Введение к работе
Актуальность работы. Проблема эффективности управления транспортными потоками известна с первой половины XX века. Увеличение интенсивности нерегулируемых транспортных потоков приводит к увеличению вероятности дорожно-транспортных происшествий. При этом, с другой стороны, недостаточно эффективное управление транспортными потоками приводит к снижению пропускной способности транспортной сети, появлению и росту транспортных заторов.
Сеть транспортных потоков в условиях заторов является слабо устойчивой: появление затора в одном конце города может привести к заторам в другом конце города. Поэтому современной эффективной системе управления необходима своевременная точная информация о транспортных потоках. К примеру, широко распространённой в мире системе SCOOT требуется по одному детектору транспорта на приходящую к перекрёстку полосу, а американской системе OPAC ещё дополнительно по одному детектору на каждую исходящую полосу. Таким образом, эффективность управления зависит также и от количества детекторов транспорта и эффективности их работы. Поэтому в контексте проблемы эффективного управления актуальным является также решение задач оптимизации процессов получения информации о состоянии транспортных потоков.
Степень разработанности темы. В ходе исследования подходов к решению данной проблемы было разработано множество различных теорий, методов и принципов. Среди которых основными являются: работы Пигу, Найта и Вардропа о принципах распределения транспортных потоков (ТП); макромодель динамики ТП на основе уравнения гидродинамики (LWR-модель), а также фундаментальная диаграмма зависимости интенсивности и плотности ТП, разработанные Лайтхиллом, Уиземом и Ричардсом; принципы распределения светофорных фаз в работах Вебстера; метод зелёной волны и соответствующий программный инструмент TRANSYT научного центра TRL (UK); микромодели динамики ТП, разработанные Ньюэлом, Газисом, Трайбером и т.д.; модели динамики ТП на клеточных автоматах фон Неймана, созданные Рикетом, Нагелем и Шрекенбергом; метод адаптивного управления SCOOT, представленный Робертсоном, TRL (UK); теория трёх фаз ТП Кернера; также мезо-модели, включая вероятностные стохастические модели, использующие теорию массового обслуживания, исследованные в работах Хейта, Иносэ, Дрю, Реньи, Бланка, Хайдемана и др. При этом в России в данной области проводили исследования такие учёные и специалисты как Ю.А. Кременец, В.Т. Капитанов, А.В. Гасников, В.И. Швецов, А.А. Замятин, В.А. Малышев, Е.М. Васильева, В.Н. Лившиц, А.П. Буслаев, В.В. Петров, В.М. Кисляков, Н.В. Правдин, И.Н. Пугачёв, В.В. Семёнов, В.В. Сильянов, Е.Б. Хилажев и др.
В настоящее время проблема эффективного управления транспортными потоками высокой интенсивности ставит новые задачи. Исследуются новые подходы к оптимизации процесса регулирования с целью повышения эффективности адаптивного управления в условиях высокого уровня заторов, включая применение эволюционных алгоритмов, в связке с пакетами моделирования, а также использование современных оптимизационных моделей.
Объектом диссертационной работы является распределённая система транспортных потоков. Предметом исследования является процесс получения параметров и управления движением транспортных потоков.
Цель и задачи исследования. Целью диссертационной работы является повышение эффективности процессов получения информации и управления движением транспортных потоков высокой интенсивности.
Для достижения указанной цели поставлены следующие задачи:
– анализ существующих подходов к управлению транспортными потоками, к моделированию транспортных потоков, а также подходов к получению информации о транспортных потоках;
– разработка методики оптимизации количества детекторов транспорта, используемых при управлении транспортными потоками;
– разработка методик определения параметров транспортных потоков по акустическому излучению, включая методику определения скорости потока с использованием функций оценки времени задержки профиля акустического сигнала, и методику определения интенсивности потока с использованием аппарата исчисления конечных разностей;
– разработка методики оптимизации вычислительной сложности поиска времени задержки профиля акустического сигнала;
– разработка методики оптимизации параметров светофорных объектов с применением генетических алгоритмов в режиме реального времени и расщеплением модели транспортной сети на сегменты;
– реализация разработанных методик, а также исследование эффективности их внедрения.
Методы исследования. В диссертационной работе использованы следующие теоретические методы: методы теории управления, цифровой обработки сигналов, теории вычислительной сложности, теории акустики, теории акустической локации, методы аппарата исчисления конечных разностей, методы определения времени рассогласования сигналов, параметрические и структурные методы идентификации, а также метод оптимизации с использованием генетических алгоритмов. В дополнение к приведённым методам использованы: методы имитационного моделирования и физический эксперимент.
Научная новизна. Получены следующие новые научные результаты:
1. Разработана методика оптимизации количества детекторов транспорта в зависимости от требуемой точности определения состояния транспортной сети по суммарным значениям параметров транспортных потоков. В отличие от существующих подходов, основанных на эмпирических рекомендациях, а также на специализации под конкретную систему управления, разработанная методика позволяет идентифицировать состояние транспортной сети с заданной точностью при различных принципах управления, применённых в АСУ дорожного движения.
2. Разработан способ определения скорости транспортных средств с использованием функций оценки времени задержки профиля акустического сигнала. В отличие от других способов, таких как способ с использованием эффекта Доплера, или способ с использованием акустических сигнатур, новый способ позволяет определить параметры транспортного потока при меньших вычислительных и временных затратах, позволяет избежать дополнительных преобразований сигнала, таких как преобразование Фурье и выделение частотного спектра сигнала.
3. Разработана методика оптимизации вычислительной сложности поиска времени задержки профиля акустического сигнала. Методика позволяет повысить эффективность систем получения параметров транспортного потока по акустическому излучению с использованием функций оценки времени задержки профиля акустического сигнала путём снижения требований к производительности вычислительных устройств компонентов систем.
4. Разработан способ определения интенсивности транспортного потока по акустическому излучению на основе аппарата исчисления конечных разностей. В отличие от других способов, таких как способ оценки пространственного распределения мощности акустического излучения, или способ порогового определения наличия транспортных средств, новый способ позволяет определить интенсивность транспортного потока при меньших вычислительных и временных затратах, и в то же время является более точным по сравнению с пороговым методом, не требуя адаптивной поправки пороговых значений.
5. Применён генетический алгоритм в процессе оптимизации параметров светофорных объектов в реальном времени с расщеплением модели сети на сегменты. При этом для вычисления функции приспособленности производится моделирование динамики транспортных потоков в пакете моделирования SUMO. По сравнению с применением генетических алгоритмов, использующих пакет SUMO без сегментирования, новый подход позволяет ускорить моделирование и производить параллельные вычисления в реальном времени без необходимости интенсивного обмена информацией между вычислительными устройствами.
Практическая ценность работы. Разработанные методики и реализованные с их применением устройства предназначены для функционирования в составе автоматизированной системы управления дорожным движением (АСУДД). При этом методика оптимизации количества детекторов позволяет увеличить эффективность эксплуатации и расширения АСУДД, пассивный акустический детектор позволяет уменьшить затраты на процессы получения информации о транспортных потоках, а реализованный модуль адаптивного управления позволяет повысить эффективность управления АСУДД.
Реализация результатов работы. Методика определения параметров транспортного потока по оценке времени задержки акустического сигнала, имитационная модель детектора, а также способ оптимизации вычисления скорости по акустическому сигналу реализованы и внедрены в отделах ООО НПК «ЗИП-Магнитоника».
Апробация работы.
Результаты диссертационной работы публиковались, докладывались и обсуждались на следующих конференциях: VII Всероссийская научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Молодежь и современные информационные технологии» (г. Томск, 2009 год); I Межвузовская научно-практическая конференция «Автоматизированные информационные и электроэнергетические системы» (г. Краснодар, 2010 год); VIII Всероссийская научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых учёных «Технологии Microsoft в теории и практике программирования» (г. Томск, 2011 год); II Международная научно-практическая конференция, посвященная 51-й годовщине полета Ю.А. Гагарина в космос (г. Краснодар, 2012 год); II Межвузовская научно-практическая конференция «Автоматизированные информационные и электроэнергетические системы» (г. Краснодар, 2012 год).
Публикация результатов работы. По теме диссертации опубликовано 16 научных трудов, включая 3 статьи в журналах, рекомендованных ВАК России для опубликования научных результатов диссертации, 9 публикаций статей, докладов и тезисов, а также 4 свидетельства регистрации ПО для ЭВМ
Основные положения, выносимые на защиту:
1. Методика оптимизации количества детекторов транспорта в зависимости от требуемой точности определения состояния транспортной сети по суммарным значениям параметров транспортных потоков.
2. Способ определения скорости транспортных средств методом оценки времени задержки акустического профиля.
3. Методика оптимизации вычислительной сложности поиска времени задержки акустического профиля.
4. Способ определения интенсивности транспортного потока на основе аппарата исчисления конечных разностей.
5. Методика оптимизации параметров светофорных объектов в реальном времени с применением генетических алгоритмов, пакета моделирования SUMO и сегментированием транспортной сети.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованной литературы и 10 приложений. Объём работы составляет 158 страниц основного текста, включая 21 рисунок, 16 таблиц и библиографию из 183 наименований, из которых работы автора составляют 16 наименований.
