автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.01, диссертация на тему:Основы моделирования дорожного движения в задачах автоматизированного управления транспортными потоками промышленного центра

На правах рукописи

Горлов Юрий Георгиевич

ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ В ЗАДАЧАХ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫМИ ПОТОКАМИ ПРОМЫШЛЕННОГО ЦЕНТРА

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Пермь 2004

Работа выполнена в Государственном научно-исследовательском институте управляющих машин и систем, г. Пермь

Научный руководитель доктор технических наук, профессор,

заслуженный работник высшей школы РФ Харитонов Валерий Алексеевич

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Винокур Вадим Мотельевич кандидат технических наук, доцент Беляков Андрей Юрьевич

Ведущая организация: Пермский военный институт внутренних войск

МВД РФ

Защита состоится 23 декабря 2004 года в 15.00 часов на заседании диссертационного совета Д 098.01.057 в Государственном научно-исследовательском институте управляющих машин и систем по адресу: 614990, г. Пермь, ул. Ленина, 66

Сдиссертациейможно ознакомиться в библиотекеГосНИИУМСа

Автореферат разослан 23 ноября 2004 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета

доктор технических наук, профессор

Рубцов Ю. Ф.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность исследования

Улично-дорожная сеть (УДС) города создается десятилетиями, и для ее изменения необходимо время и значительные инвестиции. Структура и протяженность УДС города создаются на основе генеральных планов развития, ориентированных на определенный уровень автомобилизации. В течение длительного времени в нашей стране приоритет в развитии транспортного обслуживания отдавался общественному пассажирскому транспорту и в качестве расчетного уровень автомобилизации городов принимался 60 авт./1000 жителей. Именно на этот уровень автомобилизации и была создана вся транспортная инфраструктура и система управления дорожным движением современных российских городов.

Основными ее недостатками являются:

• малая удельная плотность магистральных улиц и неразвитость сети местных улиц;

• низкая пропускная способность улиц и пересечений;

• совмещенное движение общественного пассажирского транспорта, легкового и грузового движения;

• применение для регулирования движения устаревших методов и технических средств, ориентированных на движение транспортных потоков малой плотности;

• отсутствие системы информационного обеспечения городского движения;

• практическое отсутствие системы обеспечения парковок в городе;

• отсутствие специализированных дорог и маршрутов в УДС для движения грузовых автомобилей;

• административные барьеры в транспортном обеспечении совместной работы УДС города, пригородной и реакреционной зон города.

Активная автомобилизация крупнейших городов Западной Европы, начавшаяся в 50-е годы, проходила практически по одной закономерности для всех стран: линейный рост количества автомобилей до уровня 300-350 авт./1000 жителей, затем замедление роста и стабилизация при уровне 550±50 авт./1000 жителей. Темпы автомобилизации российских городов, особенно таких мегаполисов, как Москва, С.-Петербург, несколько больше, чем западноевропейских городов периода достижения ими уровня 300 авт./1000 жителей, но спад темпа наблюдается так же при уровне 250-300 авт./1000 жителей. Есть основание ожидать в российских городах предельный уровень автомобилизации порядка 550 авт./1000 жителей к 2020-2025 годам, что в полтора раза больше уровня, достигнутого сегодня на большей части территории России. Это требует пересмотра всей стратегии развития городов и улично-дорожной сети.

*ОС. НАЦИОНАЛЬНА* МММТЕКА

Возможности многофункциональной компьютерной технологии, которая уже более 20 лет успешно решает оптимизационные задачи организации и управления дорожным движением в развитых европейских странах следую щие:

• моделирование существующих и прогнозируемых транспортных потоков;

• включение в модель всей сети дорог и сети линий общественного транспорта, разработка комплексных транспортных схем;

• анализ и оценка правил и интенсивности движения;

• отработка сценариев типа «что будет, если...»;

• планирование транспортной инфраструктуры общественного транспорта;

• создание платформы для транспортно-информационных систем;

• прогнозирование транспортных пробок;

• выбор оптимальной организации движения на перекрестке и оценка пропускной способности для каждого варианта движения;

• анализ пропускной способности и движения в зоне остановок с учетом приоритета общественного транспорта;

• оптимизация работы сигнальных устройств;

• анализ «узких» мест;

• сравнение различных вариантов пунктов пересечения (круговое движение, регулировка направления движения, направляющие сигнальные устройства и развязки);

• создание правил управления движением транспортных средств на автострадах и улицах.

Дорожное движение по транспортной сети относится к классу сложных систем, которые должны исследоваться с позиций системного подхода, опирающегося на многомодельность. Наиболее важными в отношении возможностей исследования проблем дорожного движения являются имитационные мо дели. Однако большая мощность, разнообразие и вероятностная неопределенность множества элементов транспортной сети (ТС) и единиц транспортного потока, включая разнообразие маршрутов, целей передвижения и внешних условий, делают имитационное моделирование объектов данного класса неэффективным по быстродействию и масштабам необходимых средств моделирования и сложным в обработке результатов моделирования и принятия решений в области автоматизации управления дорожным движением.

В условиях регионального промышленного центра, каковым, безусловно, является и город Пермь, решение перечисленного класса задач усложнено наличием мощных устойчивых транспортных потоков, которые в ближайшем будущем не имеют альтернативных маршрутов из-за отсутствия кольцевой дороги и ограниченности мостовых сооружений и поэтому существенно увеличивают нагрузку на УДС, постоянно создавая опасность возникновения заторов,

что снижает скорость движения, создает транспортный шум, загрязняет окружающую среду, невольно способствует росту числа дорожно-транспортных происшествий.

Таким образом, актуальность исследования обусловлена сложившимся противоречием между потребностью практики в разработке эффективных автоматизированных систем управления транспортными потоками промышлен ного центра и отсутствием адекватного ее сложности научно-методического аппарата моделирования дорожного движения, а также поддержки на этой основе принятия технических и управленческих решений большого народнохозяйственного значения.

Цель исследования заключается в обосновании эффективных подходов к развитию автоматизированных систем управления транспортными потоками промышленного центра с позиций адекватного нестохастического описания дорожного движения как объекта исследования и экспертной интерпретации результатов моделирования.

Достижение цели исследования потребовало решения следующих частных задач:

1) разработка концепции представления транспортных потоков на альтернативной вероятностным подходам основе;

2) приведение моделей транспортного потока с вероятной неопределенностью к альтернативным агрегированным моделям с меньшей степенью неопределенности;

3) разработка принципов моделирования процессов прохождения транспортными потоками промышленного значения элементов улично-дорожной сети;

4) разработка методики обобщения гетерогенных результатов моделирования дорожного движения и поддержки принятия решений по совершенствованию системы управления транспортными потоками;

5) разработка рекомендаций по использованию имитационного моделирования на этапах разработки и эксплуатации перспективных автоматизированных и телематических систем управления дорожным движением промышленного центра.

Объектом исследования является дорожное движение в промышленном центре.

Предмет исследования - инструментальные средства моделирования дорожного движения и их использование в задачах автоматизированного управления транспортными потоками промышленного центра.

Достоверность научных положений, выводов и практических рекомендаций диссертации подтверждена анализом и корректным обоснованием предложенных математических моделей, а также результатами практического применения.

Научная новизна выполненного в диссертации исследования заключается в развитии концепции агрегирования и имитационного моделирования

транспортных потоков для создания инструмента исследования эффективности дорожного движения, включающей в себя:

- принципы имитационного моделирования агрегируемых транспортных потоков промышленного центра;

- методику анализа эффективности транспортной сети по результатам имитационного моделирования дорожного движения на основе комплексного оценивания.

На защиту выносятся следующие научные положения.

1. Концепция агрегирования транспортных потоков на основе учета пеле-тонообразующих факторов, дополненная процедурой приведения моделей дорожного движения с вероятностной неопределенностью к моделям со слабо-проявленной при больших значениях параметра распределения Пуассона интервальной неопределенностью, позволяет применить имитационное моделирование в задачах автоматизированного управления транспортными потоками как достаточно доступный и эффективный метод исследования дорожного движения.

2. Принципы имитационного моделирования прохождения основных пе-летонизированных транспортных потоков промышленного центра через элементы улично-дорожной сети способны методически обеспечить оценку различных показателей качества управления дорожным движением.

3. Гетерогенные по своему составу результаты имитационного моделирования дорожного движения на множестве вариантов управления им согласно разработанной методике комплексного оценивания объединяются в обобщенный показатель с достаточным уровнем экспертной чистоты и ранжируются по отношению строгого порядка для поддержки принятия решения при выборе стратегии развития автоматизированных систем управления транспортными потоками.

Практическая значимость результатов исследования заключается в разработке обоснованных рекомендаций для принятия решения при выборе стратегии развития автоматизированных систем управления транспортными потоками.

Результаты диссертационного исследования использованы при организации и управлении дорожным движением ГИБДД Пермской области, подтвердив большую экономическую и социальную эффективность для региона и могут быть использованы специалистами при разработке мер по улучшению состояния дорожного движения в масштабе страны

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертации докладывались на Всероссийской научно-практической конференции Пермского НЦ УрО РАН, Пермского филиала ИЭ УрО РАН (15 апреля 2004 г.), международном семинаре (Варна, июль 2004 г.), конференции Пермского ЦНТИ (ноябрь 2004 г.), а также на технических совещаниях ГИБДД и администрации Пермской области.

Публикации. По теме диссертации опубликовано шесть печатных работ.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения и списка литературы и содержит 7 таблиц, 25 рисунков.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность работы, сформулированы цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость.

Первая глава посвящена анализу перспектив развития автоматизированных и телематических систем управления дорожного движения, роли в этом методов моделирования основных транспортных потоков, характерных для промышленного центра, и разработке концепции представления объектов данного класса на альтернативной вероятностным подходам основе, что позволило обосновать перечень и структуру частных задач исследования.

Трудно представить развитие ТС без использования последних достижений информационных технологий и систем связи, симбиоз которых обрел специальный термин - телематика, а автоматизированные системы управления на основе телематики - интеллектуальные транспортные системы (ИТС). Их отличительный признак - автоматическое формирование управляющих воздействий в реальном масштабе времени на объекты ТС. Укрупненная классификация ИТС по видам решаемых задач представлена на рисунке 1.

Рис. 1. Укрупненная классификация ИТС

В одном из известных подходов предметная область (ПО) «Организация дорожного движения» на принципах объектно-ориентированной декомпозиции, принимает форму унифицированной модели (рис. 2), что позволяет выделить базовые и специализированные классы, содержащие универсальные свойства этой ПО. При проектировании рациональной маршрутной сети пассажирского транспорта множество решаемых задач рассматривается в виде структуры: «инфраструктура - маршрутизация - управление движением» с возможной схемой принятия решений при оптимизации и проектировании маршрутных сетей, представленной на рисунке 3.

Рис. 2. Декомпозиция ПО "Организация дорожного движения"

Рис. 3. Структурная схема модели принятия решений при проектировании и оптимизации маршрутной сети с использованием программного комплекса

При решении проблемы организации городского движения и управления транспортными потоками в международной практике широко используется система интеллектуальной транспортной инфраструктуры, способной эффективно управлять существующей дорожно-уличной сетью дорог с учетом ее плотности и пропускной способности.

Экономический эффект от внедрения автоматизированной системы управления дорожным движением (АСУ ДЦ) достигается за счет:

1) увеличения пропускной способности существующей дорожной сети на 30-35 %, что равносильно введению еще одной полосы движения;

2) уменьшения транспортных задержек на 20-40 %;

3) снижения уровня дорожно-транспортных происшествий на 30-40 %;

4) уменьшения загрязнения окружающей среды и уровня шума (установлено, что основным источником загрязнения воздушного бассейна являются выхлопные газы двигателей автомобилей. Удельный вес этого источника загрязнения составляет в среднем до 60 %.). Как показывает опыт работы действующих АСУ ДЦ у нас и за рубежом, их применение позволяет снизить уровень загазованности воздушного бассейна в контролируемой зоне на 20-30 %;

5) минимизации потребления топлива при движении автомобилей за счет сокращения числа остановок и увеличения средней скорости движения по магистрали (расход топлива снижается на 20-25 %);

6) уменьшения эксплуатационных затрат АСУ ДД вследствие получения постоянной информации о техническом состоянии средств регулирования дорожного движения.

Отечественный и зарубежный опыт показывает, что капиталовложения в строительство автоматизированных систем окупаются в течение 1,5-2,5 лет.

Основные положения концепции агрегированного представления транспортного потока развернуты в виде совокупности следующих принципов.

1. Основные транспортные потоки промышленного центра в качестве приоритетных объектов регулирования в исходном состоянии (до их трансформации элементами УДС) могут рассматриваться как потоки Пуассона относительно числа транспортных средств на заданном интервале времени и как потоки с ограниченным последствием (потоки Пальма) относительно дистанции между транспортными единицами с показательным законом распределения.

Экспериментальное подтверждение этого положения достигается аппаратурой видеонаблюдения по факту близкого совпадения значений математического ожидания и дисперсии упомянутых выше случайных событий.

2. При прохождении элементов УДС транспортные потоки агрегируются под воздействием пелетонообразующих факторов: перекрестков с главной дорогой (нерегулируемых, регулируемых, с изменяемыми параметрами регулирования) и проездов (с изменяемой рядностью, постоянными, переменными, сезонными и случайными помехами). Это явление, при котором наблюдается «просеивание» простейшего потока за счет снятия с естественного места всех событий, кроме последнего, следует классифицировать как образование потока

Эрланга с порядком, соответствующим мощности пелетона, при увеличении которой поток Эрланга приближается к регулярному (детерминированному) потоку с постоянными параметрами, в том числе с постоянной плотностью, равной плотности исходного простейшего потока.

Отсюда следует возможность аппаратного определения параметров пеле-тонируемого транспортного потока аппаратурой видеонаблюдения и обработки результатов вычислительными методами.

3. Перспективным направлением приведения моделей транспортного потока с вероятностной неопределенностью к альтернативным агрегированным моделям с меньшей степенью неопределенности следует считать модели с интервальной неопределенностью размеров (мощности) пелетонов, которая уменьшается с ростом интенсивности транспортных потоков и периода воздействия пелетонообразующих факторов, что имеет место для случая основных транспортных потоков промышленного центра.

4. Большое разнообразие элементов УДС, параметров преодолевающих их пелетонов, а также сложность алгоритмов их преобразования в процессе дорожного движения делает имитационное моделирование наиболее необходимым инструментом исследования эффективности систем управления транспортными потоками по показателям средней скорости движения, предельно допустимой нагрузки на центральные магистрали города, опасности возникновения заторов, создания транспортного шума, загрязнения окружающей среды, влияния на число дорожно-транспортных происшествий.

5. Имитационное моделирование движения основных транспортных потоков качественно различается по двум классам элементов УДС: класс, изменяющий геометрические характеристики пелетона (периодичность, рядность -ширина и протяженность, зависящая от скорости и рядности) при неизменном количественном составе ТС, и класс тех же изменений, сопровождающийся уменьшением или увеличением мощности пелетона в соответствии с явлениями потери (присоединения) части своих (соседних) транспортных единиц, что обычно происходит на перекрестках. Это ключ к непосредственному осуществлению имитационного моделирования с целью определения большинства характеристик городской транспортной сети.

6. Идентифицируя характеристики исходных основных потоков и моделируя их пелетонные формы, можно имитационным моделированием их движения по конкретным маршрутам динамически решать задачи прогнозирования дорожных ситуаций и принимать профилактические меры предупреждения негативных последствий, вызываемых изменениями загрузки УДС промышленного центра.

7. Многокритериальность задач оптимизации автоматизированного управления транспортными потоками ведет к необходимости совершенствования механизмов комплексного оценивания в направлении обеспечения экспертной чистоты матриц свертки методами активной экспертизы, возможностей выявления чувствительности общей оценки к произвольным комбинациям

частных критериев на основе совершенствования процедуры транзитивного замыкания и расширения свойства ранжируемости результатов комплексного оценивания ряда альтернативных управленческих решений исходя из нечеткого представления исходных данных комплексного оценивания. В этом случае можно будет говорить о создании основ моделирования дорожного движения как методологической базы построения инструментальных средств поддержки принятия технических и управленческих решений большого народнохозяйственного значения.

Данные положения концепции позволили определить состав и структуру частных задач исследования (рис. 4).

_ _

Принятие решения

Ранжирование результатов комплекс-

ной оценки вариантов управления

Рис. 4. Структура частных задач исследования

Во второй главе приводится математическое описание пелетонов как агрегированных объектов дорожного движения, разрабатывается процедура описания агрегированных моделей транспортного потока со слабопроявленной интервальной неопределенностью и принципы моделирования (анимации) процессов прохождения транспортных потоков промышленного значения через элементы улично-дорожной сети.

Экономически эффективное управление транспортными потоками связано с созданием адекватных моделей дорожного движения, способных описывать процессы движения большой массы автомобилей по сложной дорожной сети в условиях глубокой стохастичности объектов исследования, за которой теряется

наглядность, обозримость и понимание существа явлений, без чего нельзя решить перечисленный выше список задач.

Рассмотрим случайную величину Т - промежуток времени между произвольными двумя соседними событиями в простейшем потоке (рис. 5). Функция распределения этой величины (рис. 6).

Рис. 5. Простейший поток событий а плотность распределения (показательный закон с параметром )

где к - плотность потока (среднее число событий, приходящееся на единицу времени).

Рис. 6. Функция и плотность распределения простейшего потока

Математическое ожидание величины Т, распределенной по показательному закону, описывается выражением

дисперсия, как характеристика равновесия, разбросанности значений случайной величины около ее математического ожидания -

Выделим произвольный участок времени длиной При условии стационарности, отсутствии последствия и ординарности число точек, попадающих на участок распределенных по закону Пуассона с математическим ожиданием

Вероятность того, что за время г произойдет ровно m событий, равна

Для достаточно больших значений , соответствующих условиям реального пелетонообразования, распределение случайной величины имеют максимум (рис. 7) в области математического ожидания а и доверительный интервал с достаточно большой вероятностью для

Рис. 7. Распределение случайной величины на участке

При постоянстве поток пелетонов следует считать детерминированным. Случайной величиной транспортного потока становится время прохождения «ядра» пелетона через контрольную точку, разброс которого согласно доверительному интервалу зависит от плотности транспорта в пелетоне, определяемого размерами автомобилей и интервала безопасности - функции скорости. Таким образом, задачи моделирования дорожного движения при движении по проездам и перекресткам обретают известную детерминированность и способность в более простом виде находить экономически эффективные управления транспортными потоками.

Определение доверительного интервала можно произвести согласно итерационной процедуре, получаемой следующим образом.

Вероятности произвольных двух соседних событий т и т +1 пуассонов-ского потока

а их отношение -

Отношение >Рп свидетельствует о восходящей последовательности значений вероятности, когда

а 1(т +1) > 1,

отношение - о нисходящей последовательности, т. е.

«/(ет + 1)<1,

а отношение =Рт, ИЛИ <РЯ)...(РЯ^ <Рт) - о максимуме последовательности, совпадающем с математическим ожиданием т = а. В первом случае справедливо

во втором случае -

Из выражения (1) следует параметр максимального члена последовательности

если это целое число, и его значение

Р.

а!

(3)

(о-1)!

а из выражения (2) параметры двух максимальных членов последовательности: минимальный

_ я 1

и максимальный

со значениями вероятности:

Полученные отношения (3-5) могут служить начальной позицией формирования доверительного интервала (рис. 7, 8) до достижения заданного значения доверительной вероятности, что завершает приведение стохастической задачи моделирования дорожного движения к детерминированной за счет неизбежного пелетонирования транспортного потока, поскольку интервальная неопределенность «ядра» пелетона незначительна по сравнению с протяженностью участка , являющегося периодом пелетонирования.

Рис. 7. Зависимость доверительного интервала изменения размеров пелетона Аа1а% от параметра а при заданной доверительной вероятности Р^

Принципы моделирования (анимации) процессов прохождения транспортных потоков промышленного значения через элементы УДС иллюстрируются ниже.

На рисунке 9а представлена эпюра движения виртуально-пелетонируе-мого ненасыщенного транспортного потока. Транспортные единицы внутри каждого пелетона рассредоточены согласно распределению Пуассона. При синхронизированных задержках (у семафора) на время с периодом образуется регулярный (правильный) частично пелетонированный ненасыщенный поток (рис. 96), состоящий из трех участков.

где - свободная от транспорта зона, которая может быть использована для пропуска поперечного потока;

- время прохождения через контрольную точку «ядра» пелетона, полностью насыщенного транспортными единицами;

- сохранившаяся в естественном виде зона существования исходного транспортного потока.

В случае увеличения времени задержки у первого светофора до величины

или у следующего светофора с теми же параметрами, но смещенными на величину

транспортный поток становится полностью пелетонированным (рис. 9в) с предельными размерами «ядра»

При отсутствии синхронизации работы светофора с реальными параметрами пелетона происходят вынужденные задержки потока, включая торможение и остановку (рис. 9 г). Временной интервал между соседними пелетонами сокращается до величины что ведет к ухудшению условий прохождения поперечного потока и к уменьшению периода пелетонирования

вплоть до образования насыщенного непелетонизируемого потока (рис. 9 д), именуемого затором или «пробкой» как в основном, так и поперечном направлениях.

Учитывая многообразие и изменчивость параметров транспортного потока, пелетонообразующих факторов и управлений перекрестками, задачи регулирования дорожным движением следует решать не аналитически, а методом имитационного моделирования.

Рис. 9, Эпюры динамики процесса пелетонообразования в транспортном потоке и его вырождения в затор при отсутствии согласования управления перекрестком с параметрами пелетонированного транспортного потока

Третья глава посвящена развитию механизмов комплексного оценивания в отношении экспертной чистоты матрицы свертки, процедуры транзитивного замыкания и расширению свойства ранжируемости.

При комплексном оценивании сложных объектов возникают проблемы, связанные с гетерогенностью следующих частных критериев: экспертная чис-

тота матрицы свертки, установление степени влияния частных критериев на комплексную оценку, ранжирование ряда сопоставимых объектов.

Проблема экспертной чистоты матрицы свертки решается методом активной экспертизы, для чего выводится характеристика несимметричности матриц свертки, позволяющая ранжировать экспертные варианты ее заполнения и формировать специальную функцию, отвечающую условиям использования известного механизма активной экспертизы.

Экспертная чистота заполнения матриц |/я9| свертки непосредственно

влияет на объективность результатов комплексного оценивания. Качественное изменение механизма экспертизы в случае некоалиционных игр по методологии теории активных систем будет достигнуто, если удастся характеризовать матрицы свертки одним числом и на этой основе построить специальную функцию №Г(К).

Симметричность матриц свертки свидетельствует о полном равноправии обоих критериев. Для несимметричных относительно главной диагонали матриц свертки характеристика N всегда отлична от нуля. Это означает, что составивший ее эксперт склонен выделить один из двух критериев как доминантный (преобладающий по своей значимости) либо объективно, либо в целях манипуляции. При крайностях один критерий просто игнорируется, а другой становится монополистом.

Для того чтобы различать крайние случаи доминирования того или иного частного критерия, введем характеристику несимметричности N матрицы свертки:

Тогда в первом случае характеристика несимметричной матрицы свертки примет крайние а во втором случае - противоположное

крайнее значение. Это дает возможность построить специальную функцию ^Г(К) для п экспертов в виде

или для случая

Благодаря ставшей возможной активной экспертизе матриц свертки механизм комплексного оценивания приобретает необходимую объективность и способность ранжировать варианты на многокритериальной основе.

Проблема установления степени влияния частных критериев на комплексную оценку преодолевается процедурой комплексного замыкания.

На дереве комплексного оценивания рассмотрим процедуру транзитивного замыкания, устанавливающую матрицу свертки для пары предшествующих критериев при фиксированных значениях остальных в ранге заключительной, что позволит анализировать непосредственное влияние этой пары на итоговую оценку.

Рис. 10. Иллюстрация механизма активной экспертизы для матрицы свертки

Необходимость вычисления транзитивных замыканий на деревьях комплексного оценивания возникает в тех случаях, когда ставится задача анализа влияния отдельных частных критериев на итоговую оценку системы в целом.

Предположим, что требуется оценить уровень качества управления до-'рожным движением промышленного центра (критерий Х), который определяется степенью загруженности (критерий Х\) и уровнем безопасности (критерий Х2). Уровень степени загруженности сети развития в свою очередь определяется показателем устойчивости к заторам (критерий Х11) и средней скоростью движения транспорта (критерий Х\2), а уровень безопасности - уровнем предупреждения дорожно-транспортных происшествий (критерий Х21) и экологической обстановкой (критерий Х22); значения оценок по каждому критерию могут принимать конечное число значений: 1 - плохо, 2 - удовлетворительно, 3 - хорошо и 4 - отлично.

Решение задачи выбора оптимального варианта качества управления дорожным движением требует определения области допустимых значений ее характеристик, интерпретируемой как область устойчивости.

Область устойчивости 30), строится как подмножество элементов матрицы свертки, расположенных компактно (связно), поскольку (т(м1)/ * > тД и обладающих особым свойством относительно задан-

ного уровня показателя

Граница области устойчивости 5Гу с отличается строгой формой отношения (6) и дополнительными ограничениями на «нерасплывчатость» границы:

Варианты установления перспективных направлений повышения качества управления дорожным движением по частным критериям становятся нагляднее с переходом от исходных матриц свертки

к матрицам транзитивных отношений с использованием отображения: ^

Если на маршруте к итоговой оценке дерева оценивания встретится несколько вырожденных в строку (столбец) матриц свертки, то в данных выражениях появится композиция отображения.

В этом случае области допустимых решений информативнее своих аналогов, поскольку оперируют с итоговыми оценками системы.

Проблема ранжирования ряда сопоставимых объектов исчерпывается нечетким комплексным оцениванием с последующей фадзификацией окончательного результата по методу центра тяжести.

В заключение приведены основные научные и практические результаты исследования.

1. Концепция агрегирования моделируемых транспортных потоков на основе учета пелетонообразующих факторов.

2. Процедура приведения моделей транспортного потока с вероятностной неопределенностью к моделям со слабо проявленной интервальной неопределенностью.

3. Принципы имитационного моделирования процессов прохождения транспортными потоками элементов улично-дорожной сети.

4. Методика анализа гетерогенных результатов имитационного моделирования дорожного движения, включающая возможности выявления чувствительности итоговой оценки к произвольным комбинациям частных критериев на основе совершенствования процедуры транзитивного замыкания и расширения свойства ранжируемости рядом оценок альтернативных управленческих решений, исходя из нечеткого представления исходных данных при обеспечении экспертной чистоты матриц свертки методами активной экспертизы.

5. Рекомендации по использованию имитационного моделирования при разработке и эксплуатации перспективных автоматизированных и телематических систем управления дорожным движением в промышленном центре.

Основные положения диссертации опубликованы в следующих работах:

1. Горлов Ю. Г. Концепция агрегирования в задачах управления дорожным движением в городах с развитой индустрией / Ю. Г. Горлов, В. А. Харитонов // Реформирование систем управления общественными финансами региона: теория и практика: Материалы Всероссийской науч.-практ. конф., апрель, 2004 / Перм. НЦ УрО РАН. - Пермь, 2004.

2. Горлов Ю. Г. Проблемы моделирования дорожного движения по транспортной сети промышленного центра / Ю. Г. Горлов, В. А. Харитонов // Реформирование систем управления общественными финансами региона: теория и практика: Материалы Всероссийской науч.-практ. конф., апрель, 2004 / Перм. НЦ УрО РАН. - Пермь, 2004.

3. Горлов Ю. Г. Имитационное моделирования дорожного движения по транспортной сети промышленного центра / Ю. Г. Горлов, В. А. Харитонов // Современная миссия технических университетов в развитии инновационных территорий: Материалы междунар. семинара, Варна, Болгария, июль 2004. -Варна, 2004.

4. Горлов Ю. Г. Перспективы развития автоматизированных и телематических систем управления дорожным движением // Информация, инновации, инвестиции: Материалы конф., Пермь, 2004 г. / Перм. ЦНТИ. - Пермь, 2004.

5. Горлов Ю. Г. Проблемы комплексного оценивания сложных объектов с гетерогенными характеристиками / Ю. Г. Горлов, В. А. Харитонов, А. В. Генералов, М. В. Лыков, К. В. Меновщиков // Ключевые аспекты функционирования региональной экономики: теория и практика: Сб. науч. ст. / Перм. филиал ИЭ УрО РАН. - Пермь, 2004.

6. Горлов Ю. Г. Приведение стохастических задач моделирования дорожного движения к детерминированному виду / Ю. Г. Горлов, В. А. Харитонов // Ключевые аспекты функционирования региональной экономики: теория и практика: Сб. науч. ст. / Перм. филиал ИЭ УрО РАН. - Пермь, 2004.

Горлов Юрий Георгиевич

ОСНОВЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ В ЗАДАЧАХ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО УПРАВЛЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫМИ ПОТОКАМИ ПРОМЫШЛЕННОГО ЦЕНТРА

05.13.01 - Системный анализ, управление и обработка информации

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Препринт. Подписано в печать 20.11.2004 Формат 60x84/16. Отпечатано на ризографе. Объем усл. п. л. 1,39. Тираж 100 экз. Заказ 112

Типография НИИУМС, Пермь, ул. Ленина, 66

»2610?