close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Методы и алгоритмы управления и организации дорожного движения в населенных пунктах

код для вставкиСкачать
ФИО соискателя: Врублевская Светлана Семеновна Шифр научной специальности: 05.13.10 - управление в социальных и экономических системах Шифр диссертационного совета: ДМ212.033.03 Название организации: Воронежский государственный архитектурно-строител
На правах рукописи
ВРУБЛЕВСКАЯ Светлана Семеновна
МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ОРГАНИЗАЦИИ
ДОРОЖНОГО ДВИЖЕНИЯ
В НАСЕЛЕННЫХ ПУНКТАХ
Специальность 05.13.10 – управление в социальных и
экономических системах
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Воронеж – 2012
3
Работа выполнена в федеральном государственном бюджетном
образовательном учреждении высшего профессионального образования
«Воронежский государственный архитектурно-строительный университет»
Научный руководитель: доктор технических наук, профессор Подольский Владислав Петрович
Официальные оппоненты:
Самодурова Татьяна Васильевна, доктор технических наук, профессор,
федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования «Воронежский государственный
архитектурно-строительный университет» / кафедра проектирования автомобильных дорог и мостов, профессор
Азарнова Татьяна Васильевна, доктор технических наук, доцент, федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего
профессионального образования «Воронежский государственный университет» / кафедра математических методов исследования операций, профессор
Ведущая организация: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Волгоградский государственный архитектурно-строительный университет»
Защита диссертации состоится 25 мая 2012 г. в 1530 часов на заседании диссертационного совета ДМ 212.033.03 при Воронежском государственном архитектурно-строительном университете по адресу: 394006, г.
Воронеж, ул. 20-летия Октября, 84, ауд. 3220.
С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежского государственного архитектурно-строительного университета.
Автореферат разослан « 24» мая 2012г.
Ученый секретарь
диссертационного совета
Белоусов В.Е.
4
1. ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ
Актуальность темы. Бесперебойное функционирование дорожнотранспортного комплекса является базовым условием устойчивого развития
экономики страны и социального благополучия населения. Автомобилизация, играя положительную роль в развитии экономики и общества, без соответствующего инфраструктурного подкрепления порождает ряд серьезных
проблем в области дорожного движения, имеющих далеко идущие последствия для социальной и экономической сферы. К наиболее серьезной из таких
проблем относится ограниченная пропускная способность сети автодорог,
сложившихся еще в советское время и по старым стандартам. В связи с постоянным ростом населения городов данная проблема рано или поздно станет актуальной в большинстве населенных пунктов.
Взаимосвязь автодорог и города очевидна. Основными особенностями
данных объектов является их большой срок службы и высокая стоимость, что
органически приводит к положению о том, что данная проблема для настоящего времени может решаться при сохранении данных объектов в настоящем
виде. Экономические расчеты показывают, что воздействие на дороги более
предпочтительно, чем на строения, хотя тоже не безболезненно с экономической точки зрения. Опыт многих крупных мегаполисов мира показывает, что
строительство новых и реконструкция существующих магистралей и дорог
при постоянном росте количества транспортных средств не позволяют полностью сократить разницу между пропускной способностью уличнодорожной сети (УДС) и уровнем спроса на автомобильные перевозки.
Реальное решение транспортной проблемы заключается в достижении
баланса между все возрастающим спросом на транспортные услуги с одной
стороны и реальной перевозочной способностью транспортного комплекса с
другой. Поэтому в техническую и организационную структуру регулирования дорожного движения надо закладывать не только управление транспортными потоками с целью увеличения пропускной способности отдельных видов транспорта или объектов транспортной инфраструктуры (например: отдельные маршруты автобусных перевозок или бессветофорное движение), а
обеспечение пассажирских и грузовых перевозок в целом по транспортной
сети города по требуемым маршрутам. В соответствии с Федеральной целевой программой «Развитие транспортной системы России (2010 - 2015 годы)»
принимается значительный комплекс мер по решению транспортной проблемы: оснащение дорог объектами автоматизации, ремонт существующей инфраструктуры, изменение нормативной базы, повышение ответственности
участников дорожного движения и многое другое.
Пока данные меры не привели к требуемому эффекту – повышению
пропускной способности автодорог. Причина данного результата кроется не
только в отсутствии должных средств и ресурсов, но и в слабой координации
деятельности органами государственной власти и местного самоуправления в
данной области, а зачастую и их демотивированности к этому виду деятельности (например: постоянные задержки сотрудников ГИБДД при прибытии к
3
месту ДТП и т.д.). Механизмы страхования при организации дорожного
движения также используются не в полной форме. Необходимо создать органы управления и организации дорожного движения в городах, которые
должны обеспечить координацию усилий всех структур к решению транспортной проблемы.
В работе использованы труды таких авторов, разрабатывающих теорию
графов, как Ахо А., Басакер Р., Беллман Р., Беллмор М., Берж К., Гудман С.,
Евстигнеев В.А., Ерусалимский Я.М., Зыков А.А., Иванов Б.Н., Конвей Р.В.,
Литл Дж., Майника Э., Новиков Ф.А., Оре О., Рейнгольд Э., Романовский
И.В., Свами М., Уилсон Р., Харари Ф. Организация эксплуатационной работы на транспорте рассмотрена в трудах Буянова В.А., Зубкова В.Н., Кочнева
Ф.П., Мамаева Э.А., Осьминина А.Т., Прилепина Е.В., Сологуба Н.К., Смехова А.А., Тишкина Е.М., Угрюмова А.К., Шарова В.А., Эрлиха Н.В.
Таким образом, актуальность исследования обусловлена необходимостью изыскание нового научного подхода к задаче повышения обоснованности и эффективности решений, принимаемых в процессе управления и организации дорожного движения в крупных городах и обеспечивающих снижение временных затрат должностных лиц при организации взаимодействия с
органами государственной власти и местного самоуправления при существующем управленческом персонале для повышения пропускной способности, является актуальным в научном и практическом плане.
Основные исследования, получившие отражение в диссертации, выполнялись по плану инициативного гранта Российского фонда фундаментальных исследований: 10-07-00463 «Разработка математических моделей,
синтез методов и алгоритмов при управлении бизнес-процессами в системах
организационного управления».
Цель исследования заключается в разработке и экспериментальной
проверке эффективности системы управления дорожным движением в городских условиях, обеспечивающей сокращение временных затрат должностных
лиц при организации взаимодействия с органами государственной власти и
местного самоуправления за счет интеллектуализации их деятельности при
заданных критериях качества.
Достижение поставленной цели потребовало решения следующих основных задач:
проанализировать существующие системы управления и организации
дорожного движения крупных городов России и за рубежом и выявить основные проблемы их функционирования;
разработать модель для оценки загруженности автомагистралей города
по критерию скорости движения транспортных средств (ТС) и пропускной
способности;
сформировать модель взаимодействия органов государственной власти
и местного самоуправления с подрядчиками и страховыми компаниями с целью повышения мотивированности при управлении и организации дорожного движения;
4
синтезировать комбинированный метод страхования ответственности
организаций обеспечивающих управление дорожным движением за результаты;
разработать механизм анализа дорожной ситуации на основе семантической модели представления знаний и машину вывода, обеспечивающие
минимизацию времени реакции должностных лиц на возникающие дорожные ситуации и их классификацию;
разработать алгоритм функционирования системы управления и организации дорожного движения в городах, позволяющий повысить пропускную способность УДС за счет улучшения качества принимаемых решений;
провести экспериментальные исследования предложенной структуры
системы управления и организации дорожного движения в городах для аналитического сравнения с существующими, проанализировать результаты и
получить оптимальный вариант.
Методы исследования. В работе использованы методы моделирования организационных систем управления, распознавания объектов, системного анализа, теории игр, теории графов, теории вероятности, теории принятия решений, искусственного интеллекта.
Научная новизна. В диссертации получены следующие результаты,
характеризующиеся научной новизной:
1. Разработана модель для оценки загруженности автомагистралей города по критерию скорости движения транспортных средств и пропускной способности позволяющая проводить оценку в динамике функционирования за
счет использования модифицированного алгоритма для определения максимального потока;
2. Сформирован механизм классификации возникающих дорожных ситуаций позволяющий на основе методов численной таксономии определять
степень их важности и значимости при осуществлении мероприятий по
управлению и организации дорожного движения;
3. Синтезирована модель взаимодействия органов государственной власти и местного самоуправления с подрядчиками и страховыми компаниями,
позволяющая повысить их заинтересованность к выполняемым мероприятиям за счет нахождения Парето - оптимального равновесия;
4. Разработать механизм анализа дорожных ситуаций, обеспечивающий
минимизацию времени реакции диспетчеров на возникающие дорожные ситуации за счет использования аппарата искусственного интеллекта.
5. Получен алгоритм функционирования системы управления и организации дорожного движения в городах, позволяющий повысить пропускную
способность УДС за счет улучшения качества принимаемых решений
Достоверность научных результатов. Научные положения, теоретические выводы и практические рекомендации, включенные в диссертацию,
обоснованы математическими доказательствами. Они подтверждены расчетами на примерах, производственными экспериментами и многократной
проверкой при внедрении в практику управления.
5
Практическая значимость и результаты внедрения. На основании
выполненных исследований синтезированы методы, модели и алгоритмы
обеспечивающие управление и организацию дорожного движения в городских условиях с существенным сокращением временных затрат должностных лиц при организации взаимодействия с органами государственной власти и местного самоуправления за счет интеллектуализации их деятельности
при заданных критериях качества.
Использование разработанных в диссертации моделей и механизмов
позволяет многократно применять разработки, тиражировать их и осуществлять их массовое внедрение с существенным сокращением продолжительности трудозатрат и средств.
Разработанные модели используются в практической деятельности
следующих предприятий: ГУ «Межрегиональная дирекция по дорожному
строительству ДСД Центр» (Воронежский филиал).
Методы, алгоритмы и модели включены в состав учебного курса «Организация, планирование и управление дорожным комплексом», в Воронежском государственном архитектурно–строительном университете.
Апробация работы. Основные результаты исследований и научных
разработок докладывались и обсуждались на конференциях: международной научно-практической конференции «Образование, наука, производство и
управление» (Старый Оскол, СТИ МИСиС, 2006 г.) и международной научной конференции «Сложные системы управления и менеджмент качества»
(Старый Оскол, СТИ МИСиС, 2007 г.), четвертой международная научнопрактической конференции «Системы управления эволюцией организации»
(Санья, Китайская Народная республика, 2007 г.), международной научно технической конференции «Наука и технологии актуальные проблемы (9-14
апреля Ставрополь, 2007), «62 – 64 научно – технические конференции
ВГАСУ» (г. Воронеж 2007 – 2010 гг.); межд. науч.- практич. конференция
«Пожарная безопасность: проблемы и перспективы» (22 сентября 2010, г.
Воронеж); 65-й всероссийской научно-практической конференции «Инновации в сфере науки, образования и высоких технологий», Пенза, 2010.
Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 печатных работ
общим объемом 63 страницы (лично автором выполнено 23 с).
Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, состоит в следующем: в работах [2], [4], [6], [9] автором разработана модель для
оценки загруженности автомагистралей города; в работах [5], [15] автору
принадлежит механизм классификации возникающих дорожных ситуаций; в
работах [8], [13], [14] автор разработал модель взаимодействия органов государственной власти и местного самоуправления с подрядчиками и страховыми компаниями; в работах [3], [12] автором предложен алгоритм извлечения
знаний для машины вывода; в работах [7], [10], [11] автору принадлежит алгоритм функционирования системы управления и организации дорожного
движения в городах.
Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех
глав, заключения, списка литературы и приложений. Она содержит
6
134 страниц основного текста, 28 рисунков, 19 таблиц и приложения. Библиография включает 148 наименований.
ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ
Во введении обосновываются актуальность, описываются цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость.
В первой главе проанализированы существующие варианты центров
управления дорожным движением городов и функционирующих на их базе
автоматизированных систем управления дорожным движением: АСУДД
«КС» (Екатеринбург, Тамбов, Тюмень, Томск), «Агат» (Санкт-Петербург),
«КОМКОН – АСУ ДД 2.2» (Москва), «Город-М1» (Минск), «SITRAFIC P2»
(фирма Siemens), рассматриваются схемы управленческой деятельности сотрудников центров управления дорожным движением, определены основные
объекты в структуре управления транспортными потоками улично-дорожной
сети города.
Рассмотрим существующую модель системы управления транспортными потоками (СУТП). Тогда, объектом управления является транспортный поток
M, перемещающийся по УДС L. Задача управления формулируется следующим образом: необходимо организовать движение транспортного потока
M так, чтобы обеспечить максимальную пропускную способность перекрестков. Имея поток Mi на участке схемы Li и воздействуя на него управляющим органом (центром организации дорожного движения) U, получим другой поток Mj на следующем участке Li+1.
Решение данной задачи проводится на основе теории графов путем сопоставления множества сегментов улиц города графу Х, вершинами которого являются точки пересечения/соединения сегментов улиц города. Ребра
графа Х задаются по следующему правилу (матрица смежности): Хij= 1, су7
ществует участок дороги, соединяющий перекрестки i и j (длинной в 1 квартал), пригодный для проезда транспорта. Хij= 0, не существует таких участков дорог. Далее для нахождения кратчайшего пути используется один из алгоритмов теории графов, например алгоритм Дейкестры. При наличии отрицательных значений фактора можно использовать алгоритм Форда: Мура и
Беллмана. Однако применение данного аппарата имеет ряд недостатков: граф
Х- ориентированный по способу построения возможно определение пропускной способности на улицах с односторонним движением; возможные варианты задания весов дуг, что не позволит гарантировать увеличение пропускной способности УДС.
Таким образом, существующие модели управления транспортными потоками городов на основе светофорных объектов не могут помочь центрам
управления дорожным движением решить главную задачу – минимизацию
заторов на перекрестках УДС, а рассмотренные варианты АСУДД в силу локальности применения и трудностями обусловленными отсутствием надежных методов прогнозирования распределения транспортных потоков при
различных вариантах проектных решений и большого количества факторов,
влияющих на интенсивность автомобильного транспорта имеют многовекторный характер. Необходимо решение следующих задач: разработать и
обосновать модель интеллектуальной системы управления транспортными
потоками города позволяющую выявлять «узкие» места в ее функционировании; сформировать модель классификации автомагистралей и перекрестков
города позволяющую определять степень их важности и значимости при
осуществлении мероприятий по управлению транспортными потоками; синтезировать механизм прогнозирования состояний автомагистралей и перекрестков, который позволяет определить оптимальные режимы работы светофорных объектов для любого времени суток и года; разработать механизм
анализа состояния загруженности автомагистралей обеспечивающий минимизацию времени реакции диспетчеров на вероятности возникновения заторов.
В заключениt первой главы приводятся критерии эффективности разрабатываемой интеллектуальной системы управления транспортными потоками (ИСУТП) на основе светофорных объектов основными из которых являются: допустимое изменение абсолютных показателей количества заторов
i l
УДС; сокращение транзакционных издержек в ИСУТП - WТИ
i
Zi
Ni ,
i 1
определяющий долю снижения затрат диспетчеров центра управления дорожным движением на выполнение своих основных функций.
Во второй главе рассматриваются методы организации и управления
дорожным движением в населенных пунктах.
В первом параграфе описывается модель для оценки загруженности автомагистралей города по критерию скорости движения транспортных
средств и пропускной способности. Необходимо определить общее состояние системы управления для любого рассматриваемого момента времени.
8
Представим УДС, как ориентированную сеть с параметрами G=(N, А) ориентированная сеть, где N={1, 2,... ...,n} — множество перекрестков, А множество автомагистралей. Будем использовать специальный граф, вершины которого соответствуют перекресткам, а атрибуты этих вершин – конкретным направлениям движения ТС, стоп-линиям на подходах к перекресткам, на пешеходном переходе и железнодорожном переезде – являются границами участка, дуга – направления движения и пропускная способность Vij
(рис. 1).
Рисунок 1- Фрагмент представления УДС в виде атрибутивной ориентированной сети для перекрестка 1
На рис.2 дано представление данного графа в виде списка смежных вершин.
Рисунок 2- Представление графа УДС с помощью списков смежных
вершин
Тогда при организации и управлении дорожным движением возникнет
задача определения пропускной способности дуг графа, как между
перекрестками, таки между атрибутами сети в динамике. Рассмотрим ребро (i,
j) – направления движения между атрибутами вершин графа с пропускной
способностью (Vij, Vji), тогда - (vij, vji) – остаточные пропускные способности.
Для перекрестка j, получающего транспортный поток от перекрестка i,
определим метку [i, aj], где aj – величина потока, протекающего от узла j к
узлу i.
9
Рассмотрим алгоритм нахождения пропускной способности в атрибутивном графе УДС.
Шаг 1. Для всех ребер (i, j) положим остаточную пропускную
способность равной первоначальной пропускной способности, т.е.
приравняем: (vij, vji) = (Vij, Vji). Назначим a1 = ∞ и пометим узел 1 меткой [-,
∞]. Отсюда i = 1.
Шаг 2. Определяем множество Qi как множество узлов j, в которые
можно перейти из узла i по ребру с положительной остаточной пропускной
способностью (т.е. vij > 0 для всех j Qi). Если Qi ≠ Ø, выполняем третий шаг,
в противном случае переходим к шагу 4.
Шаг 3. Во множестве Qi находим узел k, такой, что
vik = max {vij} (при j Qi)
Пусть ak = cik, тогда пометим узел k меткой [i, ak]. Если последней
меткой помечен узел стока (т.е. если k = n), сквозной путь найден, и мы
переходим к пятому шагу. В противном случае берем i = k и возвращаемся ко
второму шагу.
Шаг 4. Если i = 1, сквозной путь невозможен, и мы переходим к шагу
6. Если i ≠ 1, находим помеченный узел r, непосредственно предшествующий
узлу i, и удаляем узел i из множества узлов, смежных с узлом r. Полагаем i =
r и возвращаемся ко второму шагу.
Шаг 5. Обозначим через Np = {1, k1, k2, …, n} множество узлов, через
которые проходит p–й найденный сквозной путь от узла источника (узел 1)
до узла стока (узел n). Тогда максимальный поток, проходящий по этому
пути, вычисляется так:
ƒp = min {a1, ak1, ak2, …, an}.
Шаг 6. При m найденных сквозных путей максимальный поток
вычисляется по формуле
F = ƒ1 + ƒ2 +… + ƒm.
Имея значения начальных (Vij, Vji) и конечных (vij, vji) пропускных
способностей ребра (i, j), можно вычислить оптимальный поток через это
ребро следующим образом. Положим (α, β) = (Vij - vij, Vji - vji). Если α > 0,
поток, проходящий через ребро (i, j) равен α. Если же β > 0, поток равен β.
(Случай, когда одновременно α > 0 и β > 0, невозможен).
(1)
( d1(1) , d 2(1) ,... d n(1) ) , - магистрали между пеШаг 7 Зададим строку D
(1)
i) i j . В этой строке
рекрестком 1 полагая, что d1(1) 0, d (j1)
ij , d j ( j
есть вес
(1)
ij
дуги ( ai , a j ) , если ( ai , a j ) существует и d j
Шаг 8.
d (j 2 )
(2)
Теперь определим строку D
(1)
(1)
∞.
( d1( 2 ) , d 2( 2 ) ,... d n( 2 ) ) , полагая
min{ d j , d k
Вычисляем нижнюю оценку стоиkj }, k=1,…,n.
мости атрибутивной сети по критерию скорости движения транспортных
средств сети с М ребрами: W*=(W1*+W2*)/2 .
10
Шаг 9 Проверяем ограничения Wcт ≤ Wmin. Если ограничения не выполняются, то генерируется очередной граф с М ребрами, проверяются ограничения и далее действия повторяются.
Таким образом, получен модифицированный алгоритм Форда-Белмана
для определения загруженности УДС в динамике по критериям пропускной
способности и скорости движения, что позволит диспетчерам ЦОДД упреждающе реагировать на возникающие ситуации.
Рассмотрим пример такого расчета. Граф для фрагмента УДС представлен
на рис. 3.
Рис. 3. Фрагмент атрибутивной УДС
Для данного графа проводится 6 итераций модифицированного алгоритма. Результаты вычислений сведены в табл. 1.
Таблица - 1
Поток f = 18 является максимальным, а множество дуг (S;V1); (S;V2);
(S;V3) составляют минимальный разрез сети.
11
Во втором параграфе рассмотрена модель классификации автомагистралей и перекрестков города позволяющая на основе методов численной таксономии определять степень их важности и значимости при осуществлении
мероприятий по управлению транспортными потоками.
Во втором параграфе рассмотрен механизм классификации автодорог
мегаполиса, позволяющий существенно конкретизировать требования к состоянию автодорог и перечень работ по их содержанию.
Пусть A
aij
n
1
— матрица попарных показателей связи между n объек-
тами (автомобильными дорогами мегаполиса) с номерами из множества
N={1,2,…,n}. Тогда пару R m , r , где Rm={R1, ..., Rm} — назовем структурой
основных связей, или макроструктурой (принадлежность автомобильных дорог к какому-либо классу обслуживания). Связь от Rk К Rl «существенна»
(«несущественна»), если rkl=1 (rkl = 0). Задача выявления макроструктуры
Rm , r
состоит
в
том,
чтобы
максимизировать
функциоm
m
m
нал: F1 ( R , r )
rkl
k 1 l 1
a) . Показатель а — порог значимости пока-
(aij
i Rk j Rl
зателей связи автомобильных дорог, который неявно учитывается функционалом F1(Rm, r). Тогда множество связей aij имеющие значения большие порога а — считаем значимыми, а меньшие — незначимыми. Матрица
A
aij
n
1
расстояний, поэтому порог а задает степень учитываемой «далеко-
сти» объектов, т.е. насколько различаются автодороги по своим характеристикам. Величина порога а является средним всех аij, i≠j. Поскольку разбиение Rm фиксировано, то максимальное значение функционала F1(Rm, r) достигается на матрице: r
m
rkl , где
1
rkl
1
(aij
a)
0.
i Rk j Rl
Необходимо найти такое разбиение Rm из множества всех разбиений на
т классов, чтобы максимизировать функционал:
m
m
m
F2 ( R )
(aij
a)
(1)
k 1 l 1 i Rk j Rl
Необходимо построить начальное разбиение структуры основных связей R и соответствующую матрицу r*, а затем произвести локальные улучшения начального приближения.
Для выполнения первой части необходимо перейти от имеющегося
разбиения Rm к разбиению Rm-1. При этом минимизируется функционал потерь:
m
12
m
f (k , l , R m )
t 1
sign (bkt ) sign (blt )
min( bkt , blt )
2
sign (btk ) sign (btl )
min( btk , btl )
2
min( b , b ),
где bpq
(aij
a) при Rp, Rq Rm; p, q=1, ..., m, a b+, b- — соответственно
i R p j Rq
суммы всех положительных и отрицательных чисел из bkk, bkl, blk, bll.
Полагаем, что Rn = {R1,...,R n }, где Rk= {k}, k N. Тогда матрица B
n
= bkl1 такова, что bkl = аkl,-а; k, l=1, ..., п. Ищем пару Rk, Rl Rn. так, чтобы
минимизировать значение функционала f(k, l, Rn). Строим новое разбиение
Rn-1 = { R1' ,..., Rn' 1 }, где:
Ri если i k
Rk Rl если i k
Ri'
Ri , еслиk i l
Ri 1 , еслиl i n 1.
Матрица В пересчитывается в матрицу В' = bst'
n 1
1
'
, где bkl
(aij
i
Rk'
j
a) .
Rl'
m
Далее производим начальное разбиение R и соответствующей ему
m
матрицы r rkl 1 .На р-м шаге производится просмотр всех объектов в порядке номеров. Если объект i находится в классе Rk и Rk\{i}Ø, то он поочередно
переносится в каждый другой класс Rl, где l≠k, и вычисляется изменение F(i,
k, l) значения функционала F1 (Rm, r):
m
F (i, k , l )
m
(rlt
t 1
rkt )
(aij
i Rt
a)
(rsl
s 1
rsk )
(aij
a)
(2)
j Rs
Объект i (автодорога) помещается в класс с номером l (уровень принадлежF (i, k , l ) 0 . Если
ности к классу обслуживания), на котором достигается max
1 l m
для F(i, k, l)<0, то вычисляется матрица r , соответствующая получившемуся
разбиению R m . Если r= r , то алгоритм заканчивает свою работу, в противном
случае процесс повторяется на разбиении R m и матрице r .
В третьем параграфе рассматривается механизм прогнозирования состояний автомагистралей и перекрестков, который на основе аппарата имитационного моделирования позволяет определить оптимальные режимы работы светофорных объектов для любого времени суток и года.
В качестве входящего потока требований будет выступать транспортный поток
одного направления, распределенный по закону Пуассона
, где
интенсивность потока транспортных средств, прибывающих к стоплинии регулируемого перекрестка. Дисциплина постановки транспортных
средств (ТС) в очередь FIFO – раньше поступил, первый обслужился. Оче-
13
редь ТС перед стоп-линией имеет ограничения, накладываемые пропускной
способностью перкрестка.
В качестве основных методов изучения транспортного потока в зоне управления светофорных объектов и на всей УДС города применим методы стационарного
и подвижного наблюдения, а также детекторы транспорта, которыми необходимо
оборудовать лишь те перекрестки, которые получили в предыдущей модели классификации kважн > 6. Измерения проводятся выборочно так, чтобы можно было получить значение определяемых параметров (интенсивность движения,
время сообщения по перегонам УДС, задержки автомобилей при пересечении перекрестков, вызванные помехами и т.д.) с заданной точностью, затратив на это как можно меньше материальных и людских ресурсов.
Выходящим потоком с параметрами = min{ ,μ} являются ТС успевшие
пересечь перекресток после включения желтого сигнала светофора конкретного направления движения. Тогда по закону Литтла общее количество ТС
собирающихся пересечь регулируемый перекресток равно N = T, где T –
среднее время затраченное автомобилем от постановки в очередь до пересечения перекрестка. По условиям рассматриваемой задачи необходимо минимизировать этот параметр. Таким образом, можно представить перекресток
УДС, как систему массового обслуживания без потерь с неограниченным
ожиданием и бесконечным потоком требований на входе (рис. 2).
0
1
2
2
. . .
(N-1)
N1 N
. . .
N
N
j
N
N
j+
1
Рисунок 2 – Представление перекрестка в виде разомкнутой СМО
Обозначим среднее время пребывания требований в очереди - w а q –
очередь ТС, тогда, используя формулу Литтла, найдем среднее количество ТС в
очереди: N q, = w.
Среднее время затраченное ТС на пересечение перекрестка обозначим х , а
сам регулируемый перекресток обозначим - S, тогда найдем среднее количество
ТС пересекших перекресток: NS = х.
Всегда имеет место уравнение T = w+x, тогда необходимо добиться, чтобы
.
Используя уравнение баланса можно приближенно считать, что идеальным
будет состояние регулируемого перекрестка, когда N q= NS, при этом необходимо
учесть, что общий временной такт работы светофора равен сумме переключающихся цветов, т.е. Q=tжелт+tзел+tжелт+tкрасн= tзел+2tжелт+tкрасн. ТС может пересечь перекресток только во время такта зеленого цвета.
Далее используя результат Хинчина-Полячека, можно получить среднее
время пребывания ТС на перекрестке по формуле
,
14
где
- коэффициент вариации, а - загрузка перекрестка. Для экспоненциального закона распределения С = 1, поскольку х и для этого закона равняется .
Среднее количество ТС определяется как:
.
Тогда, используя результат Хинчина-Полячека, можно получить среднее
время пребывания ТС на перекрестке по формуле:
.
Преобразуя данную формулу, получим расчет среднего время ожидания
ТС в очереди:
Проводя дальнейшие преобразования получим:
N q, = w=
.
(6)
Очередь будет состоять из автомобилей непересекших перекресток:
, где
и вновь прибывших.
Рассмотрим образование заторовой очереди на конкретном направлении
перекрестка. В течении первого цикла работы светофора, в случае, если пропускная способность перекрестка не отвечает интенсивности поступления ТС
формируется очередь из непропущенных автомобилей
, затем к ней добавляется еще некоторое количество ТС и так далее. Очередь будет
нарастать в соответствии с экспоненциальным законом распределения, т.к.
коэффициент загрузки стремится к 1, что в конечном итоге вообще может
вызвать полный транспортный паралич. Нарастание очереди будет продолжаться до тех пор, пока либо не изменится интенсивность поступления ТС,
либо временные параметры переключения светофора по конкретному направлению.
Определим оптимальный временной интервал для переключения светофора на текущем перекрестке из формулы (6):
(7)
Аналогично определяем интервалы для красного и желтого цветов.
Зная оптимальную интенсивность поступления ТС на данный перекресток снизим ее на величину необходимую для рассасывания очереди путем
изменения режима работы светофора предыдущего перекрестка и т.д. вплоть
до кольцевой автодороги.
Работа данной модели осуществляется в два этапа.
Первый. Имея данные статистических наблюдений при измерении потоков ТС а также аналитические зависимости (5-7) проводим серию экстремальных экспериментов в среде имитационного моделирования GPSS World.
15
Полученные результаты обрабатываем используя метод наименьших квадратов и получаем режимы работы светофорных объектов для различного времени года, дней недели и суток.
Второй. Используя датчики слежения, непрерывно измеряем интенсивность потока ТС и рассчитывая уточненную вероятность заторов вносим изменения в режимы работы светофорных объектов всей сети УДС.
В четвертом параграфе рассматривается механизм анализа состояния загруженности автомагистралей обеспечивающий минимизацию времени реакции диспетчеров на вероятности возникновения заторов за счет использования аппарата искусственного интеллекта.
Пусть A {al , l 1, D} - множество альтернатив организации дорожного
движения на перекрестке УДС, причем каждая альтернатива описывается набором параметров Y {Y j , j 1,У } (изменение режима работы светофорного
объекта, привлечение регулировщиков и т.д.), а оценивается - набором показателей X {X i , i 1, I } (минимизация времени ожидания ТС в очереди),
значения которых могут быть вычислены на основе информации о параметрах. Зависимость между различными параметрами и показателями может
быть известна лишь приближенно, и выражена набором высказываний вида
g t : ЕСЛИ Lt , то X i H
(8)
где Lt - логическое высказывание вида
Lt : Y j G j t ... Y j G j t ;
1
1
m
m
{Y j ,...,Y j } Y .
Высказыванию может быть присвоено некоторая степень уверенности
[0,1] в его истинности. Более сложные высказывания состоят из нескольких простых условных высказываний (1), соединенных связкой "иначе":
ЕСЛИ L*1 то X i H i
иначе
(9)
,
*
ЕСЛИ Ln 1 то X i H n 1 иначе X i H n
Альтернативы могут быть вероятностными, когда параметры принимают значения G jk с вероятностью jk , причем jk могут быть числовыми,
нечеткими или лингвистическими.
Подготовка информации для решения задачи. Обозначим
*
*
Lt L1 ... L t . Тогда (9) можно записать в виде
Если L1 , то X i = H 1
Если L2 , то X i = H 2
(10)
……………………
Если Ln , то X i = H n
Каждая строка (10) является простой условной гранулой. Совокупность
гранул представляет собой свидетельство
E {g1 ,..., g n }
(11)
1
m
16
На основе информации, заключенной в (9), можно сформулировать нечеткое отношение R между показателем X i и параметрами Y j Y , используемыми в свидетельстве Е.
Каждое свидетельство Е может быть отражено в виде семантической
сети (рис. 3), в которой вершины соответствуют параметрам, вычисляемым
показателям и оператором объединения скалярных значений параметров в
вектор; непомеченные дуги только указывают направление, в котором осуществляется передача значений параметров и показателей; помеченные дуги,
кроме того, определяют преобразование информации в соответствии с нечетким отношением R; точка у вершины обозначает синапс и показывает, что
для вычисления вектора значений необходима информация от всех вершин,
дуги от которых сходятся в синапс.
Будем записывать факт выводимости значения X на основании свидетельства Е в виде
(12)
X E(Y E )
Y jE1
Y jE2
Y jE3
(Y jE1 ,...,Y jEmE )
R
X
Рисунок 3 - Представление высказывания в
виде участка сети
Далее рассмотрим алгоритм анализа реальных ситуаций УДС синтезированным в представленной модели (в качестве основы применялся подход
Демпстера для комбинирования свидетельств) работающий по принципам
машины вывода для экспертных систем. Значение показателя состояния
УДС X i может сравнивается с эталонным посредством волнового алгоритма
последовательного возбуждения вершин. Значения исходных параметров, необходимые для вычисления значений показателей, должны быть предварительно заданы. Начальные вершины, соответствующие этим параметрам,
считаются возбужденными. Суть алгоритма заключается в последовательном
возбуждении вершин, которые имеют хотя бы один синапс, все входные дуги
которого исходят из возбужденных вершин.
Алгоритм анализа значений показателей функционирования УДС.
17
Шаг 1. Формируется множество M 1 целевых вершин, т.е. вершин, соответствующих показателям, значения которых необходимо вычислить.
Шаг 2. Формируется множество M 2 всех вершин сети.
Шаг 3. Отыскивается вершина m M 2 , из которой можно попасть в
какую-либо вершину S M 1 за один шаг. Если нет такой m, то переходим к
шагу 5.
Шаг 4. Включение вершин m в множество M 1 : M 1 M 1 m . Исключение вершин m из множества M 2 : M 2 M 2 \ m . Переход к шагу 3.
Шаг 5. Формируется множество S1 возбужденных вершин сети, которые принадлежат M.
Шаг 6. Формируется множество S 2 M 1 \ S1 .
Шаг 7. Для каждой s S 2 проверяется возможность возбуждения одного из синапсов на основании информации о возбужденности вершин S1 .
Если синапс может быть возбужден, то с учетом отношений, обозначенных
на входных дугах, вычисляется значение показателя, которому соответствует
вершина, последняя заносится в список возбужденных вершин: S1 S1 s ,
S 2 S 2 \ s . Если s соответствует интересующему нас показателю (является
коночной вершиной), то искомое значение найдено, и алгоритм успешно завершается.
Шаг 8. Если на шаге 7 хотя бы одна вершина была добавлена в S 1 , то
переходим к шагу 7. Если на шаге 7 ни одна вершина, ни добавлена в S1 , то
искомое значение не может быть вычислено, алгоритм заканчивается безрезультатно.
В пятом параграфе рассмотрены модель и алгоритм функционирования
интеллектуальной системы управления транспортными потоками в городе
позволяющие существенно снизить вероятность возникновения заторов на
магистралях города и время для организации взаимодействия дорожных
служб при корректировке нежелательных ситуаций
Задача оптимального управления для диспетчера центра управления
транспортными потоками формулируется следующим образом:
Uil (t ) Qil ( xi , xi , wi , кзнач , кважн ), .
(13)
То есть диспетчер получая данные анализа реального состояния УДС
по загруженности ТС должен принять решение направленное на упреждение
заторов, а при невозможности на минимизацию времени их рассасывания. В
случаях возникновения ситуаций требующих вмешательства в работу
ИСУТП (аварии на перекрестках, снежные заносы, гололед и т.д.) строятся
платежные матрицы для различных служб, отвечающих за организацию дорожного движения и затем и набора их действий с целью минимальных затрат по ликвидации последствий нештатных ситуаций.
Выбор служб и перечень рекомендуемых для них минимальных действий определяется на основе максиминного критерия Вальда:
/
18
Выбор данного критерия обусловлен тем, что в условиях резкого
ухудшения дорожной ситуации, вызванной нештатными воздействиями выбирается стратегия, обеспечивающая в худших условиях максимальный результат.
В третьей главе рассмотрены экспериментальные исследования предложенной структуры интеллектуальной системы управления транспортными
потоками для аналитического сравнения с существующими АСУДД, проанализировать результаты и получить оптимальный вариант.
В первом параграфе рассмотрены требования к ИСУТП которая предназначена для организации движения транспортных средств населенных
пунктах. Система должна иметь гибкие алгоритмы организации дорожного
движения, позволяющие оптимизировать пассажиропотоки, увеличить пропускную способность магистралей, организовывать специальные режимы регулирования дорожного движения («зеленая волна», «кругом красный» и
т.п.). В системе необходимо реализовать несколько технологических алгоритмов по организации дорожного движения. При этом диспетчерское
управление светофорной сигнализацией при необходимости оперативного
вмешательства в процесс дорожного движения включает режимы вызова фазы, "желтого мигания", отключения светофоров, кругом красный, перевод в
локальное управление и т.д. Основной режим работы системы – это координированное управление. Принцип координации заключается в включении на
последующем перекрёстке по отношению к предыдущему зелёного сигнала с
некоторым сдвигом, длительность которого зависит от времени движения
транспортных средств между этими перекрёстками. Таким образом, транспортные средства следуют по магистрали (или какому-либо маршруту движения) как бы по расписанию, пребывая к очередному перекрёстку в тот момент, когда на нём в данном направлении движения включён зелёный сигнал.
Представлен вариант проектного решения по внедрению ИСУТП на основе
MS Project – 2007.
19
Во втором параграфе обосновывается вариант синтеза комплекса программно-технического оборудования для реализации задач ИСУТП: программно-технический комплекс центрального управляющего пункта ; каналообразующая аппаратура; периферийные средства для светофорных
объектов (дорожные контроллеры, детекторы транспорта, указатели скорости
и другие управляемые знаки, табло информирования и табло вызывные пешеходные, светофоры). ИСУТП должна обеспечивать взаимодействие с любыми системными дорожными контроллерами по проводным (радиальные,
сеть) линиям связи, по радиоканалу, по сотовой связи (GSM, GPRS).
В четвертом параграфе дается оценка эффективности разработанным
моделям и механизмам, которые обеспечивает снижение временных затрат
диспетчеров центров управления дорожным движением городов при выполнении мероприятий по ликвидации заторов на перекрестках УДС на 30 %. В
целом вероятность возникновения заторов на перекрестках УДС при внедрении ИСУТП снижается на 25% по сравнению с существующими АСУДД.
В заключении приводятся основные теоретические и практические результаты и выводы диссертационной работы. Приложение содержит материалы о внедрении результатов диссертации.
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ РАБОТЫ
В ходе выполнения диссертационного исследования получены следующие основные результаты:
- проанализированы существующие системы управления дорожным
движением крупных городов России, в том числе автоматизированные
(АСУДД);
- разработана и обоснована модель интеллектуальной системы управления транспортными потоками города с возможностью выявления «узких»
мест в ее функционировании;
- сформирована модель классификации автомагистралей и перекрестков
города для определения степени важности и значимости при осуществлении
мероприятий по управлению транспортными потоками;
- синтезирован механизм прогнозирования состояний автомагистралей и
перекрестков на основе имитационной модели для любого времени суток и
года позволяющий определить оптимальные режимы работы светофорных
объектов с целью минимизации задержек транспорта;
- разработан механизм анализа состояния загруженности автомагистралей на основе продукционной модели и машины вывода, обеспечивающий
минимизацию времени реакции диспетчеров при повышении вероятности
возникновения заторов;
- разработана и обоснована концептуальная и логическая модели информационной системы управления транспортными потоками в городах;
- разработана модель и алгоритм функционирования интеллектуальной
системы управления транспортными потоками в городе позволяющие существенно снизить вероятность возникновения заторов на магистралях города и
20
время для организации взаимодействия дорожных служб при корректировке
нежелательных ситуаций;
- проведены экспериментальные исследования предложенной структуры
интеллектуальной системы управления транспортными потоками для аналитического сравнения с существующими АСУДД, проанализировать результаты и получить оптимальный вариант.
ОСНОВНЫЕ ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ:
Статьи, опубликованные в изданиях, определенных ВАК РФ:
1. Врублевская С.С. Метод минимизации упущенной выгоды. [Текст]
/Баркалов С.А., Врублевская С.С., Семенов П.И., Серебряков Е.А.// «Системы управления и информационные технологии» науч./тех. журнал №3 (25)
Москва-Воронеж, 2006 – С. 29-34.
2. Врублевская С.С. Модель определения вариантов содержания инженерных объектов. [Текст] / Баркалов С.А., Врублевская С.С., Курочка
П.Н., Ломиногин А.С.// Системы управления и информ. Технологии Науч.тех. журнал №1 (27) Москва – Воронеж, 2007 – С. 35-39.
3. Врублевская С.С. Алгоритм вычисления нечеткого критического
пути. [Текст] / Врублевская С.С., Федорова И.В., Шиянов Б.А. // ВЕСТНИК
ВГТУ ТОМ 3, № 7, 2007 - С. 113 – 117.
4. Врублевская С.С. Модель формирования правил для экспертной
системы управления движением транспорта крупного города. [Текст] /
Врублевская С.С., Джамрад Моутаз// «Системы управления и информационные технологии» науч./тех. журнал №№ 2.2 (36). Москва-Воронеж, 2009 –
С. 245-249.
5. Врублевская С.С. Инжиниринг бизнес-процессов в системах организационного управления. [Текст] / Белоусов В.Е., Врублевская С.С.//
ВЕСТНИК ВГТУ ТОМ 6, № 9, 2010 - С. 103 – 108.
Статьи, материалы конференций
6. Врублевская С.С. Определение оптимальной последовательности
операций при выполнении проекта. [Текст] / Врублевская С.С., Курочка
П.Н., Новиков А.А.// Материалы научно-практической конф. Образование,
наука, производство и управление 23-24 ноября 2006. Том 4.– С. 414-420.
7. Врублевская С.С. Решение задачи выбора множества объектов методом сетевого программирования. [Текст] / Буркова И.В., Врублевская С.С.,
Толстикова И.В.// «Материалы Международной научной конференции
Сложные системы управления и менеджмент качества, Старый Оскол 2007.
Том 2 (12-14 марта) – С. 11-14.
8. Врублевская С.С. Модели оптимизации плана ремонта дорог.
[Текст] /Врублевская С.С., Михайлова О.Н.// «Наука и технологии Актуальные проблемы (9-14 апреля Ставрополь 2007) . Материалы международной
науч. технич. конф. СевКавГТИ. (ТОМ 1) – С. 134-136.
9. Врублевская С.С. К вопросу о способах минимизации заторов при
управлении транспортными потоками с использованием светофорных объек21
тов. [Текст] / Врублевская С.С., Дудин А.М., Шиянов Б.А.// Вестник СевКавГТИ научный журнал. Выпуск VII, 2007 – С. 129-134.
10. Врублевская С.С. Исследование моделей управления с использованием имитационных игр. [Текст] /Белоусов В.Е., Врублевская С.С., Ерохин
А.В.// Вестник СевКавГТИ научный журнал. Выпуск VII, 2007 – С. 135-139.
11. Врублевская С.С. Механизм агрегирования комплекса операций
размерности 3. [Текст] / Белоусов В.Е., Баркалов С.А., Врублевская С.С.//
«Системы управления эволюцией организации» Четвертая международная
конф., Санья, Китайская Народная республика, 2007 – С. 168-174.
12. Врублевская С.С. Проезд – везде и всегда. [Текст] /Врублевская
С.С., Черноусов И.Е.//Отраслевой журнал, М:. Издательство «Автомобильные дороги», № 3, 2006 - С. 54.
13. Врублевская С.С. Система управления транспортными потоками.
[Текст] /Белоусов В.Е., Врублевская С.С.// Материалы XXXVII нуч.-тех.
конф. по итогам работы проф.-преп. состава СевКавГТУ за 2007г. Том 3.
Изд-во Ставропольского технического университета. Ставрополь, 2008 – С.
70-72.
14. Врублевская С.С. Определение рациональных вариантов закупок на
основе сетевой модели. [Текст] / Врублевская С.С., Маилян А.Л.// Материалы XXXVII нуч.-тех. конф. по итогам работы проф.-преп. состава СевКавГТУ за 2007г. Том 3. Изд-во Ставропольского технического университета.
Ставрополь, 2008 – С. 72-77.
15. Врублевская С.С. Прогнозирование состояний сложных объектов
на основе метода группового учета аргументов. [Текст] / Врублевская С.С.,
Золоторев В.Н., Подольский В.П. // Научный вестник Воронежского государственного архитектурно-строительного университета. Серия: Управление
строительством. Выпуск №3, 2011 – С. 179-183.
ВРУБЛЕВСКАЯ Светлана Семеновна
МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ОРГАНИЗАЦИИ ДОРОЖНОГО
ДВИЖЕНИЯ В НАСЕЛЕННЫХ ПУНКТАХ
АВТОРЕФЕРАТ
диссертации на соискание ученой степени
кандидата технических наук
Подписано в печать 20.04.2012. Формат 60х84 1/16. Усл.-печ. л. 2,0.
Бумага для множительных аппаратов. Тираж 100 экз. Заказ № 62.
_________________________________________________________
Отпечатано в отделе оперативной типографии Воронежского государственного
архитектурно-строительного университета
394006, Воронеж, ул. ХХ-летия Октября, 84
22
Документ
Категория
Технические науки
Просмотров
272
Размер файла
743 Кб
Теги
кандидатская
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа