транспортной сети, таких как, сужение проезжей части, просачивающиеся потоки на регулируемом перекрестке, нерегулируемые пересечения, дают до 25% выигрыша в среднем 10%-11% при поиске оптимальных параметров управления с точки зрения транспортной задержки. В сравнении с такой же процедурой оптимизации, но без учета этих элементов. Учет нерегулируемых пересечений не дал значительного прироста эффективности оптимизации (2%-3%), но с точки зрения устойчивости к случайным колебаниям интенсивности показал значительный прирост, в среднем на 90%, те заторы будут происходить в 2 раза реже, чем при управлении, рассчитанном в моделях прототипах. I

Глава 4. Программное обеспечение для моделирования транспортных потоков

4.1.Постановка задачи на разработку

4.1.1. Задача

Необходимо разработать программное обеспечение (далее программа) обеспечивающее возможности моделирования транспортных потоков. В качестве базовой математической модели необходимо использовать модель, описанную в главе 2 настоящей работы.

4.1.2. Требования к программе

Разрабатываемое программное обеспечение должно удовлетворять следующим требованиям:

- Операционная система: Windows 98/2000/XP/Vista;

Заключение

Для получения всех последующих результатов работы базовой задачей была построение математической модели движения транспортных потоков в городской сети при координированном режиме управления. Использовалось несколько уровней отображения модели для более точного понимания процессов, происходящих в транспортной сети.

Первый уровень это рассмотрение потоков в виде графа, где дуги это дороги, а узлы это перекрестки и пересечения.

Второй уровень это разбиение сложных изменений, которые происходят с потоком в узлах и дугах на ряд простых операций или функций преобразования транспортного потока, таких как слияние, разделение, просачивание, проезд стоп линии и т.д.

Третьим этапом стало построение уравнения или системы уравнений, которая отображает зависимость функции каждого выходящего потока из сети от некоторого множества функций входящих потоков.

Построение такой структуры модели транспортного потока, позволило проводить различные уточнения работы модели на втором и третьем уровнях, используя работы других авторов либо собственные исследования. Такие как введение новых функциональных элементов, просачивание на нерегулируемом пересечении, сужение магистрали и т.д., введение параметров описывающих влияние внешней среды на поток.

В работе введены в рассмотрение новые функциональные элементы транспортной сети: сужение проезжей части и просачивание одного транспортного потока через другой на нерегулируемом пересечении или на регулируемом, но двигающиеся в одну фазу.

Предложены формулы преобразования функции интенсивности транспортного потока на этих элементах(2.11, 2.14). Произведен сбор данных для проверки формулы» просачивающихся потоков и корректировки ее параметров. Учет физической длинны очереди при сужениях магистрали и на пересечениях позволил обнаруживать «каскадные заторы», когда очередь на одном перекрестке блокирует движение на соседних.

С учетом принципов работы этих элементов предложены формулы расчета транспортной задержки в соответствующих местах дорожной сети.

В1 данной модели использовалась характеристика качества параметров управления уже зарекомендовавшая себя на практике - величина транспортной задержки или количество времени, которое затрачивают все транспортные средства в результате остановки, на каком-либо элементе транспортной сети. Каждому элементу сети присваивается вес задержки на нем и для всей сети рассчитывается взвешенный суммарный показатель качества управления сетью. Эта величина хорошо подходит для поиска оптимальных параметров управления, однако такой подход имеет существенный недостаток. Так как на вход модели данные представляются в усредненном виде, оптимальные параметры управления находятся для средних интенсивностей транспортного потока. В реальности отклонения интенсивности могут составлять до» 50% от среднего значения. В результате этого даже при рассчитанных подобным образом параметрах управления, возникают заторы. В данной работе введено понятие устойчивости параметров управления к случайным колебаниям функции интенсивности и предложена методика расчета этой величины для всей сети.

Совместное использование этих двух показателей качества управления потоком позволит инженерам технологам или АСУДД принимать более точные решения с целью минимизации транспортных задержек и количества заторов.

Проводилось сравнение результатов моделирования с реальной дорожной ситуацией в подрайоне АСУДД города Красноярска по ул. Мира. Данные по режимам управления, схемы организации движения и измерения характеристик потока были представлены фирмой ЗАО Автоматика - Д (г. Омск), занимающейся наладкой АСУДД в городе Красноярске. В результате моделирования были выявлены «проблемные» перекрестки и направления движения, в которых наблюдались заторы и предзаторные состояния. Значения характеристик качества управления, полученные экспериментально и с помощью модели оказались очень близки. Что позволяет говорить о достаточной адекватности модели для задач управления.

С помощью модельного эксперимента выявлено, что учет новых элементов транспортной сети, таких как, сужение проезжей части, просачивающиеся потоки на регилируемом перекрестке, нерегулируемые пересечения, дают до 25% выигрыша в среднем 10%-11% при поиске оптимальных параметров управления с точки зрения транспортной задержки.

В настоящее время программное обеспечение, реализованное на базе данной модели, используется инженерами фирмы для расчета параметров управления движения в таких городах, как Воронеж, Хабаровск, Красноярск, Ижевск и. др.

Программное обеспечение «Программа расчета и оптимизации сигнальных планов «ПРОСПЕКТ 1.0» зарегистрирована в федеральном отраслевом фонде алгоритмов и программ свидетельство № 12185, номер государственной регистрации 50200900210.[21]

1. Бадд Т, Объектно-ориентированное программирование в действии / Перев. с англ. — СПб.: Питер, 1997. 380 с.

2. Брайловский Н.О., Грановский Б.И. Моделирование транспортных систем/М.: Транспорт, 1978. 125 с.

3. Буслаев А., Новиков А, Вероятностные и имитационные подходы к оптимизации автодорожного движения / М.'Издательство Мир, 2003.-386с.

4. Буч Гради. Объектно-ориентированный анализ и проектирование с примерами приложений на С++. 2-е изд. / Пер. с англ. —

5. М.:"Издательство Бином", СПб:"Невский диалект", 1998 г. 278с.

6. Врубель Ю.А. О потоке насыщения. /. Минск.: Белорус, политех, ин-т,1988. -1 с.- Рук. деп. в ЦБНТИ Минавтотранса РСФСР, № 663 -ат89. (

7. Дрю Д. Теория транспортных потоков и управление ими /М.: Транспорт, 1972. 189 с.

8. Иносэ X., Хамада Т.,Управление дорожным движением /М.:Транспорт, 1983.-211 с.

9. Капитанов В. Т, Хилажев Е. Б., Управление транспортными потоками в городах. М.: Транспорт, 1985. 94 с

10. Капитанов В.Т., Расчет параметров светофорного регулирования./М.: ВНИИБД МВД СССР, 1981. 45с.

11. Ю.Капитанов Д.В. Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук. М., МГИЭМ, 1999

12. П.Клинковштейн Г.И., Афанасьев М.Б., Организация дорожного движения: Учеб. для вузов./М.: Транспорт, 2001.

13. Кременец Ю.А. Технические средства организации дорожного движения. / М.: ИКЦ "Академкнига", 2005. 231 с.

14. Кременец Ю.А., Печерский М.П. Инженерные расчеты в регулировании дорожного движения./М.:МАДИ, 1977. 110с.

15. Кузин М.В. Имитационная модель координированных транспортных потоков в дорожной сети города// Информационные технологии моделирования и управления. 2009. - №4(56).- с.502-508

16. Кузин М.В. Особенности моделирования движения плотных групп транспортных средств с учетом изменения поперечного сечения дороги//Математические структуры и моделирование, Омск.:ОмГУ.-2008,- №18.- с. 43-46

17. Кузин М.В. Программное обеспечение для имитационного моделирования координированных транспортны потоков.// Материалы международной научной конференции «Инновации в обществе технике и культуре» часть 3, Таганрог.: ТТИЮФУ.- 2008.- с.27-31

18. Кузин М.В. Программное обеспечение для моделирования координированного управления транспортными потоками// Математические структуры и моделирование Омск.:ОмГУ.- 2008.-№18.- с. 43-46

19. Кузин М.В. Свидетельство об отраслевой регистрации разработки №12185 «Программа расчета и оптимизации режимов координированного управления дорожным движением в городах «ПРОСПЕКТ 1.0» 22.01.2009.- Отраслевой фонд алгоритмов и программ.-2009.

20. Кузин М.В. Имитационное моделирование координированных транспортных потоков // Системы управления и информационные технологии(перспективные исследования) 2010.-№1.1(39) .- с. 152-155

21. Левашев А.Г. Повышение эффективности организации дорожного движения на регулируемых пересечениях. Дисс. Канд. Техн. Наук. -Волгоград. 2004.- 174с.

22. Ложкин В.Н., Демочка О.И. и др. Экспериментально-расчетная оценка выбросов вредных веществ с отработавшими газами ДВС на эксплуатационных режимах работы. Технический отчет по НИР//. С-Пб.:НПО ЦНИТА.- 1990.

23. Луканин В.Н., Трофименко Ю.В. Снижение экологических нагрузок на окружающую среду при работе автомобильного транспорта. Итоги науки и техники. ВИНИТИ// М.¡Автомобильный транспорт.-1996. -340с.

24. Малинецкий F.F., Семенов B.B. Дорожное движение в контексте фундаментальных исследований // М.гИИМ им. М.В.Келдыша РАН.-2007с.

25. Методика определения выбросов автотранспорта для проведения сводных расчетов загрязнения атмосферы городов // Ml: "Интеграл" -1999:29;Петров В.В., Божко F.F., Свойства транспортного потока// Транспорт Урала, УгУПС.- 2009.-№3 .-49-50.

26. ЗО.Петров В.В., Формирование транспортного потока прикоординированном управлении.// Транспорт Урала Изд-во УГУПС-2009.-№2.-с.11-1231 .Петров В. В. Управление движением транспортных потоков в городах / Монография. Омск: Изд-во СибАДИ:- 2007. - 92с.

27. Петров Е. А. «Совершенствование координированного управления движением транспортных потоков высокой интенсивности». Дисертация на соискание ученой степени к.т.н: Сибирская Государственная автомобильно-дорожная академия. 2004.

28. Уизем Дж., Линейные ишелинейные,волны //М.:Мир.-1977.- 231с.

29. Швецов В.И. Математическое моделирование транспортных потоков // Автоматика и телемеханика. 2003. - №11.

30. Binning J.C. Biirtenshaw G. TRANSYT 10 USER GUIDE(Issue В), London.: TRIJimited.- 2006.- 460p.

31. Cascetta E.A Stochastic pricess approach.to the analysis assignment model; Transport Research:- 1989:-23B.- 1-17

32. Chang, M. F., R. Herman. Trip Time Versus Stop Time and Fuel Consumption Characteristics in Cities. Transportation-Science, 1981, Vol. 15,№3. -pp. 183-209.

33. Daganzo C.F., The cell transmission model: a simple dynamic representation of highway traffic. Transp Res, 1994; Part B; 28(4).- pp.269-287

34. Daganzo, C. F. Traffic Delay at Unsignalized Intersections: Clarification of Some Issues. Transportation Science, 1977, Vol. 11.

35. Dr. Henry Lieu, Revised Monograph on Traffic Flow Theory, USA.:FHWA, 1992, p.350, web:http.V/www. tfhrc.gov/its/tft/tft.htm

36. Greenberg H. An analysis of traffic flow. Operations. Research. 1959, vol. 7, pp.79-85.

37. Greene, D. L., Liu J. T. Automotive Fuel Economy Improvements and Consumers' Surplus. Transportation Research, 1988, Vol. 22A, No. 3.

38. Greene, D. L., Duleep K. G. Costs and Benefits of Automotive Fuel Economy Improvement: A Partial Analysis. Transportation Research, 1993, Vol. 27A, No.3.

39. Greenshields B.D. A study of traffic capacity., Proc. (US) highway research. Board, 1934, Vol. 14, p. 448-494

40. Highway Capacity Manual. TRB, Washington DC, 2000,1134 p.

41. Hunt P.B., Scoot A traffic responsive method of coordinating signals. -"TRRL Laboratory Report", 1981, pp.1-111.

42. Jiancheng Long , Ziyou Gao, Xiaomei Zhao, Aiping Lian and Penina Orenstein.,Urban Traffic Jam Simulation Based on the Cell Transmission Model, Networks and Spatial Economics, Netherlands.:Springer ,2008, 198p.

43. Kerner B.S. Three-Phase Traffic Theory and Highway Capacity, Networks and Spatial Economics, 2000, v.2, p.46-56

44. Kerner B.S., Introduction to Modern Traffic Flow Theory and Control: The Long Road to Three-Phase Traffic Theory, Springer, Berlin, New York 2009| 265p.

45. Kerner. B.S. Complexity of synchronized flow and related problems for basic assumptions of traffic flow theories. 2001, Networks and Spatial Economics, v.l, p.35-76

46. Kometani, E., Suzaki T., On the Stability of Traffic Row., J. Operations Research, Japan, 1958, №2, pp. 11-26.

47. Lighthill, M. H. and G. B: Whitham. On Kinemati Waves: II. A Theory of Traffic How on Long Crowded Roads. Proceedings of the Royal Society, London Serie, 1957, A229, No. 178, pp. 317-345.

48. Lim Y.S., Baek K. Assigment of traffic Information with Stochastic Assignement, Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Sstudies, 1997, Vo2. #4, 1275-1284p.

49. Long JC, Gao ZY, Ren HL, Lian AP, Urban traffic congestion propagation and bottleneck identification. Sci China F Inf Sci, 2008, #55(7), pp.948-964.

50. Navin, F. P. D. Traffic Congestion Catastrophes., Transportation Planning and Technology, 1986, #11, pp.19-25.

51. Ni D.H., Leonard J.D., A simplified kinematic wave model at a merge bottleneck. Appl Math Model, 2005, 29(11), pp.1054-1072

52. Potts, R. B. Traffic Delay at'a Signalized Intersection with Binomial Arrivals. 1967, pp. 126-128.

53. Robertson D. Transyt method for area traffic control, Traffic Engn. Control, 1969, #11. pp.6-13*

54. Robertson D.I. The TRANSYT method of coordinating traffic signals., Traffic Eng. Contr., 1997, №2, pp.76-77.

55. Robertson G.D. Handling congestion with Scoot., Traffic Engineering and Control, 1987, № 4, 28, pp.228-230.

56. Rodrigo Fernandez , Eduardo Valenzuela, Federico Casanello, Carola Jorquera, Evolution of the TRANSYT model in a developing country, Department'of Civil Engineering, University of Chile, 2005. 20p.

57. Tracz, M. Research of Traffic Performance of Major/Minor Priority Intersections. In: Intersections Without Traffic Signals (Ed.: W. Brilon), Springer Publications, Berlin. 1988.s 65.Traffic Signal Timing Manual 2008 USDepartment of Transportation,

58. Federal Highway administration, FHWA-HOP-08-024, 650p.66:Traffic theory/ Densos C. Gazis, Nederlands, Kluwer Academic publisher, 2002,260p.

59. Troutbeck, R. J. Unsignalized Intersection and Roundabouts in Australia: Recent Developments. In: M Koshi), Elsevier. Intersections without Traffic Signals II (Ed.: W. Brilon), 1991.

60. Wallace, Charles,Courage, Kenneth, and Hadi, Mohammed, Methodology for Optimized Signal Timing: TRANS YT-7F Users Guide, Office of Traffic Operations and Intelligent Vehicle/Highway Systems Federal Highway Administration, Volume 4, December 1991.

61. Wardrop, J. G., Some Theoretical Aspects of Road., Technical Paper, 1952, No. 39. Road Research Laboratory, Traffic Research. Proceedings of the Institution of Civil Engineers, Part II, 1(2), pp. 325-362, U.K.

62. Wardrop, J. G. Experimental Speed/Flow Relations in a Single Lane. Proceedings of the 2nd InternationalSymposium on the Theory of Road Traffic How. 1965, Ed. J. Almond O.E.C.D

63. Webb, G. M. The Relationship Between Accidents, Traffic Engineers. Proceedings. 1955, #3, pp. 10-15.

64. Webster F.V. Cobbe B.M. Traffic signals Road research technical paper N56 HMSQ London, 1966, lllp.

65. Webster, F. V. Traffic Signal Settings. Road Research, London, 1958, №4, pp.34-42.

66. William H. K. Lam,S. C. Wong, Hong K. Lo, Transportation and Traffic Theory 2009: Golden Jubilee., Springer, New-York, 2009, 740p. .