Изучение параметров моделей для динамической маршрутизации транспортных потоков Текст научной статьи по специальности «Строительство и архитектура»

Институт Государственного управления, Главный редактор - д.э.н., профессор К.А. Кирсанов

права и инновационных технологий (ИГУПИТ) тел. для справок: +7 (925) 853-04-57 (с 1100 - до 1800)

Феофилова Анастасия Александровна

Feofilowa Anastasia Aleksandrovna Ростовский государственный строительный университет кафедра Организации перевозок и дорожного движения Rostov State University of Civil Engineering Traffic and transport safety department Ассистент / Assistant E-Mail: opdrgsu@mail.ru

Фиалкин Вячеслав Владимирович

Fialkin Viacheslav Vladimirovich Ростовский государственный строительный университет кафедра Организации перевозок и дорожного движения Rostov State University of Civil Engineering Traffic and transport safety department Ассистент / Assistant

05.22.10 Эксплуатация автомобильного транспорта

Изучение параметров моделей для динамической маршрутизации транспортных потоков

The research of route choice model’s parameters in dynamic route guidance

Аннотация: В статье приведен анализ параметров динамических моделей, используемых при маршрутизации транспортных средств, назначаемых пользователем. Также сформулированы правила оценки поведения водителя при динамическом перераспределении транспортных потоков.

The Abstract: The user-defined parameters of route choice in AIMSUN are analyzed. The percentage of assigned vehicles that use the path for a selected origin/destination and Route Choice Cycle are defined. Some if-then rules if driver behavior model are suggested.

Ключевые слова: Моделирование дорожного движения, модели выбора маршрута, динамическое перераспределение транспортных потоков.

Keywords: Traffic simulation, route choice models, dynamic route guidance.

***

На уровне большого города или его крупного района транспортная динамика есть результат тысяч или, в некоторых случаях, миллионов индивидуальных решений о перемещении людей и товаров между пунктами назначения. Каждое такое решение основано на неполной информации о состоянии транспортной системы в целом. Поскольку полное знание о каждом состоянии транспортного потока в настоящий и последующие моменты времени получить невозможно, стратегии управления, основанные на "знании" будущего состояния системы, могут основываться на свойствах стремления системы к самоорганизации. Это значит, что меры по управлению движением будут иметь тенденцию к "уравновешиванию" паттернов движения (система "гасит" перегрузку одних своих частей, а недогруженные части системы

Институт Государственного управления, права и инновационных технологий (ИГУПИТ) Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» №4 2012

"догружает"). Но все же и в этом случае невозможно прогнозировать поведение отдельного водителя на сети (то, как долго он будет придерживаться назначенного маршрута движения). А это означает, что ни водитель, ни компьютерная система управления не смогут решить, который же из возможных путей мог бы действительно быть самым коротким или наилучшим.

Таким образом, эта возрастающая непредсказуемость и является камнем преткновения, который препятствует дальнейшему развитию. [3]

Надежное функционирование транспортной инфраструктуры крупных городов в настоящее время во многом связывают с активным управлением информационными ресурсами транспортных сетей.[2] Создание механизмов информационного сопряжения подсистем ИТС (рис.1.) [1, 4] города приобретает также особую актуальность и в задачах удовлетворения потребностей участников дорожного движения. Информация, таким образом, рассматривается важнейшим ресурсом эффективного управления движением транспортных потоков, реализуемого в ИТС.

Взаимодействие данных

Взаимодействие подсистем ИТС

Рис.1. Механизмы информационного сопряжения подсистем ИТС

Для осуществления косвенного управления транспортными потоками города с помощью информации необходимо обеспечить взаимосвязь систем получения, передачи, обработки и отображения данных, которые будут использоваться при оперативном управлении и прогнозировании.

Один из методов решения проблемы обеспечения надежного функционирования транспортной инфраструктуры заключается в выстраивании последовательности действий так, чтобы можно было решать возникающие проблемы последовательно [3], а нагрузку на элементы транспортной сети снижать посредством перенаправления транспортных потоков на менее загруженные участки принудительно.

Наиболее простой способ распределения корреспонденций по сети - наложение каждой корреспонденции на оптимальный (кратчайший) маршрут, соединяющий два района. Более развитые модели вычисляют самые короткие маршруты и рассеивают корреспонденцию по этим маршрутам. Однако эти методики, не учитывают важных факторов, влияющих на выбор маршрутов движения: выбор маршрута некоторыми пользователями увеличивает загрузку элементов сети, входящих в данных маршрут. Этот приводит к увеличению времени проезда и влияет на оценку и выбор маршрутов другими водителями. Т.е. выбор одних участников движения влияет на выбор других. [3]

С точки зрения транспортного процесса, наиболее важными параметрами являются время движения или стоимость поездки, которые отражают несовершенство организации движения транспортных потоков. Наиболее общая концепция моделей выбора маршрута предлагает принимать стоимость всей поездки как сумму стоимостей прохождения каждого этапа поездки.

В свою очередь, стоимость прохождения каждого этапа поездки состоит из его начальной стоимости 1шСо81^ и стоимости, рассчитываемой с учетом динамически поступающих

данных, БупСоз^:

где Тгауе1ТЕ^ - теоретическое время прохождения ]-го участка пути в свободных условия движения, ч;

Ls - длина _]-го участка сети, м;

Lt - длина поворота., принадлежащего ]-му участку сети, м;

V,, Цт - скорость движения, допустимая на ]-м участке сети, км/ч;

V^llm - скорость движения, допустимая на повороте, принадлежащем ]-му участку сети,

км/ч;

р - параметр, оценивающий вес пропускной способности участка сети дорог;

CLj - пропускная способность ]-го участка сети дорог, ед/ч;

CLmax - теоретическая максимальная пропускная способность участков сети дорог,

ед/ч.

(1)

link j^Pathj

IniCostj = TravelTFFj + TravelTFFj * j * (1 - CLj / CLmax )+1 * UserDefCost j

(2)

(3)

TravelTFFj = Ls / Vsш + Lt / Vt ш

DynCost j = EstimatedTravelTFFj + EstimatedTravelTFFj * j * (1 - CLj / CLmax )+ +t* UserDefCost j ,

(4)

т * UserDefCostj - часть функции, назначаемая пользователем

Стандартный алгоритм динамического перераспределения транспортных потоков можно представить в виде последовательности четырех действий:

1. Расчет начальных путей движения, наименьших по стоимости, на основе функции 1шСо8^

2. Перерасчет маршрута движения с учетом одного из вариантов частных моделей выбора маршрута движения

3. Динамический расчет путей движения, наименьших по стоимости, на основе функции БупСоз^

4. Перерасчет маршрута движения при введении, в случае необходимости, динамического перераспределения транспортных потоков

В ходе изучения моделей выбора маршрута движения, было установлено, что наибольший интерес представляют те параметры модели, которые назначаются пользователем -цикл расчета нового маршрута, вес - параметр, оценивающий вес пропускной способности участка сети дорог, доля водителей транспортных средств, руководствующихся персонифицированной побудительной информацией. Также, среди ключевых факторов, виляющих на выбор того или иного маршрута можно выделить количество альтернативных маршрутов, рассчитанных и рекомендованных программой (АШ^ИЫ), расчетное время, затраченное на поездку по маршруту.

В программе АГМБиЫ был проведен эксперимент по моделированию дорожного движения, в котором оценивалось изменение качества дорожного движения при условии, что 50% или 100% транспортных средств, руководствуются оперативной персонифицированной дорожной информацией, предоставляемой с помощью знаков с изменяющимися сообщениями. В качестве моделей выбора маршрута движения были выбраны модель фиксированного выбора маршрута, модель логит-преобразования. Результаты эксперимента по моделированию дорожного движения при использовании моделей выбора маршрута движения приведены в Табл. 1 и Табл. 2. На основании данных, полученных в процессе моделирования, можно сделать вывод: на участках сети дорог, при уменьшении времени пересчета альтернативного пути движения возрастает вероятность выбора наименьшего по стоимости пути за промежуток времени, равный циклу расчета нового маршрута. Следовательно, пиковая нагрузка на элементы транспортной сети снижается в кратчайшие сроки.

Таблица 1

Определение влияния цикла расчета альтернативного пути на выбор маршрута

в модели логит-преобразования

Количество транспортных средств, руководствующихся информацией о выборе маршрута, %

50 100

^ =100

Цикл расчета нового маршрута, мин Мар- шрут Стои- мость маршру- та Количество транспорт- ных средств, выбравших данный маршрут, % Цикл расчета нового маршрута, мин Мар- шрут Стои- мость маршру- та Количество транспорт- ных средств, выбравших данный маршрут, %

1 2 3 4 5 6 7 8

3 A max 11 3 A max 1

B min 89 B min 99

5 A max 10 5 A max 0

B min 90 B min 100

10 A max 63 10 A max 0

B min 36 B min 100

15 A max 19 15 A max 0

B min 80 B min 100

20 A max 42 20 A max 0

B min 58 B min 100

Таблица 2

Определение влияния цикла расчета альтернативного пути на выбор маршрута

в модели логит-преобразования

Количество транспортных средств, руководствующихся информацией о выборе маршрута, %

50 100

j=1

Цикл расчета нового маршрута, мин Мар- шрут Стои- мость маршру- та Количество транспорт- ных средств, выбравших данный маршрут, % Цикл расчета нового маршрута, мин Мар- шрут Стои- мость маршру- та Количество транспорт- ных средств, выбравших данный маршрут, %

3 A max 36 3 A max 31

B min 34 B min 68

5 A max 31 5 A max 35

B min 68 B min 65

10 A max 39 10 A max 34

B min 61 B min 66

15 A max 37 15 A max 39

B min 63 B min 61

20 A max 36 20 A max 37

B min 64 B min 63

К тому же, в результате проведения экспериментов по определению влияния пользовательских параметров модели на выбор маршрута были сформулированы правила по оценке поведения водителя, представленные в таблице 3. Дальнейшее изучение и проработка выдвинутых правил позволит разработать методические рекомендации по использованию побудительной информации при динамическом перераспределении транспортных потоков.

Таблица 3

Правила по оценке поведения водителя при динамической маршрутизации

Категория Условие Заключение

1 2 3

Время передвижения по маршруту, рассчитанное программой (ТТ) Если ТТ очень велико (УЬ) Водитель выберет альтернативный маршрут (О)

Если ТТ велико (Ь) Водитель, вероятно, выберет альтернативный маршрут (РО)

Если ТТ среднее (М) Водитель безразличен к выбору маршрута (I)

Если ТТ мало (Н) Водитель, вероятно, не выберет альтернативный маршрут (Р^

Если ТТ очень мало (УН) Водитель, не выберет альтернативный маршрут (N1

Сложность маршрута (NN3 Если NN очень низкая (УЬ) Водитель выберет альтернативный маршрут (О)

Если NN низкая (Ь) Водитель, вероятно, выберет альтернативный маршрут (РО)

Если NN средняя (М) Водитель безразличен к выбору маршрута (I)

Если NN высокая (Н) Водитель, вероятно, не выберет альтернативный маршрут (Р^

Если NN очень высокая (УН) Водитель, не выберет альтернативный маршрут (N1

Побудительная информация (У) для руководствующихся ею водителей Если (У) «Маршрут рекомендуется» (ЯЯ) Водитель выберет альтернативный маршрут (О)

Если (У) «Маршрут был рекомендован» (КЖЯ) Водитель, вероятно, выберет альтернативный маршрут (РО)

Если (У) «Маршрут не рекомендуется» (КЖЯ) Водитель, не выберет альтернативный маршрут (N1

Побудительная информация (У) для не руководствующихся ею водителей Если (У) «Маршрут рекомендуется» (ЯЯ) Водитель, вероятно, выберет альтернативный маршрут (РО)

Если (У) «Маршрут был рекомендован» (Я^Я) Водитель безразличен к выбору маршрута (I)

Если (У) «Маршрут не рекомендуется» ^N^0 Водитель, вероятно, не выберет альтернативный маршрут (Р^

для прогнозирования развития транспортной инфраструктуры и управления дорожным движением/ Дороги России XXI века//М.- №3, 2009.- с. 37-40

2. Зырянов В.В., Кочерга В.Г., Поздняков М.Н. Современные подходы к разработке комплексных схем организации дорожного движения/ Транспорт Российской Федера-ции//СПб. - №1, 2011. - с. 28-33

3. Семенов В. В., Математическое моделирование транспортных потоков. Обзорный реферат. - М., 2003. - 26 с.

4. Guan Jizhen, Zheng Changqing, Zhu Xueliang, Liu Jinkun, Wang Yisheng,Qiao Liang, Ji Yanling, VMS Release of Traffic Guide Information in Beijing Olympics - journal of transportation systems engineering and information technology Volume 8, Issue 6, December 2008