Оценка эффективности адаптивного управления транспортными потоками при имитационном моделировании

Assessment of efficiency of adaptive management of transport streams at imitating modeling Pavlenko P.

Оценка эффективности адаптивного управления транспортными потоками при имитационном моделировании Павленко П. Ф.

Павленко Павел Федорович /Pavlenko Pavel - аспирант,

Институт автоматики и информационных технологий,

Национальная академия наук Кыргызской Республики, г. Бишкек, Кыргызская Республика

Аннотация: статья посвящена разработке адаптивной системы управления транспортными потоками и методики оценки её эффективности на регулируемых перекрестках с использованием имитационного моделирования.

Abstract: the article is devoted to the development of adaptive systems for traffic management and methodology for assessing its effectiveness controlled junctions using simulation.

Ключевые слова: имитационная модель, адаптивное управление, эффективность управления, управление транспортными потоками, светофор.

Keywords: simulation model, adaptive control, management efficiency, traffic management, traffic lights.

Дорожное движение в настоящее время является одной из основных составляющих социального и экономического развития городов и регионов и обусловливает необходимость в постоянном увеличении объема транспортных сообщений, повышении его надежности, качества и безопасности. Все это требует увеличения затрат на развитие транспортной инфраструктуры и создание гибкой и высокоуправляемой транспортной сети.

В крупных городах Кыргызстана уже существуют проблемы на транспортной сети, связанные с неконтролируемым ростом транспортных потоков. Очевидно, что задача сокращения времени простоя автомобилей в пробках приобретает очень большое значение, к тому же в столице - г. Бишкек отсутствует возможность расширения и модернизации улично-дорожной сети. Для решения возникающих проблем требуется использовать современные средства и методы управления транспортными потоками, обеспечивающие эффективное и оптимальное функционирование городских автомобильных магистралей.

При текущем состоянии существующих систем управления транспортными потоками в Кыргызстане разработка интеллектуальной транспортной системы является перспективным направлением развития как городов, так и страны в целом.

После проведения анализа существующих методов и подходов к разработке интеллектуальных транспортных систем мегаполисов, нами была разработана функциональная схема интеллектуального управления транспортными потоками [2] в г. Бишкек. В системе, построенной на основе этой схемы, задача адаптивного управления светофорными объектами решается с помощью экспертных систем на основе классификации транспортных состояний, базы знаний и правил нечеткой логики.

При реализации разработанной функциональной схемы была создана структура дорожного контроллера, изображенная на Рис. 1, в основу адаптивной модели управления которой заложен модуль нечеткой логики.

При помощи различных датчиков и видеодетекторов в дорожный контроллер передается информация о количестве находящегося перед стоп-линией и прибывающего транспорта, о скорости прибывающих автомобилей и их плотности.

Параллельно на вход системы подается информация из центра управления, определяющая приоритетное направление движения, требования к разгрузке определенного направления или перенаправлению потока (например «зеленая волна»).

Рис. 1. Структурная схема координированного дорожного контроллера с модулем нечеткой логики

На основе разработанного алгоритма и функций принадлежности в транспортной модели численные входные данные преобразуются в нечеткие множества (фазификация), формируется логический вывод. На выходе контроллера - четкие числовые параметры, задающие новую стратегию управления светофорной сигнализацией. В разработанной системе модуль нечеткой логики отвечает за длительность фазы зеленого света в каждом направлении, за длину цикла и за смещение цикла.

Разработанная система [3] при определенных допущениях имеет возможность реализовать интеллектуальное и централизированно-координированное управление транспортными потоками для одного или нескольких районов г. Бишкек. С целью оценки работоспособности и адекватности системы была проведена экспериментальная проверка и определена сложность примененных методов и алгоритмов. Экспериментальная имитационная модель города строилась с учетом ортогональной ориентации дорог (прямоугольная планировка улиц).

Методика экспериментальной оценки разработанной системы содержит:

1. Имитационное моделирование транспортных потоков для участков транспортной сети г. Бишкек. Генерируются объекты-автомобили в количестве, которое получено эмпирическими измерениями. Направление следования объектов, а также интервалы и фазы работы светофоров задаются постоянными на основании полученной статистической информации.

2. Управление транспортными потоками за счет светофорного регулирования и координированного управления производится согласно оптимальным стратегиям экспертной системы с модулем нечеткой логики. Для определения эффективности управления, моделирование проводится в два этапа:

- Работа модели с заданными статическими параметрами (длительность фаз и циклов работы светофоров задается константами), без использования адаптивного управления.

- Работа модели с использованием адаптивного управления.

В ходе проверки эффективности управления разработанной модели были поставлены различные эксперименты. В разработанной имитационной модели транспортной сети, охватывающей девять регулируемых перекрестков, были заданы реальные географические характеристики (расстояние между перекрестами, количество дорожных полос и т. д.) исследуемого участка дорожной сети.

На Рис. 2 представлена имитационная модель участка дорожной сети, разработанная в среде «AnyLogic 7.1» [4]. Входными данными транспортного потока были приняты реальные данные, полученные аппаратнопрограммным комплексом на дорогах (генерация автомобилей в течение часа с заданных точек). Эксперименты проводились при жестко фиксированных, текущих, реальных значениях работы светофоров (интервал и фазы работы) и при включенном режиме адаптивного управления. В каждом случае определялось среднее время ожидания (ЪредСТШ и ^редадап) и остаточная длина очереди ^стат и L3"™) за время проведения эксперимента (Т) [5]. При проведении второго этапа эксперимента централизованное управление осуществлялось за счет задания каждому объекту из класса TrafficLight (светофор) приоритетного направления разгрузки трафика.

Рис. 2. Имитационная модель дорожной сети

Эффективность управления характеризуется коэффициентом уменьшения времени ожидания Zt и коэффициентом уменьшения остаточной длины очереди ZL, которые определяются по следующим формулам:

^.стат_ ^.адап

Zt = средста1сред * 1 о о %

^ сред

£стат_ ^адап

zl = —ртат— * 1 0 0 %

Для оценки эффективности разработанной модели адаптивного управления транспортными потоками было проведено 20 экспериментов в различное время суток, что позволило проверить работу модели на множестве исходных данных.

Эффективность адаптивного управления в дневной период снижается из-за физических ограничений транспортной инфраструктуры (небольшое количество дорожных полос при высокой интенсивности движения).

Таблица 1. Эффективность управления транспортными потоками

Суточный период Количество автомобилей проезжающих перекресток в час А

Утро (7:00-11:00) 2568 20 15

День (12:00-18:00) 5986 9 8

Вечер (19:00-22:00) 1597 23 17

Результаты экспериментов показали работоспособность, эффективность и адекватность разработанных

методов и моделей при адаптивном управлении транспортными потоками высокой плотности, что позволяет

сделать вывод о достижении цели работы - повышении эффективности управления дорожным движением.

Литература

1. Chen K., Miles I. C. ITS Handbook 2000: Recommendations from the World Road Association (PIARC). — Boston; London: Artech House, 1999.

2. Шаршеналиев Ж. Ш., Павленко П. Ф. Функциональное моделирование интеллектуальной транспортной системы. // Фундаментальные и прикладные проблемы науки. Том 9.-Материалы VIII Международного симпозиума. - М.:РАН, 2013. - 23-31 стр.

3. Шаршеналиев Ж. Ш., Павленко П. Ф. Модель координированного управления транспортными потоками на основе нечеткой логики. // Журнал «Проблемы автоматики и управления». Бишкек, 2014. - № 2,. С. 410.

4. AnyLogic North America [Электронный ресурс]: Многоподходное имитационное моделирование. Режим доступа: http://www.anylogic.ru (Дата обращения 06.07.2015).

5. Горев А. Э. Основы теории транспортных систем: учеб. Пособие. / А. Э. Горев; СПбГАСУ. - СПб., 2010. - 214 с.