基于元胞自动机模型的上匝道合流处交替通行控制的研究
基于元胞自动机模型的快速路入口匝道交通流研究
基于元胞自动机模型的快速路入口匝道交通流研究1慈玉生，裴玉龙，吴丽娜哈尔滨工业大学交通科学与工程学院(150090)email:ciyusheng1999@摘要：本文选取一维元胞自动机模型对城市快速路入口匝道连接段交通流进行数值模拟研究，通过设置合理的车道变换规则，分析了交通流量、汇入率等参数对入口匝道连接段交通所产生的影响。
研究表明当入流概率不大时，入流车辆对主线车流的影响较小；但当入流概率较大时，主线交通将受到严重干扰，尤其是在主线和匝道的来流车辆均较多时(入流概率大于0.5)，可能导致主线交通严重不畅。
关键词：元胞自动机 入口匝道连接段 车道变换 交通流1．引言城市快速路合流区加速车道上存在的车辆合流行为，往往导致主线交通流的紊乱，不但降低行车速度，而且易引发交通事故，从而成为快速路的“瓶颈”路段。
作为在一定服务水平下城市快速路完成各向交通量转换的载体，匝道是制约其交通功能发挥的关键部位之一。
目前，北京、上海等城市的快速路匝道部分已出现堵车现象，而随着交通量的持续增加，城市快速路匝道合流区行车问题会愈加严重。
分析原因，匝道驶入车流在有限的合流区范围内强迫进行车道交换，使得车流呈高度紊乱状态，造成该区域的实际通行能力大大降低。
频繁的进行车道变换和车辆之间的复杂作用，使得入口匝道连接段同交织区一起经常成为城市快速路的交通“瓶颈”。
入口匝道连接段的交通行为比较复杂，国内外学者对其进行了广泛的研究。
Lighthill和Whitham（1955年）提出了流体动力学模拟理论，并建立了流体动力学模型。
Banks（1990年）研究认为匝道连接段产生排队的区域是中间车道以及入口匝道[1]。
Cassidy和Bertini（1999年）研究了匝道区域的车道变换行为，并以此分析认为瓶颈路段会延伸到入口匝道下游一定距离[2]。
Peter Hidas（2002年）介绍了一种微观交通网络仿真模型，并针对受迫流和自由流两种情况下的车道变换行为进行分析，该模型表明由于高速公路的合流段通行能力有限而存在某些缺陷[3]。
基于元胞自动机的流量模拟与交通优化研究
基于元胞自动机的流量模拟与交通优化研究摘要：随着城市交通流量的持续增长，交通拥堵已经成为现代城市面临的严重问题之一。
为了有效地解决交通拥堵问题并提高道路交通效率，本文采用基于元胞自动机的流量模拟与交通优化方法。
通过构建交通网络模型和交通流模型，本研究对不同的路网布局、交通信号控制策略等进行了模拟与实验，并通过优化策略对交通流进行调控，以提高道路通行能力和降低拥堵现象。
1. 引言交通拥堵问题严重影响着城市的发展和居民的生活质量。
在传统的交通规划中，设计者通常依赖于经验和静态的模型进行评估，然而这种方法无法全面考虑不同车辆的动态行为对交通流量的影响。
为了更准确地模拟和预测交通流量，研究者开始利用元胞自动机来建立交通流模型。
2. 基于元胞自动机的交通流模型元胞自动机是一种用于模拟复杂系统的计算模型。
在交通领域中，每个元胞代表一个车辆，通过定义元胞的状态和规则，可以模拟车辆在道路网络中的行驶。
2.1 元胞状态每个元胞可以有不同的状态，包括空闲、占据、等待等。
空闲状态表示道路上没有车辆，占据状态表示道路上有车辆占据，等待状态表示车辆需要等待。
2.2 元胞规则元胞的规则确定了车辆如何根据当前状态和周围环境进行决策。
规则包括车辆的加速、减速、换道等。
3. 数据采集与分析为了模拟真实交通情况，本研究通过车载传感器、交通摄像头、GPS等设备采集了大量的交通数据，包括车流量、速度、车道交叉等信息。
通过数据分析和处理，可以得到交通网络的结构和交通流量的特征。
4. 路网布局与交通信号控制策略优化本研究通过构建不同的路网布局，并设计不同的交通信号控制策略，对交通流模型进行模拟与实验。
通过对比不同策略下的交通流量、车辆等待时间等指标，可以确定最优的路网布局和交通信号控制策略，以提高交通效率并减少拥堵。
5. 交通流调控优化策略为了进一步提高道路通行能力并减少拥堵，本研究提出了交通流调控优化策略。
通过改变交通信号控制的周期、绿灯时长等参数，可以调整交通流的分布和流量，并通过元胞自动机模型进行实验验证。
基于元胞自动机的交通仿真模型研究
基于元胞自动机的交通仿真模型研究随着城市化和汽车使用量的增加，交通对城市生活和经济发展的影响越来越大。
因此，研究交通流量和交通事故等问题成为了一个重要的话题。
交通仿真模型是研究车流量和交通流动的一种方法。
同时，基于元胞自动机的交通仿真模型成为了一种有效的研究方法。
元胞自动机是一种离散化的动态系统，其由格子或单元（具有一定的状态和接收特定形式的输入）以及它们周围邻居组成。
在这个系统中，每个单元都可以根据其周围的环境和一些规则，自动更新其状态。
基于元胞自动机的交通仿真模型中，道路和车辆被建模成元胞，交通规则被翻译成元胞自动机的规则。
在基于元胞自动机的交通仿真模型中，道路被建模为网格，每个单元格代表着一段特定长度的道路段，而车辆代表一些元胞自动机中的粒子。
车辆会尝试从道路上通过它们的方向和速度，他们可以在其前面的单元格上进行移动。
仿真将会在地图上每秒进行一次更新，根据设定的规则来计算车辆的移动。
现在的交通仿真模型往往是基于离散时间 - 离散事件（DE）方程的构造。
通常，道路上的车辆并非均匀分布。
我们可以通过在交通仿真模型中构建正确的模拟方法来模拟不同的情况，例如，微观交通模型和宏观交通模型。
在微观交通模型中，我们可以通过模拟每个车辆的行为，满足全局交通流动的条件。
例如，模拟车辆的驾驶决策，以及车辆的速度和方向等变量，都可以有效的刻画道路流量和交通状态。
在宏观交通模型中，将道路看做是密度流的场，因此速度是道路密度和平均车速的函数。
通常情况下，这种模型侧重于给出车流量和道路容量的关系，可以用来评估部分路段的通行能力。
然而，在实际应用中，交通仿真模型的鲁棒性和准确性是关键因素。
目前，仿真模型常常存在一些性能问题和精度问题，尤其是对于高密度交通环境，模型的表现往往是不稳定和低效的。
这时候，我们可以使用一些高级的模拟技术，例如将元胞自动机与其他方法相结合，来提高仿真效果和准确性。
在实践中，基于元胞自动机的交通仿真模型已被广泛应用于交通监管、交通流量管理和交通规划等应用场景。
基于元胞自动机模型的交通规则仿真研究
基于元胞自动机模型的交通规则仿真研究【摘要】本文围绕多车道交通规则及其通行性能问题，利用元胞自动机理论，建立了多车道交通流元胞自动机模型，在计算机上进行了模拟仿真，从空间、时间和状态等特征上模拟了各车辆的行驶情况，获得了不同超车规则、最高限速和最低限速对应的交通流各种特性，包括车辆平均速度、道路交通流量、车辆换道超车频率、道路占用率、道路利用率等指标，评价了不同交通规则的实际效果，为优化交通规则，改善道路通行能力，提高道路资源利用效率提供了可行方法。
【关键词】多车道元胞自动机模型;交通规则;交通流;通行性能;计算机仿真Abstract：This paper propose the multi-lane traffic flow cellular automaton model to analysis performance of different traffic rules，which models the traffic system by nonlinear dynamical system with discrete space，time and states.our algorithm outputs macro indicators of traffic flow under different rules，including average speed，traffic flow，lane changing frequency，road occupancy rate，road utilization，etc.We evaluated the actual effect of three traffic rules，and found the feasible method to optimize traffic rules，to improve road capacity，efficiency as well as utilization of the whole traffic system.Key words：multi-lane cellular automation;traffic rules;traffic flow;traffic capacity;computer simulation1.引言如何解决交通堵塞、交通安全及相应的环境污染问题成为近一个世纪以来各国政府和公众关注的焦点，科学家希望通过交通流仿真技术，分析研究实际交通环境下车辆行为，揭示车辆运动规律，预测未来道路网流量，制定科学的交通规划和交通规则，促进交通问题的解决。
基于元胞自动机的路段交通流模拟研究
基于元胞自动机的路段交通流模拟研究邱松林，程琳（东南大学交通学院南京210096）摘要：本文基于元胞自动机理论，从规则制定的角度出发，对NaSch模型进行了拓广研究，针对城市道路有信号灯和无信号灯的人行横道路段的交通流状态进行了研究，分别在路段中增加有信号灯时和无信号灯时行人过街的条件，通过对NaSch模型的规则的改进，得到了适用于城市道路有信号灯和无信号灯的人行横道路段的元胞自动机模型，改进的模型更加接近交通实际情况。
关键词：交通仿真；元胞自动机；NaSch模型；人行横道Simulation of Urban Link Traffic Flow based on Cellular AutomatonQiu Songlin，Cheng Lin（School of Transportation, Southeast University, Nanjing 210096, China）Abstract: Based on Cellular Automaton (CA) theory, this paper carried on to the research about the NaSch model, from the rule angle. We research the state of the traffic flow in urban link with and without pedestrian crossing signal lamp， and add the two conditions about pedestrian crossing with and without pedestrian crossing signal lamp in the urban link. With i mproving the NaSch model, two CA traffic flow models are established about urban link with and without pedestrian crossing signal lamp. After improving, the model is approach to the reality.Key words: traffic simulation; cellular automaton; NaSch model; crosswalk1引言随着计算机技术的不断进步，先进仿真技术的出现，交通研究领域的不断扩大。
基于元胞自动机的城市交通流模拟与仿真研究
基于元胞自动机的城市交通流模拟与仿真研究近年来，随着城市化进程的不断加快，城市交通问题日益凸显。
为了解决城市交通流量高峰时的拥堵问题，提高交通效率，研究人员们开始使用元胞自动机模型来进行交通流模拟与仿真研究。
一、元胞自动机模型简介元胞自动机是一种复杂系统建模与仿真的重要工具。
它由一系列格点（元胞）组成的二维网格构成，每个元胞代表一个交通参与者，可以是车辆、行人等。
每个元胞都有一定的状态和行为规则，如按照红绿灯信号进行行驶或停止等。
二、城市交通流模拟城市交通流模拟主要包括流量模拟和行为模拟两方面。
流量模拟通过统计每个时刻通过某一点的交通流量，来研究交通流量的分布和变化规律。
而行为模拟则是通过调整元胞的行为规则，控制交通参与者的行为，以实现交通流的优化与控制。
在城市交通流模拟过程中，研究人员可以根据真实的路网和交通组成，将其构建为元胞自动机模型，然后通过调整元胞的状态转换规则，模拟出不同时间段内的交通流量分布、拥堵现象等。
这样可以帮助决策者更好地了解和分析城市交通问题，从而制定更科学合理的交通规划方案。
三、元胞自动机在城市交通流仿真中的应用元胞自动机模型在城市交通流仿真中有着广泛的应用。
通过模拟交通流的运行情况，可以评估不同交通组织方式的效果，如交叉口信号灯、交通流量管制等。
此外，还可以通过模拟不同交通流量分布情况下的交通拥堵现象，探索拥堵产生的原因和解决方法。
另外，元胞自动机模型还可以用于研究特定道路网络中的交通流特性。
例如，可以通过模拟不同区域的交通流量分布，并分析路段的通行能力，以找出导致交通瓶颈的关键路段，并采用合适的调控措施来改善交通流动性。
四、元胞自动机模型的优势和挑战元胞自动机模型在城市交通流模拟研究中具有以下优势：首先，可以模拟大量交通参与者的行为，从而更真实地反映交通流的特征。
其次，可以通过调整元胞的行为规则，实现交通流的优化与控制。
再次，模型参数可调性强，模型灵活性高，适用于不同道路网络和交通组织方式的研究。
基于元胞自动机交通流模型的车辆换道规则_王永明
1
换道模型
首先定义用 2 条分别由 1 000 个元胞组成的一
维离散元胞链来表示双车道 , 每个元胞表征实际长 度为 7 . 5 m , 则模拟的实际道路长度为 7 . 5 km , 车 辆分布在 1 000 个一维元胞上 , D 为道路上的车辆
第 1 期 王永明 , 等 : 基于元胞自动机交通流模型的车辆换道规则
91
图2 Fig . 2
Lane Changing Rules Based on Cellular Automaton Traffic Flow Model
WANG Yo ng-ming , ZH OU L ei-shan , L U Yong-bo
( School of T raffic and T ranspo rtation , Beijing Jiaoto ng U niver sity , Beijing 100044 , China)
描绘车辆的 平均 ห้องสมุดไป่ตู้作 行为 。 L WR 模型 可以 描述
收稿日期 : 2007-06 -07 基金项目 : 国家自然科学基金项目( 60673056) ; 教育部高等学校博士学科点专项科研基金项目( 20010004004) 作者简介 : 王永明( 1982 -) , 男 , 河北临西人 , 工学博士研究生 , E - mai l : 04121015 @bjt u . edu . cn 。
90
中 国 公 路 学 报 2008 年 密度( 车辆所占元胞数与元胞总数之比) , 参照《中华 人民共和国道路交通安全法》 的规定 , 定义慢车最大 速度为每秒可通过 3 个格子 , 快车最大速度为每秒 可通过 5 个格子 , R 表征慢车占车辆总数的比例 , P 表示随机慢化概率 , 边界条件采用周期性边界条件 。 1. 1 NS 模型与 STCA 模型 NS 模型中对空间和时间 均进行了离散 , 车辆 分布于一维离散的元胞链上 , 每个元胞具有 2 种状 态: ①空置 ; ②被 1 辆车 占据 。 以 v n ( t) 、x n ( t) 和 dn ( t) 分别表示第 n 辆车在 t 时刻的速度 、位置及车 头间距 , 其中速度 v i ∈[ 0 , v max ] , v m ax 为最大速度 , 同 时引入参数 p 来表示车辆的随机减速概率 。 NS 模 型采用以下规则对每辆车进行由 t ※t +1 时刻的状 态更新 : ① 加速 , v n = m in{ vn + 1 , v m ax } ; ②减速 , v n = min{ v n , d n} ; ③以概率 p 随机慢化 , v n =max { vn 1 , 0} ; ④位置更新 , x n =x n +v n 。 依据这 4 条规则进行的数值模拟反映了现实中 的一些交通现象( 如时走时停现象) , 但是 , NS 模型 也存在着局限性 , 如仅能模拟单车道交通流 、 不允许 存在超车行为 , 这限制了 NS 模型的进一 步发展 。 于是 , 很多学者在该模型的基础之上进行了扩展 , 使 其能够更好地符合现实交通流的特性 。 其中最为引 人注目的改进是 Chow dhury 提出的 ST CA 模型 , 该模型以引入了更加符合现实的交通流状态的双车 道换道规则而著名 , 即 1Cn d n < min{ vn + 1 , v max } , d n, other > dn , Cn = Cn d n , back >d safe 其他情况 ( 1)
基于元胞自动机模型的上匝道合流处交替通行控制的研究
事故. 交替通行控制的具体实施示意图如图 1 所示. 在上匝道与主车道两车道的合流处, 引导和指示车 辆按 左侧车道 # 右侧车道 # 左侧车道 的顺序逐辆 依次通行, 达到按 1∃1 的比例交替通行的目的. 交替 通行时, 驾驶员需遵守如下原则: 先到达交替通行起 始线的车辆有先行权; 当两条车道的车辆同时到达 交替通行起始线时, 左侧车道车辆优先通过, 右侧车 道车辆随后通过. 图 2 示出了实施交替通行控制的 实际路况, 地面的齿轮状引导标线清晰可见.
图 6 实施交替通行控制时的高架路段简化图
图 7 实施交替通行控制后, 出 流流量 qout 和入流 流量 qin 随时 间 t 的变 化 ( a) 上 匝道入 流流 量 qin1 , ( b ) 主干 道入 流流 量 qin2 , ( c) 出流流量 qout
6 87 6
物理
相邻的主干道上前车与后车的具体位置, 然后根据 间距大小而选择是否合流. 考察的高架路段主干道 的长度为 500 m, 将其等分为 100 个格子( 即元胞) , 每个格子的长度为 5 m. 上匝道长度为 50 个格子, 加速车道占据 10 个格子, 与考察路段的第 51 # 60 个格子相平行. 假设主干道和上匝道的车辆具有相 同的最大速度 v max .
图 3 上匝道与主干道合流处示意图
由于上匝道合流处的加速车道长度有限, 同时 考虑到实际的交通运行情况, 对于主干道上的来流, 我们不允许其换道至加速车道, 车辆只能沿着主干 道行驶, 位置按照单车道确定性 FI 模型的规则进行 更新. 对于上匝道的车辆, 在匝道上按照确定性 FI 规则更新位置, 当行驶到加速车道后必须在有限的 长度内换道至主干道, 因此需要确定合理的换车道
交通流元胞自动机模型的解析和模拟研究共3篇
交通流元胞自动机模型的解析和模拟研究共3篇交通流元胞自动机模型的解析和模拟研究1交通流元胞自动机模型的解析和模拟研究在现代社会中，交通拥堵已经成为一个不可避免的问题。
如何有效地疏导交通，提高交通运输的效率，成为城市交通管理的重点和难点。
为此，交通流理论成为了交通工程的重要分支之一。
交通流元胞自动机模型作为一种新兴的交通流理论，具有诸多优点，成为了交通流领域的热点研究方向之一。
交通流元胞自动机模型，是一种基于微观模拟的交通模型，其模型中的元胞代表了交通流中的一个个车辆，整个模型通过车辆之间的相互作用来模拟交通流的变化。
相比于传统的交通流模型，交通流元胞自动机模型在处理复杂交通流系统时具有更好的适用性和可行性，能够对不同的道路类型和流量进行模拟，并且可以更好地对车辆之间的交互作用进行建模。
在交通流元胞自动机模型中，时间被分割成以车辆进入元胞和离开元胞为界的时间步。
每个时间步内，车辆按照一定规则从一个元胞到达下一个元胞，当某个元胞内有多个车辆时，这些车辆会相互影响进而影响整个交通流的运动状态。
因此，车辆之间的相互作用与道路环境是交通流元胞自动机模型的重要组成部分。
在交通流元胞自动机模型中，道路环境被抽象为由多个元胞组成的网络，道路元胞随着时间步的推进而发生变化，包括车辆的进出、车速和位置的变化等。
其中，与道路元胞直接相连通的车辆称为邻近车辆。
每辆车的移动和转向都由一些规则组成，并受到邻近车辆的影响。
基本的规则包括：前车检测，保持车距，车速控制，转向行为等。
在安全和道路流畅度等考虑的基础上，车辆会根据当前的道路环境做出不同的反应。
这些规则的具体实现，在不同的交通流模型中可能有所不同。
交通流元胞自动机模型的研究，主要分为两个方向：一是模型的解析分析，另一个是模型的模拟研究。
模型的解析分析旨在从理论的角度对交通流元胞自动机模型进行分析，推导出模型的一些性质和规律。
例如，根据车辆数量和速度的变化，探究交通流的稳定性和拥挤程度，从而为交通工程和规划提供科学的依据。
基于元胞自动机的交通流建模及其特性分析研究的开题报告
基于元胞自动机的交通流建模及其特性分析研究的开题报告一、研究背景和意义随着城市化进程的加快，交通拥堵问题日益突出，交通管理和规划变得愈发重要。
交通流作为城市交通的基本组成部分之一，其特性研究对于交通管理和规划具有重要意义。
元胞自动机作为一种自动建模工具，在交通流建模中得到了广泛应用。
本研究旨在基于元胞自动机的交通流建模，并探究其特性以提供科学依据。
二、研究内容和方法本研究将采用元胞自动机模型，通过建立简化的交通网络，在模拟中引入车辆、道路、车速、交通信号灯等参数，模拟不同交通流密度、不同车型、不同道路拓扑结构下的交通流。
通过对比不同情境下的交通流特性，分析道路瓶颈、拥堵状况、流量计算等情况，探究其规律。
三、预期结果和意义通过本研究，将有助于：（1）普及元胞自动机在交通流建模中的应用，为进一步探究交通流模型提供思路和方法；（2）分析不同情境下的交通流特性，为规划和设计道路、车速、交通信号灯等提供科学依据，有效避免交通拥堵；（3）提高市民的出行效率和安全性，提升城市交通等级。
四、研究进度安排第一阶段：文献综述，梳理交通流建模的理论基础、研究热点及元胞自动机在交通流建模中的应用情况，预计2周时间。
第二阶段：元胞自动机模型的建立和参数设置，包括车辆、道路、车速、交通信号灯等参数，预计3周时间。
第三阶段：模拟不同情境下的交通流，通过比较和分析交通流特性，探究其规律，预计4周时间。
第四阶段：对研究结果进行讨论和总结，提出建议和改进措施，预计2周时间。
五、参考文献[1] 周玉飞, 庄建民, 蒋安立. 交通流元胞自动机方法及其应用, 交通运输工程学报, 2004, 4(5):17-21.[2] 曹永彪, 李更生, 宫晓璐. 基于元胞自动机的城市路网交通流模拟研究, 西部交通科技, 2013, 3:44-48.[3] 杨佳, 杨鼎和, 车巍巍. 基于元胞自动机的城市交通流模型及仿真, 系统仿真学报, 2018, 30(12):2637-2644.。
基于元胞自动机的城市交通流模拟
基于元胞自动机的城市交通流模拟近年来，随着城市化的不断加速，城市交通问题也越来越凸显。
如何有效地进行城市交通规划，优化城市交通流，已成为当今社会关注的焦点。
因此，城市交通流模拟技术也逐渐成为城市交通规划的重要工具之一。
其中，基于元胞自动机的城市交通流模拟技术因其简单易懂、高效精确而备受关注。
元胞自动机（Cellular Automata，CA）是一种用于模拟分布式系统的数学工具，通过确定一些简单的规则，模拟出复杂的系统行为。
在城市交通领域，元胞自动机模拟技术将整个道路网络划分为若干个元胞，每个元胞可以视为一个交叉口或者一段道路，同时每个元胞具有一定的交通流容量。
当车辆到达某个元胞时，将根据其判断是否通过该元胞并选择进入哪一个邻近元胞。
在每个时刻，都会根据预定的交通规则，更新每个元胞的状态，从而模拟整个道路网络的交通流动。
基于元胞自动机的城市交通流模拟技术的核心是交通流规则的制定。
一般来说，交通流规则考虑的因素包括交通工具的行驶速度、车辆之间的距离、道路容量等。
常用的交通流模型包括《随机速度模型》、《宏观流模型》、《传统元胞模型》等等。
这些模型对于不同类型的城市交通问题具有不同的适用性。
在实际应用中，基于元胞自动机的城市交通流模拟技术可以发挥出其大量的优势。
首先，该模拟技术可以在较短时间内模拟出大规模的交通网络，并预测出某个时间段内的交通流量和通行速度等数据。
其次，该技术能够模拟出不同时间段下的交通拥堵情况，以此来指导交通管理人员采取相应的措施，保证道路畅通。
最后，基于元胞自动机的城市交通流模拟技术具有较好的可视化效果，可以直观地展示出城市道路网络的交通状况，为决策者做出更准确的决策提供帮助。
尽管基于元胞自动机的城市交通流模拟技术在理论和应用方面都取得了很大的进展和成果，但该技术也存在一些问题和挑战。
首先，该技术对于交通流量、速度等参数的精确测量和调节要求较高，相应的数据收集也需要花费较高的成本和时间。
基于元胞自动机的交通流仿真及其与信号预测控制相结合的研究的开题报告
基于元胞自动机的交通流仿真及其与信号预测控制相结合的研究的开题报告一、选题背景随着城市化的快速发展、人口城市化比例的不断提高以及汽车的普及，道路交通流量也日益增大，交通拥堵成为了城市交通运输的一大难题。
因此，交通流量仿真及信号预测控制成为解决城市交通拥堵的有效手段。
而元胞自动机作为一种基于组织结构的离散时间空的演化模型，在交通流量仿真及信号预测控制中具有广泛应用前景。
因此，本文将研究基于元胞自动机的交通流仿真及其与信号预测控制相结合的问题。
二、研究内容和方法本文的研究内容主要包括以下几个方面：1. 基于元胞自动机的交通流仿真模型的构建。
主要通过建立元胞自动机模型，模拟交通流的运动过程，考虑车辆、道路、环境等各种因素的影响，实现道路交通流量的仿真。
2. 交通信号控制模型的设计与实现。
通过分析当前道路网络的情况，设计交通信号控制模型，并通过模拟交通信号对交通流的调控，实现交通流拥堵的缓解和优化。
3. 建立交通流预测模型。
通过分析历史交通数据和当前交通情况，建立交通流预测模型，预测未来交通流量的变化趋势，并根据预测结果制定相关的交通流调控措施。
4. 实现交通流仿真与信号预测控制的相结合。
将上述三个模型相结合，实现交通流仿真与信号预测控制的协同作用，进一步提高交通流量的调控效能。
研究方法主要包括模型建立与模拟、历史数据分析和机器学习算法等。
三、预期成果和意义本研究预期能够建立基于元胞自动机的交通流仿真模型，设计交通信号控制模型，建立交通流预测模型，并实现交通流仿真与信号预测控制的相结合。
通过该研究，预计可以达到以下几个方面的预期目标：1. 缓解城市交通拥堵问题。
通过建立交通流仿真模型和交通信号控制模型，可以进一步优化交通信号的调控策略，缓解城市交通拥堵的情况，提高交通流量的运行效率。
2. 提高城市交通管理的科学化和精细化程度。
通过建立交通流预测模型和实现相结合的仿真与调控，可以实现对城市交通管理的科学化和精细化程度的提高。
基于元胞自动机的交通流研究
基于元胞自动机的交通流研究一、本文概述随着城市化进程的加快和汽车保有量的不断增加，交通拥堵问题日益严重，已成为制约城市发展的重要因素。
因此，对交通流特性的深入研究和有效管理成为交通工程领域的热点问题。
元胞自动机作为一种离散化的时空动态模型，具有简单、直观、易于编程实现等优点，在交通流模拟和研究中得到了广泛应用。
本文旨在通过基于元胞自动机的交通流研究，深入探索交通流的动态演化规律，为城市交通规划和管理提供理论支持和决策依据。
本文首先介绍了元胞自动机的基本原理及其在交通流模拟中的应用背景，为后续研究奠定理论基础。
然后，通过构建元胞自动机交通流模型，模拟不同交通场景下的车辆运行过程，分析交通流的基本特性，如流量、密度、速度等。
接着，本文重点研究了元胞自动机交通流模型的动态演化规律，包括交通拥堵的形成和消散过程、车辆间的相互作用机制等。
在此基础上，探讨了如何通过调整交通信号灯控制策略、优化道路布局等手段来改善交通流状况，提高城市交通系统的运行效率。
本文的研究成果不仅有助于深化对交通流动态演化规律的认识，还可为城市交通规划和管理提供有益的参考和借鉴。
未来，我们将继续完善元胞自动机交通流模型，探索更加复杂和真实的交通场景，为城市交通可持续发展贡献力量。
二、元胞自动机理论基础元胞自动机（Cellular Automaton, CA）是一种离散模型，由一组按照某种规则在离散空间和时间上演化的元胞构成。
其理论基础涵盖了离散数学、统计物理、计算机科学等多个学科。
元胞自动机模型具有高度的抽象性和普适性，因此在模拟复杂系统动态行为方面得到了广泛应用，其中包括交通流研究。
在元胞自动机模型中，空间被划分为一系列离散的网格，每个网格对应一个元胞。
每个元胞都具有一定的状态，状态的数量通常是有限的。
在交通流研究中，元胞的状态通常表示道路上车辆的存在与否或者车辆的密度。
时间也被离散化，每个时间步，元胞的状态根据一个预定义的规则进行更新。
基于元胞自动机的快速路交通流建模与仿真研究的开题报告
基于元胞自动机的快速路交通流建模与仿真研究的开题报告标题：基于元胞自动机的快速路交通流建模与仿真研究一、研究背景及意义随着城市化的快速发展和人口增长，城市道路交通流量持续增大，交通拥堵已成为城市交通的一大难题。
如何有效地缓解交通拥堵，提高道路交通效率，一直是交通领域研究的热点之一。
传统的道路交通流量模型限于交通流量的分析和预测，缺乏交通流的动态模拟，无法真实反映交通状况。
元胞自动机（Cellular Automaton，CA)是一种基于离散时间、空间数据的计算模型，具有并行处理能力和动态演化特征。
将元胞自动机应用于交通流模拟，可以实现交通流量的动态模拟和仿真，更加真实、准确地反映交通场景，有助于研究和优化城市交通。
本研究旨在基于元胞自动机模型，建立快速路交通流模型，通过仿真实验，分析交通流的特性和规律，为优化城市交通提供科学依据。
二、研究内容及方案（一）研究内容本研究主要包括以下三个方面：1. 基于元胞自动机建立快速路交通流模型：采集实测数据，确定模型参数，建立快速路交通流模型。
模型考虑车辆运动规则、交通信号灯系统和路段拓扑结构等因素，以车辆时间间隔、速度、密度等交通参数作为状态变量，建立交通流模型。
2. 交通流仿真实验：采用Matlab编程实现交通流仿真，通过模拟车流运动，分析不同车流密度、速度对交通拥堵的影响，验证模型的准确性。
3. 优化措施研究：根据实验结果，提出针对性的优化措施，如信号灯控制策略、拓宽路段、减少交通流等，对交通状况进行优化和改善。
（二）研究方案1. 数据采集与参数确定：在实际快速路上进行交通流实测，在采集数据的同时，记录交通信号灯系统和路段拓扑结构等因素，并进行数据处理和统计分析，确定模型参数。
2. 基于元胞自动机建立交通流模型：根据数据统计分析得出的模型参数，建立交通流元胞自动机模型。
在车辆产生、运动和消失过程中，考虑车辆之间的交互作用，以及车辆运动和道路环境的影响。
3. 交通流仿真实验：基于Matlab软件编程实现交通流仿真实验，分析不同车流密度下的交通状况，并与实际情况进行对比，验证模型的准确性和可靠性。
基于元胞自动机模型的交织区通行能力特性分析
和WR的取值也受到限制，下面以主路为3车 道，交织区长度为15 0 m时的交织区系统为例说 明。
在进 行模拟 时， 主路各 车道的 交通 需求量 为 2 400 veh／h，入匝道和出匝道的交通需求量最小 值为0，最大值为1 800 veh／h。因此交织区上游
交通需求量最大值为9 000 veh／h。当人匝道和
动机的交织区仿真模型，研究了交织流量比和交织比这2个重要影响因素对交织区通行能力的影响，
结果显示出匝道车辆对交织区通行能力的影响明显 比入匝道车辆的影响严重。针对不同的主路车道
数和交织区长度，利用仿真数据对交织区通行能力 折减系数模型进行参数标定，得到较好的拟合效
果。 关键词 交织区 ；通行能力 ；元胞自 动机；参数 标定
国内 外很多 学者 分别对 交织区 的通 行能力 和 服务水平进行了研究分析，得到了一些用于分析 和设计道路交织区的方法。Le r t wor awani c h和 El e f t er i adou利用问隙可接受理论和线性规划的 方法对A型( 交织车辆至少需要变换一次车道) 和B型( 一组交织车流无需进行任何车道变换， 另外一组交织车流最多需要变换一次车道) 交织 区的通行能力进行了估计[ 2。3] 。钟连德以间隙接 受理论和非线性最优化理论为基础，分别计算交
Fi g． 1
图1交织区系统示意图 The s c he ma t i c of t he we avi n g s ec t i on
2交织区通行能力分析
由于 实测数 据的采 集难度较 大及驾 驶员交 织 行为的不确定性，本文采用由元胞自动机模型仿 真得到的关于交织流量比VR、人匝道车流交织 比WR及交 织区通行能力 C的模拟 数据，然后对 A型交织区通行能力影响因素进行分析。由于各 个车道的通行能力在一定范围内取值，并且入匝 道和出匝道的设计通行能力小于主路，因此VR
基于元胞自动机的快速路匝道控制方法
Ramp Metering of Expressway Based on Cellular Automata Model
XIA Dong1 , WANG Hao2,∗ (1． JSTI Group Co． , Ltd． , Nanjing 210017, China; 2． Southeast University, Nanjing 211189, China)
1 匝道信号控制模型
1． 1 预测式匝道流量控制总体思路 预测式信号控制方法总体思路:① 从道路交通
采用日期:2019 12 11 第一作者:夏东(1979— ) ,男,高级工程师,主要从事道路交通设计工作。
第1 期
夏 东,等. 基于元胞自动机的快速路匝道控制方法
·61·
检测 器 实 时 获 取 匝 道 以 及 主 线 上、 下 游 的 交 通 状 态,并传给控制系统。 ② 将检测器获取的状态数据 输入元胞自动机模型,并对每一个可行的信号周期 取值 进 行 快 速 仿 真 推 演, 评 估 匝 道 信 号 控 制 的 效 果。 ③ 选取仿真控制效果最好的方案对应的信号 周期作为最优周期,发送给匝道信号控制机,对匝 道进行相应的信号控制。 整体系统在连续的时段 间隔内不断重复上述 3 个步骤,形成闭环控制系 统,从而实现对匝道汇入流量的实时动态调节。 预 测式匝道流量控制方法流程如图 1 所示。
第 17 卷 第 1 期 2020 年 2 月
现代交通技术 Modern Transportation Technology
Vol． 17 No． 1 Feb． 2020
基于元胞自动机的快速路匝道控制方法
夏 东1 ,王 昊2,∗
(1． 苏交科集团股份有限公司,南京 210017; 2． 东南大学, 南京 211189)
基于可变元胞传输模型的潮汐车道宏观交通流建模
基于可变元胞传输模型的潮汐车道宏观交通流建模随着城市化的发展和人口规模的增加，交通拥堵已成为城市生活中不可避免的问题。
特别是在城市的高峰时段，交通流量不断增加，车辆排队等待的现象屡见不鲜。
为了解决这个问题，交通工程师一直以来在努力综合运用各种交通技术手段，通过建立交通流模型，预测交通流动情况，以便更好地优化城市交通管理，提高城市交通效能。
在交通流模型中，有一个非常重要的部分，那就是交通流模型的建模。
随着计算机技术的快速发展，交通模型的建模方式和方法也相应得到不断的创新和优化。
对于潮汐车道这种特殊的交通路段来说，如果要基于可变元胞传输模型进行建模，可以选择将该路段分成多个小车道，并根据交通流状况进行动态调整。
潮汐车道可以看作是一种特殊的车道，它是在高峰时段临时开放的一条限制通行的车道，通常用于疏散大量车辆，以缓解道路交通压力。
潮汐车道的开放和关闭时间通常在早上和下午的高峰时段，也就是只有在车流高峰时才会开放。
因此，根据不同时间段，潮汐车道的车道数也会发生变化，这需要我们建立一种基于可变元胞传输模型的交通流模型。
在建立交通流模型之前，需要对潮汐车道进行一些基础性的设定。
首先，假设潮汐车道在早高峰和晚高峰各有一个车道，即一共有两个车道。
其次，考虑到交通状况可能会影响车道之间的转换，因此，在转换车道的时候需要对交通信号进行控制。
基于可变元胞传输模型的建模方法，是通过将道路分成多个小的元胞，然后分别计算每个元胞上车辆通过的速度，最后汇总成整个道路的交通流，从而实现交通流模拟。
在建立潮汐车道交通流模型时，需要进行如下的步骤:第一步：确定元胞的大小和位置。
元胞的大小和位置应该与实际的车道长度和车辆长度相对应，以便更准确地模拟车辆的行驶情况。
第二步：确定车辆在元胞上的速度模型。
速度模型应考虑多种因素，例如车辆加速度、路面摩擦系数、车辆密度、道路坡度等等。
第三步：确定车辆在转换车道时的信号控制方法。
这个方法需要考虑车辆状况，例如车距、车速、交通信号等因素。
基于元胞自动机的交通流状态研究
学海泛舟Academic Research摘 要：为方便交通部门能够更直接地掌握道路交通流状态，对交通流进行管理、调节和诱导，从而提高路网交通效率，本文主要围绕交通流状态统计、交通流状态仿真和不同交通状态的决策方案三个方面进行研究。
研究基于物理公式和格林希尔治模型理论构建交通流流量与车辆平均速度的基础模型，根据不同道路的最大流量判断道路交通状态；利用matlab 将道路简化为元胞自动机的运动过程进行分析；并根据交通流状态分析结果提出合理的决策方案。
关键词：交通流状态；matlab 仿真；元胞自动机中图分类号：U491.1+12 文献标志码：AResearch on Traffic Flow State Based on Cellular AutomataHuanghe Yaojing Li Ting(Chongqing University Construction Management and Real Estate College, Chongqing 400045)Abstract: In order to facilitate the traffic department to more directly grasp the state of road traffic flow, manage, regulate and induce traffic flow to improve road network traffic efficiency, this paper will focus on traffic flow state statistics, traffic flow state simulation and decision-making schemes for different traffic states. Three aspects of research. Based on the physical formula and Greenhill's model theory, we will construct the basic model of traffic flow and vehicle average speed, and judge the road traffic state according to the maximum flow rate of different roads. Then we use Matlab to simulate the motion process of cars on roads. Finally, we propose a reasonable decision-making plan based on the analysis of traffic flow state.Key words: Traffic flow state; matlab simulation; cellular automaton基于元胞自动机的交通流状态研究黄何瑶静 黎 婷（重庆大学建设管理与房地产学院，重庆 400045）引言智能交通系统以卡口系统、浮动车数据采集系统为主要智能采集设备。
路口通行规则的元胞自动机模拟
路口通行规则的元胞自动机模拟
张昆
【期刊名称】《上海理工大学学报》
【年(卷),期】1998(000)003
【摘要】目前采用的路口通行规则是，亮绿灯时处于对向的两条车道上的车辆可以同时通行，由于一条车道的直行车辆和另一条车道的左转车辆存在着冲突，交通效率被降低。
在上海的一些交通要道已经实施了一种新的交通规则，即每条车道独立轮换通行，本文采用元胞自动机模型，对新老两种路口通行规则的效用进行了模拟研究。
结果表明，当车速提高到一定值后，新的规则要优于老的规则。
【总页数】1页(P203)
【作者】张昆
【作者单位】上海理工大学系统科学与系统工程学院;上海理工大学系统科学与系统工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】U121
【相关文献】
1.信号灯控制交叉路口通行规则的历史演变与现实解读 [J], 李蕊
2.基于元胞自动机的城市道路偶发性拥堵交通行为模拟 [J], 吴义虎;李意芬;喻伟;喻丹
3.基于安全参数的双车道元胞自动机交通流模型及两种交通规则下的模拟分析 [J], 卫妮娜;俞礼军;李少龙
4.政府制定十字路口人车通行规则的思考 [J], 竺效;徐迪
5.丁字路口车辆U形转向的元胞自动机模型 [J], 袁定强;郭明旻;张鹏;林志阳;房锐因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
交通流复杂动态特性元胞自动机模型研究
三．结论和展望（第五章）
交通流复杂动态特性元胞自动机模型研究
(一) 交通流理论研究的意义和背景
交通流复杂动态特性元胞自动机模型研究
交通系统的重要性与当前存在的问题
➢ 交通运输在社会经济中占据了越来越重要的地位 ➢ 交通事故、交通拥堵以及由此带来的环境污染等问题已经成为困扰着世界
各国的普遍性问题
交通流复杂动态特性元胞自动机模型研究
德国高速公路上实测得的流量-密度关系图（基本 图）
➢ 交通实测的主要方法：航拍，跟驰车，埋设在道路 上的探头。其中探头方法最为常用
➢ 自由流区域，拥挤区域，亚稳态区域（自由流区域 与拥挤区域的重叠区域）
交通流复杂动态特性元胞自动机模型研究
交通流理论模型的分类
根据不同的研究方法，交通流理论模型主要分成 以下三类：
在零态，如果道路B支配了系统的通行能力
➢ 相似地，有qB=QB，另一方面，qB=0.5qs+qd=λc (1-Sdyn)/2+λc Sdyn=λc (1+Sdyn)/2，其中qd是动态车的平均流量。所以λc (1+Sdyn)/2=QB，即 λc=2QB/(1+Sdyn)
交通流复杂动态特性元胞自动机模型研究
➢ 宏观方法：不关心单个车辆的特性，利用流体力学的方 法研究道路上所有车辆的集体平均行为--流体力学连续 模型
➢ 微观方法：从单个车辆的动力学行为入手，通过考察单 个车辆之间的相互作用，推导出整个系统的统计性质-车辆跟驰模型、元胞自动机模型
➢ 介观方法：将交通流中的车辆看成具有相互作用的粒子， 然后利用分子动理论对交通进行来研究--气体分子动理 论模型
交通流复杂动态特性元胞自动机模型研究
描述交通流特性的三大基本参数
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
关键词: 元胞自动机模型, 上匝道合流处, 交替通行控制, 数值模拟 PACC: 0550, 0520
1引 言
近几年来, 上海市高架道路系统主线的部分路 段与节点以及部分高架匝道所衔接的地面路口都出 现了不同程度的交通拥挤, 严重影响了高架道路功 能和效率的发挥. 匝道作为连接高架道路系统和地 面道路系统的 桥梁 , 在城市立体交通网络中起着 举足轻重的控制和调节作用.
有序的交通流状态可以提高道路系统的交通安
* 国家自然科学基金( 批准号: 10532060, 10672098, 10602025) 资助的课题.
12 期
雷 丽等: 基于元胞 自动机模型的上匝道合流处交替通行控制的研究
68 75
全[ 14] . 根据!道路交通安全法∀ 第 45 条规定, 上海市 交管部门确定在上匝道合流处实行 先到先行、交替
第 56 卷 第 12 期 2007 年 12 月 1000 3290 2007 56( 12) 6874 07
物理学报
ACTA PHYSICA SINICA
Vol. 56, No. 12, December, 2007 2007 Chin. Phys. Soc.
基于元胞自动机模型的上匝道合流处 交替通行控制的研究*
车辆数增多, 由于越来越多的上匝道车辆变换车道 后并入, 使得主干道上游的车流行驶比较困难, 入流 流量持续下滑, 当 p 2= 0 9 时, 主干道上的入流流量 降至不足 200 h, 几乎呈堵塞状态. 从出流流量看, 当 主干道和上匝道的来流车辆数不多时, 出流流量会 随着 p 2 的增大呈增长趋势, 但当 p 2 = 0 5, 0 7, 0 9 时, 出流流量却完全相同, 表明主干道出口断面处已 经达到饱和状态, 增加来流车辆数不会对通行能力 产生任何影响. 由此可见, 上匝道来流车辆的频繁换 道对高架路主干道交通会造成很大影响, 尤其在主干 道和上匝道的来流车辆较多时, 可能会导致主干道交 通严重不畅. 针对这种状况, 提出在上匝道与主干道 的合流处实施交替通行控制措施是很有必要的.
动力论模型对入口匝道交通状况进行数值模拟, 结 果发现车辆驶过匝道时所产生的扰动会导致不同的 拥挤模式, 有助于人们对相变行为的研究. 文献[ 8, 9] 利用元胞自动机模型模拟了匝道效应. Berg 等[ 10] 则利用车辆跟驰模型对匝道进行了模拟, 所得结果 与宏观模拟结果[ 5, 7] 类似. Kerner[11, 12] 对入口匝道引 起的瓶颈效应进行了详细观测, 研究了入口匝道引 起的各种交通模式. 文献[ 13] 对含相邻上下匝道的 交织 区 交 通 流 进 行 研 究, 得 到 了 合 理 的 交 织 区 长度.
学报
56 卷
图 4 上匝道与主干道合流处的简化图
规则. 假定加速车道上的车辆称为车辆 1, 与其相对 应的主干道平行位置上的后车和前车分别称为车辆 2 和车辆 3, 各车辆的位置和速度均用 x 和 v 表示. 如果车辆 1 满足条件 x1 &x 2 且 s13 = x 3 - x 1 - 1> 0, 它就会以概率 p 1 = p ex 变换车道至主干道, p ex < 1 是指由于驾驶员的心理状态和行驶习惯各不相同, 满足上述条件的车辆不一定全部换道. 为简单起见, 我们在文中取 p 1 = p ex = 1. 如果不满足换道条件, 车 辆在加速车道上按照确定性 FI 模型的规则更新位 置, 当到达加速车道尾端最末格子时车辆就在原地 等候, 直到满足上述条件时换道至主干道. 加速车道 的车辆换道后, 会同主干道上的车辆一起按照确定 性 FI 模型的规则继续向前行驶.
雷 丽1) 董力耘2) 葛红霞3)
1) ( 山东大学能源与动力工程学院, 济南 250061) 2) ( 上海大学上海市应用数学和力学研究所, 上海 200072)
3) ( 宁波大学理学院, 宁波 315211) ( 2006 年 10 月 23 日收到; 2007 年 5 月 17 日收到修改稿)
我们以通过上匝道和主干道入口断面的车辆数 来表示入流流量, 分别标记为 q in1 和 q in2 , 通过主干 道出口断面的车辆数标记为出流流量 qout . 分别选 取 v max= 2, 3, 4, 可以得到 qin1 , qin2 和 qout 随入流概率 p 2( p 2 分别取 0 1, 0 3, 0 5, 0 7, 0 9) 的变化情况. 由于 vmax 取值不同时各条曲线的性质基本相似, 所 以选取 vmax = 3 时的流量曲线( 图 5) . 由图 5 可见, 随 着 p 2 的增大, 上匝 道的入流流量 呈不断增大的趋 势. 主干道车流在两个车道上的来流车辆不太多时 ( p 2 = 0 1, 0 3) , 入流流量也会不断加大. 随着来流
2 交替通行控制策略的实施
目前, 上海市高架道路交通在早晚高峰时段经 常处于饱和甚至局部超饱和状态, 68 个高架上匝道 有近 30 个上行困难, 拥堵现象较为严重. 由于上匝 道与主线的合流处无信号灯控制, 车辆自行合流时 容易相互抢道, 交通事故时有发生. 据统计, 2003 年 10 月上海市高架道路共发生交通事故 1136 起, 其中 车辆违章变道发生事故 321 起, 占 28 3% , 而此类事 故大部分都发生在上匝道合流处.
图 3 上匝道与主干道合流处示意图
由于上匝道合流处的加速车道长度有限, 同时 考虑到实际的交通运行情况, 对于主干道上的来流, 我们不允许其换道至加速车道, 车辆只能沿着主干 道行驶, 位置按照单车道确定性 FI 模型的规则进行 更新. 对于上匝道的车辆, 在匝道上按照确定性 FI 规则更新位置, 当行驶到加速车道后必须在有限的 长度内换道至主干道, 因此需要确定合理的换车道
上海市高架道路的上匝道合流处率先实施了交替通 行的控制 策略. 以 Fukui 和 Ishibashi 提出 的 FI 元胞 自动机 交通流模型为基础, 对实施该策略前后的上匝道 合流处分别建 立合理的 交通流 模型, 并对交 通流进 行了数 值模拟 和分析. 结果表明: 当高 架路主线和上匝道的来流车辆较多 时, 交替通行 控制可 以大大 改善高 架道路 交通; 当交通 流稀疏时, 实施控制前后交通流状况基本不发生 变化.
3 2 实施交替通行控制前的交通流状况
图 1 交替通行控制规则实施示意图
3 交替通行控制的数值模拟
3 1 数学模型 本文采用 Fukui 和 Ishibashi 于 1996 年提出的 FI
上匝道与主干道的合流处如图 3 所示. 上匝道 车流在与高架路外侧车道车辆交汇时有较长的加速 车道, 长度大约近百米. 从上匝道驶入高架道路的车 辆, 要视主干线外侧车道车流中的适当间隙而进入、 合流. 由于上匝道车辆的合流对主干线交通的影响 主要是在高架道路的外侧车道上, 因此我们可以忽 略内车道, 将上匝道与主干道合流处的状态简化为 如图 4 所示. 上匝道车辆行驶到加速车道后, 会判断
通行 的控制策略. 相关措施实行的两个多月中, 在 交替通行控制的上匝道交汇路口没有发生一起交通
事故. 交替通行控制的具体实施示意图如图 1 所示. 在上匝道与主车道两车道的合流处, 引导和指示车 辆按 左侧车道 # 右侧车道 # 左侧车道 的顺序逐辆 依次通行, 达到按 1∃1 的比例交替通行的目的. 交替 通行时, 驾驶员需遵守如下原则: 先到达交替通行起 始线的车辆有先行权; 当两条车道的车辆同时到达 交替通行起始线时, 左侧车道车辆优先通过, 右侧车 道车辆随后通过. 图 2 示出了实施交替通行控制的 实际路况, 地面的齿轮状引导标线清晰可见.
元胞自动机模型作为一种微观交通流模型, 关 注个体车辆的运动状态, 可以方便灵活地修改其更 新规则, 从而适应各种交通条件和实际路 况[ 15 # 23] . 本文从交通流建模的角度出发, 利用元胞自动机模 型研究上匝道合流处在实施交替通行控制前后的交 通状态, 通过数值模拟给出这条新的交通控制策略 实施后的效果, 科学评价和论证交替通行控制措施 的合理性和可行性, 使其推广和应用具有更加坚实 有力的理论基础.
图 5 出流流量 q out和入流流量 qin随时间 t 的变化 ( a) 上匝道入流流量 q in1, ( b) 主干道入流流量 qin2, ( c) 出流流量 qout
12 期
雷 丽等: 基于元胞 自动机模型的上匝道合流处交替通行控制的研究
68 77
数值模拟中我们采用开放性边界条件, 假设主 干道和上匝道的入流条件相同, 即一辆速度为 vmax 的车 以 概 率 p 2 进 入 元 胞 { max ( round ( min ( vmax , x L) rand( 1) ) , 1) } , 其中 x L 为车流中最 后一辆车的 位置, rand( 1) 是为了保 证来流的不均匀性. 主干道 的出流条件为自由出流, 即车流的头车到达主干道 尾端的最末格子后将驶出系统, 紧邻的下一辆车成 为新的头车.
图 2 实施交替通行控制的 的一维离 散的格子链上, 每个格子( 即元胞) 最多只能由一辆 车占据, xn ( t ) 和 vn( t ) 分别表示第 n 辆车在 t 时刻 的位置和速度, vmax 表示最大速度, 则有 vn ( t ) % [ 0, vmax ] ; sn ( t ) = x n+ 1 ( t ) - xn ( t ) - 1 表示 t 时刻第 n 辆车与前方紧邻的第 n+ 1 辆车的净间距. 确定性 FI 模型的更新规则可分作三个阶段. 第一阶段为加速 过程, 如果第 n 辆车的速度 vn ( t ) 尚未达到 vmax , 均 可以直接加速到最大速度 vmax . 第二阶段是为了避 免交通事故而设定的, 如果 vn ( t ) > sn ( t ) , 则vn ( t ) 降至 sn( t ) 从而避免与前车碰撞, 这样赋予每辆车 ( 如第 n 辆车) 一个新的车速 vn ( t ) . 第三阶段中车 辆以这一新获取的速度前进, 即从原来位置x n( t ) 前 进到 xn ( t ) + vn ( t ) . 在上匝道与主干线合流处, 两 股平行车流总是相互抢道, 驾驶员各不相让, 有以最 大速度行驶的主观愿望, 故本文以 FI 模型为基础, 对上匝道合流处进行数值模拟和分析.