Содержание к диссертации
Введение
1. Обзор и анализ существующих моделей и методов исследования дорожного движения 9
1.1. Обзор и анализ известных подходов к описанию сложных систем .9
1.2. Обзор и анализ известных подходов к исследованию дорожного движения 11
1.3. Анализ проблемы обеспечения безопасности дорожного движения .22
1.4. Постановка задачи исследования 28
2. Многоуровневая декомпозиция дорожно-транспортных систем на основе причинно-следственного подхода 31
2.1. Исследование особенностей применения причинно-следственных комплексов при анализе сложных систем 32
2.2. Понятие причинно-следственной сети 36
2.3. Пространственно-территориальная декомпозиция 39
2.4. Объектная декомпозиция 42
2.5. Временная декомпозиция 43
2.6. Результаты по разделу 47
3. Разработка модели дорожного движения на перекрестках дорожно-транспортных систем в форме причинно-следственной сети 49
3.1. Разработка структуры и состава причинно-следственной сети 49
3.2. Построение моделирующих звеньев причинно-следственной сети ...55
3.3. Построение служебных звеньев причинно-следственной сети 68
3.4. Результаты по разделу 72
4. Применение разработанных моделей дорожного движения для повышения его безопасности 73
4.1. Разработка методики оценки возможных причин критических ситуаций в дорожном движении 73
4.2. Разработка методики выбора действий по повышению безопасности дорожного движения 81
4.3. Построение программно-информационного комплекса реализации предложенных методик, моделей и алгоритмов 84
4.4. Анализ результатов моделирования дорожного движения на перекрестке дорожно-транспортной системы 89
4.5. Результаты по разделу 100
Заключение 102
Список литературы
- Обзор и анализ известных подходов к исследованию дорожного движения
- Пространственно-территориальная декомпозиция
- Построение моделирующих звеньев причинно-следственной сети
- Построение программно-информационного комплекса реализации предложенных методик, моделей и алгоритмов
Введение к работе
Актуальность работы. Транспортные системы в настоящее время играют важнейшую роль в экономике как отдельных предприятий, так и государств в целом, осуществляя значительную долю перевозок грузов и пассажиров. Они представляют собой сложные человеко-машинные системы, включающие транспортные инфраструктуры, транспортные средства, водителей, пешеходов и другие составляющие дорожного движения, а также множество влияющих на него факторов, таких как погодные, климатические, правовые, психологические и др. К основным особенностям таких систем следует отнести разветвленность структуры, разнородность состава и ключевую роль человека на всех этапах их функционирования. В разработку такого класса систем большой вклад внесли А.А. Большаков, В.Н. Бурков, Н.П. Бусленко, С.Н. Васильев, В.А. Виттих, Ю.И. Клыков, В.В. Клюев, В.В. Кульба, А.Г. Мамиконов, Д.А. Новиков, Д.А. Поспелов, Г.С. Поспелов, И.В. Прангишвили, А.Ф. Резчиков, С.В. Смирнов, В.А. Твердохлебов, А.Д. Цвиркун и другие ученые.
Одной из основных проблем транспорта на сегодняшний день является низкий уровень безопасности. По данным Госавтоинспекции, за 2012 год на дорогах РФ произошло 203597 дорожно-транспортных происшествий, в результате которых погибли 27991 человек, а 258618 получили ранения1. Поддержание высокого уровня безопасности дорожного движения требует постоянного контроля и модернизации транспортной системы.
Среди отечественных и зарубежных работ, посвященных системному анализу и математическому моделированию дорожного движения, следует отметить работы М.Б. Афанасьева, Д. Газиса, А.В. Гасникова, Б.С. Кернера, В.В. Козлова, Г.И. Клинковштейна, А.Б. Куржанского, Е.В. Мерлова, К. Нейгела, В.В. Семенова, Ф. Хейта, В.И. Швецова и других ученых. Рассмотренные в них модели описывают сложные штатные ситуации, но не позволяют в большинстве случаев исследовать отдельные дорожно-транспортные происшествия и приводящие к ним критические ситуации. Это связано с тем, что существующие модели не позволяют достаточно подробно описать сложные причинно-следственные зависимости и индивидуальные особенности участников движения. Они применяются, как правило, для различных задач управления трафиком, где требуется оперировать потоками транспортных средств. Известные «микроскопические» модели являются более подробными, так как рассматривают отдельные транспортные средства. Но и они не позволяют конструктивно учесть взаимосвязи между разнородными компонентами дорожного движения (водители, транспортные средства, светофоры и др.). При этом в достаточной степени не учитываются состояние человека (реакция, зрение и др.), погодный (видимость, осадки и др.) и дорожный (сцепление с дорогой, ее повреждения и др.) факторы.
Официальный сайт Госавтоинспекции МВД России: Сведения о показателях состояния безопасности дорожного движения. - URL: (дата обращения: 03.02.2013).
В связи с этим известные программные средства ориентированы на исследование штатных режимов дорожного движения. В них отсутствует комплексный анализ ситуации в целом, что является необходимым для исследования критических ситуаций, которые играют важную роль при решении задач поиска причин дорожно-транспортных происшествий, управления дорожным движением, модернизации и проектирования дорожно- транспортных сетей.
Это делает актуальной разработку новых моделей и методов описания дорожного движения, позволяющих осуществлять комплексный анализ различных дорожных ситуаций, особенно критических, необходимый для поиска причин их возникновения и решения других задач управления дорожным движением для повышения его безопасности.
Цель работы - разработка алгоритмов и программных средств системного анализа критических ситуаций для управления дорожным движением с целью повышения его безопасности.
Объект исследования - дорожное движение.
Предмет исследования - алгоритмы и программные средства системного анализа критических ситуаций для управления дорожным движением.
Задачи исследований:
системный анализ дорожно-транспортных систем с целью выделения доминантных компонентов, процессов и внешних факторов, определяющих дорожное движение, а также выявления связей между ними;
разработка математической модели дорожного движения, основанной на его причинно-следственной декомпозиции, позволяющей описывать критические дорожные ситуации, обусловленные множеством разнородных взаимосвязанных факторов в дорожно-транспортных системах;
разработка методик оценки возможных причин критических ситуаций в дорожно-транспортных системах и выбора эффективных действий по их устранению для повышения безопасности дорожного движения;
разработка программно-информационного комплекса по анализу и оценке причин критических ситуаций на перекрестках дорожно- транспортных систем.
Методы и средства исследования. В основу исследований положены методы системного анализа, теории множеств, теории графов, теории причинно-следственных комплексов, математического моделирования и объектно-ориентированного проектирования.
Научная новизна работы заключается в следующем:
на основе системного анализа дорожно-транспортных систем предложены методы их многоуровневой декомпозиции и построения модели дорожного движения в форме динамической причинно-следственной сети, что позволяет интегрировать модели разнородных компонентов дорожного движения в рамках единого целого;
разработан алгоритм дискретно-событийного анализа, основанный на выделении особых состояний компонентов дорожного движения, что позволяет эффективно решать задачу синхронизации их функционирования во времени;
предложена модель дорожного движения на перекрестках и программные средства ее реализации, отличающиеся объединением в рамках причинно-следственной сети отдельных моделей: поведения водителя, транспортного средства, светофора и дорожных условий, что позволяет системно решать задачи анализа критических дорожных ситуаций и их прогнозирования;
предложена методика оценки возможных причин критических ситуаций на перекрестках для систем поддержки принятия решений по их поиску, отличающаяся учетом большого числа взаимосвязанных факторов и событий, определяющих дорожное движение.
Достоверность и обоснованность полученных результатов и рекомендаций обеспечивается корректным применением методов системного анализа, теории множеств, теории графов, теории причинно-следственных комплексов, математического моделирования, объектно-ориентированного проектирования; широкой апробацией результатов исследований на научных конференциях разного уровня и публикацией в печати; согласованностью реальных данных с данными, полученными путем моделирования.
Выносимые на защиту результаты. В соответствии с целью работы получены следующие результаты, выносимые на защиту:
метод разработки моделей дорожного движения в форме динамической причинно-следственной сети, объединяющей отдельные его компоненты в рамках единой системы, основанный на многоуровневой декомпозиции дорожно-транспортных систем;
алгоритм дискретно-событийного анализа, организующий совместное функционирование и взаимодействие моделей отдельных компонентов дорожного движения;
модель дорожного движения на перекрестках дорожно- транспортных систем и программные средства ее реализации, основанные на построении причинно-следственной сети;
методика оценки возможных причин критических ситуаций на перекрестках дорожно-транспортных систем для систем поддержки принятия решений по их поиску.
Практическая значимость работы. Разработано программное обеспечение для анализа дорожного движения на перекрестках дорожно- транспортных систем при различных дорожных ситуациях и транспортных потоках, положенного в основу оценки возможных причин критических ситуаций для повышения безопасности дорожного движения.
Реализация и внедрение результатов исследований. Основные результаты диссертационной работы являются составной частью фундаментальных научных исследований, выполняемых Институтом проблем точной механики и управления РАН (№ гос. регистрации 01201156340). Получено 2 свидетельства о регистрации электронных ресурсов. Результаты диссертационной работы использованы в ГИБДД ГУ МВД РФ по Саратовской области и ООО «Объединение «Саратовские дороги», что подтверждено соответствующими документами.
Полученные результаты нашли применение также в лекционных курсах, лабораторных работах, курсовых и дипломных проектах для студентов специальности 22.02.00 «Автоматизированные системы обработки информации и управления» в Саратовском государственном техническом университете имени Гагарина Ю.А.
Апробация работы. Основные результаты работы докладывались и обсуждались на 7-й научно-технической конференции «Мехатроника, автоматизация, управление» (Санкт-Петербург, 2010); научной конференции «Компьютерные науки и информационные технологии» (Саратов, 2010); научных конференциях молодых ученых «Presenting Academic Achievements to the World» (Саратов, 2010, 2011); Международной заочной научной конференции «Технические науки: теория и практика» (Чита, 2012); Международной заочной научно-практической конференции «Актуальные вопросы современной информатики» (Коломна, 2012); 7-й Международной научно-практической конференции «Перспективы развития информационных технологий» (Новосибирск, 2012); 12-й Международной научной конференции «Интеллект и наука» (Железногорск, 2012); 25-й Международной научной конференции «Математические методы в технике и технологиях» (Саратов, 2012); 4-й Всероссийской конференции молодых ученых «Россия молодая» (Кемерово, 2012); международной научной конференции «Компьютерные науки и информационные технологии» (Саратов, 2012); научных семинарах лаборатории системных проблем управления и автоматизации в машиностроении Института проблем точной механики и управления РАН (Саратов, 2009-2013).
Публикации. По теме диссертационной работы опубликовано 14 печатных работ, в том числе 3 в ведущих рецензируемых изданиях, рекомендованных ВАК РФ, получено 2 свидетельства о регистрации электронных ресурсов. Личный вклад автора заключается в разработке аппарата причинно-следственных сетей, алгоритма дискретно-событийного анализа, варианта декомпозиции дорожно-транспортных систем, модели дорожного движения на перекрестках, методики оценки причин критических ситуаций и их реализации в виде программно-информационного комплекса.
Структура и объем диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка использованной литературы и приложения. Общий объем работы составляет 125 страниц, включая 25 рисунков, 4 таблицы, 4 страницы приложения. Список использованной литературы включает 164 наименования.
Обзор и анализ известных подходов к исследованию дорожного движения
С развитием вычислительной техники моделирование играет все большую роль в исследовании и анализе различных процессов. Становится возможным получать значительные объемы информации о поведении исследуемой системы, проводить разнообразные вычисления за поразительно короткие сроки, не прибегая к натурным экспериментам. Это осуществляется за счет математической модели системы, которая позволяет с заданной точностью эмитировать поведение реальной системы и получать необходимые данные.
Несмотря на многочисленные исследования и обширное использование математических моделей во всех отраслях человеческой деятельности, строгого определения понятия моделирования еще не выделено. Выдвинуто несколько достаточно удачных попыток выделить наиболее существенные черты моделей [1-6]. Согласно А.А. Ляпунову, моделирование - это опосредованное практическое или теоретическое исследование объекта, при котором непосредственно изучается не сам интересующий нас объект, а некоторая вспомогательная искусственная или естественная система (модель): - находящаяся в объективном соответствии с познаваемым объектом; - способная замещать его в определенных отношениях; - позволяющая получить при её исследовании информацию о самом моделируемом объекте.
В то же время вопросами построения и классификации математических моделей начали заниматься очень давно и к настоящему времени опубликовано большое количество работ по данной тематике [7-13]. В них рассматриваются подходы, основанные на сетях Петри, которые успешно используются при моделировании параллельных процессов [14, 15].
К числу наиболее современных подходов к моделированию сложных систем следует отнести моделирование агентов, позволяющее на основе задания поведения отдельных объектов получать модель всей системы в целом [16, 17].
Достаточно часто для описания информационных систем, связанных с тем или иным видом обслуживания, применяются специфические модели. Предполагается, что система имеет ряд обслуживающих линий (каналов), которые выполняют определенный набор задач. В систему на имеющиеся свободные линии поступают заявки на обработку [18, 19].
Одним из наиболее известных подходов описания процессов функционирования сложных систем является агрегативныи подход, предложенный Н.П. Бусленко. Система представляется множеством связанных агрегатов, изменяющих свое состояние во времени под внешними воздействиями. Благодаря общности подхода, он хорошо применим для широкого круга задач. Однако ряд сложностей с организацией взаимодействия элементов системы существенно затрудняют практическое применение подхода в чистом виде [9, 11].
К классу общих моделей также можно отнести гибридные системы, объединяющие в себе как непрерывные, так и дискретные методы [20-22]. Большой вклад в развитие вычислительной техники, автоматных и непрерывно-дискретных моделей внес В.М. Глушков [21, 23].
Несмотря на все достоинства и многочисленные приложения рассмотренных моделей, каждая из них, как правило, ориентирована на свой круг задач и объектов моделирования. Многие из них являются эквивалентными в смысле сводимости друг к другу [11]. Однако при рассмотрении сложных систем, состоящих из большого числа разнородных составляющих, становится затруднительно выбрать наиболее подходящий подход. Это обуславливается тем, что каждый из них охватывает лишь одну из составляющих системы, в то время как совершенно не подходит для других. К таким системам относятся и человеко-машинные системы, в которых присутствует человеческий фактор, который является одним из наиболее сложных для моделирования.
В то же время в последнее десятилетие широкое развитие получил причинно-следственный подход к построению моделей. Благодаря общности понятий причины и следствия, становится возможным объединять в рамках одной модели разнообразные объекты и процессы. Одним из формальных аппаратов данного подхода является аппарат теории причинно-следственных комплексов (ПСК), формализующий причинно-следственные зависимости в виде структуры причинно-следственных звеньев (ПСЗ). Основные положения теории были заложены А.Ф. Резчиковым и В.А. Твердохлебовым, при этом основывались на многолетнем опыте работ таких ученых как В.М. Глушков, В.В. Вагнер, Ман Ф.-К., Якобе К. и др. [23-26] Позднее были опубликованы работы по развитию данного направления как [27-31].
В настоящее время хорошо разработаны методы программирования, позволяющие эффективно реализовывать сложные и абстрактные алгоритмы, реализующие те или иные модели. Применение объектно-ориентированного программирования позволяет на уровне языка программирования описывать объекты системы, их структуру и взаимосвязи. Это делает возможным производить их эффективную разработку в короткие сроки [32-38].
Первыми из задач, положивших начало развитию моделирования транспортных потоков, явилось изучение пропускной способности магистралей и их пересечений. Одним из первых в 1912 году задачами планирования структуры дорожно-транспортной сети (ДТС) на основе математических моделей закономерностей дорожного движения занимался профессор Г.Д. Дубелир [39]. Однако исследования в области моделирования транспортных потоков начали формироваться в рамках отдельной математической дисциплины только в начале 50-х годов XX века. Появились первые макроскопические модели, разработанные М. Лайтхиллом и Дж. Уиземом, которые основывались на подобии потока автомобилей потоку сжимаемой жидкости. Модель опиралась на закон сохранения количества автомобилей и существование функциональной зависимости между интенсивностью потока и его плотностью [40-42].
Первая попытка обобщения результатов различных исследований транспортных потоков и их выделения в виде самостоятельного раздела прикладной математики сделана Ф. Хейтом [43].
В последующие годы сформировавшееся научное направление продолжало расширяться, появлялось большое число работ, посвященных расширению и уточнению полученных результатов, публиковались также и новые подходы к описанию дорожного движения. К ним можно отнести микроскопические модели, рассматривающие поведение каждого автомобиля, модели следования за лидером, описывающие движение сразу групп автомобилей и др. [39].
На сегодняшний день сформировалось достаточно много подходов к описанию движения транспортных средств (ТС). Такое большое их разнообразие связано, в первую очередь, с актуальностью проблемы исследования транспортной системы, а также с обилием проблем и задач в этой области. Сложность исследуемой системы не позволяет построить универсальную модель, поэтому, как правило, каждая из современных моделей дорожного движения ориентирована на решение определенного круга задач. Это обстоятельство и определяет разделение моделей на классы [43-47].
Макроскопический подход. Одним из наиболее полных и разработанных классов моделей является класс макромоделей. Макроскопические модели основаны на том предположении, что транспортный поток является непрерывным (подобно текущей через трубу жидкости). В данном подходе, как правило, не рассматривается детальный состав потока и поведение конкретных его единиц, исследуются только общие показатели, такие как плотность, скорость и др.
Основным преимуществом макроскопических моделей является их математическая компактность, они могут быть представлены системой дифференциальных уравнений, которая может быть решена с использованием разработанного математического аппарата и не требует больших вычислительных ресурсов. Этот подход основан на разработках в области моделирования и анализа гидродинамических систем, которые, однако, предназначены для систем, состоящих из однородных элементов с предсказуемым поведением [45, 48]. Однако транспортный поток, в отличие от потока жидкости, имеет ряд серьезных особенностей. В первую очередь, это неоднородность, все элементы потока различные, причем по целому ряду факторов. Во-вторых, это достаточно сильная непредсказуемость (неустойчивость) поведения элементов потока. В-третьих, транспортный поток может находиться в различных фазовых состояниях, каждое из которых имеет свои особенности и требует пересмотра системы уравнений. Все это делает макроскопический подход к моделированию транспортного потока достаточно грубым и неточным, особенно при рассмотрении небольших фрагментов ДТС.
Пространственно-территориальная декомпозиция
Для дорожного движения можно конкретизировать шесть классов компонентов и процессов в следующем виде: командно-информационный (правила дорожного движения, сигналы управляющих движением объектов и др.), человеческое звено (водители, пешеходы, персонал дорожных служб и служб правопорядка), оборудование (ТС, оборудование по управлению дорожным дви жением, ремонтное и строительное дорожное оборудование, навигационное оборудование, связь и др.), энергообеспечение (снабжение топливом, электроэнергией и др.), материалы (расходные материалы для эксплуатации ТС и другого оборудования, сырье для ремонта и построения сетей дорог и др.), внешние условия (дорожные, погодные, правовые, климатические, геологические, культурологические и другие условия).
Подход с использованием ПСК позволяет решить ряд задач декомпозиции и построения моделей сложных систем. Однако он описывает лишь общую структуру системы и статические причинно-следственные зависимости в цепочке событий во времени, не предоставляя формального аппарата для построения полной модели и ее реализации с помощью вычислительной техники.
При реализации моделей ПСК на ЭВМ возникает ряд трудностей, не позволяющих использовать рассматриваемый подход с достаточной эффективностью. Заметим, что трудности возникают именно на этапе глубокой декомпозиции и редко появляются на этапе поверхностной. Отметим основные из указанных трудностей.
Первая трудность при построении ПСК сложных систем возникает, когда необходимо описать обратную связь между компонентами системы. Заметим, что обратная связь между компонентами систем присутствует практически повсеместно. Описание обратной связи требует циклических конструкций в ПСК, что недопустимо. Дело в том, что модель ПСК статична, при поступлении и наличии сигнала на входных терминалах комплекса сразу же изменяются сигналы на всех внутренних и выходных терминалах. Таким образом, обратная связь может образовать противоречие между сигналами прямой и обратной связей. Поэтому применение обратных связей требует каких-либо надстроек над классической теорией ПСК.
Одним из наиболее частых применений обратной связи является описание циклических операций. Это те операции, которые выполняются некоторое количество раз до тех пор, пока это требуется. Такой процесс можно было бы описать последовательной цепочкой однотипных ПСЗ, где каждое из них описывает одну итерацию процесса, однако на практике это невозможно из-за того, что количество итераций цикла зависит от входных данных и на этапе проектирования ПСК неизвестно. Следовательно, неизвестно и то, какое количество последовательных ПСЗ необходимо использовать.
Примером необходимости циклической конструкции может быть описание действий оператора по управлению каким-либо устройством. Оператор наблюдает за состоянием устройства, на основе наблюдений оказывает какое-либо управляющее воздействие, далее снова наблюдает за изменившимся состоянием и снова оказывает новое воздействие и т.д. Данный процесс будет повторяться снова и снова, пока не будет достигнуто желаемое состояние устройства. Повторение действий наблюдения и последующего управления образует цикл, описывающий обратную связь в системе устройство-оператор. Число итераций такого цикла полностью зависит от личных качеств и навыков оператора, технических параметров устройства и целей процесса управления, потому не может быть предугадано заранее.
Другая трудность применения ПСК заключается в том, что даже сравнительно небольшие системы имеют огромное число параметров функционирования, что влечет за собой значительно число разнотипных элементов групп причины и следствия. На практике представление всего этого многообразия с помощью подмножества множества всех возможных состояний является очень громоздким решением. Необходимо составить множество всех возможных состояний всех элементов системы и всех их комбинаций. Для сложных систем эта задача практически не выполнима, а обработка информации ядрами в таком виде очень затруднительна.
Построение моделирующих звеньев причинно-следственной сети
Построение модели глобальной ДТС является очень сложной задачей, требующей проведения большого количества работ и постоянной поддержки. Однако, как упоминалось выше, вся система представляет собой сложную структуру связанных базовых фрагментов ДТС. Поэтому предлагается рассмотреть модель одного из таких фрагментов - типичного регулируемого перекрестка со светофором. Данный выбор обуславливается его относительной сложностью и распространенностью в городской ДТС. Модель перекрестка строится на основе предложенного подхода к декомпозиции в виде ПСС [148-152].
На первом этапе построения модели фрагмента перекрестка ДТС применяется объектная декомпозиция, которая позволяет выделить наиболее важные функциональные компоненты. В рамках разрабатываемой модели предлагается выделить четыре основных составляющих: водители, ТС (будут рассматриваться только автомобили), светофор, дорожные условия (форма и качество дорожного полотна, разметка, погодные условия и другие элементы окружения водителей, которые они могут наблюдать). Каждый из выделенных компонентов в ходе своего функционирования оказывает влияние на некоторые другие компоненты и наоборот.
Систему взаимовлияний можно представить в виде графа (рис. 9). Связь 1 описывает ситуацию, когда водитель наблюдает за дорожной обстановкой из окна автомобиля - т.е. наблюдаемые дорожные условия оказывают воздействия на водителя. Связь 2 описывает ситуацию, когда водитель управляет автомобилем: поворачивает руль, нажимает на педали и др. Связь 3 описывает воздействие ТС на дорожные условия, под которым пони 50 мается, прежде всего, изменение положения автомобиля на дороге. Связь 4 описывает влияние светофора на дорожные условия, например при изменении сигнала светофора изменяются дорожные условия, позволяя одним водителям продолжить движения, а другим нет.
Таким образом, объект «Дорожные условия» является центральным элементом декомпозиции, замыкая на себе другие объекты и предоставляя участникам движения исчерпывающую информацию о дорожной обстановке. Дальнейшее дополнение модели предлагается осуществлять добавлением новых объектов и связыванием их с объектом дорожных условий.
Структура причинно-следственной сети, моделирующей движение на перекрестке Для построения ПСС, моделирующей перекресток, необходимо каждому из компонентов объектной декомпозиции системы поставить в соответствие ПСЗ, описывающее поведение соответствующего объекта. Если число компонентов объектной декомпозиции известно и неизменно, то число компонентов декомпозиции по времени на этапе построения модели неизвестно и не может быть найдено, так как оно коренным образом зависит от входных данных. Для решения данной проблемы предлагается использовать циклическую конструкцию, каждой итерацией которой будет моделирование функционирования системы на очередном промежутке времени.
Структура ПСС для моделирования дорожного движения на перекрестке состоит из двух типов звеньев: моделирующих и служебных. Моделирующие звенья описывают соответствующие компоненты объектной декомпозиции системы, а служебные звенья осуществляют декомпозицию по времени, синхронизируя тем самым процесс работы моделирующих звеньев.
Взаимодействие всех звеньев сети осуществляется по средствам элементарных событий. Поэтому перед тем как рассматривать отдельные находящиеся в ядрах ПСЗ модели, укажем все используемые сетью классы элементарных событий (табл. 1).
Каждый класс событий определяется совокупностью его свойств и множествами их возможных значений, при этом каждое свойство может иметь подчиненные свойства. Конкретное событие заданного класса задается конкретными значениями этих свойств. Для обозначения свойств в рамках событий, а также подчиненных свойств используется символ «.». Например для обозначения свойства «а» у события «е» используется запись «е.а». Таблица 1 Используемые причинно-следственной сетью классы событий
Связующий механизм моделирующих звеньев. Структура сети и принцип синхронизации процессов функционирования отдельных моделей требует от моделирующих звеньев определенного поведения, которое выражается в определенной реакции (выработке соответствующих событий-следствий) на поступление определенных событий-причин. Поэтому ядра всех моделирующих звеньев строятся на базе связующего механизма, реализующего необходимое поведение и требующего от конкретных моделей реализации только двух функций. - Функция /врем.(): определение по начальному состоянию процесса времени до ближайшего воздействия на любое другое моделирующее звено (поиск времени до ближайшего собственного особого состояния). - Функция fMoa.(T) моделирования автономного функционирования данной модели по начальному состоянию на заданном промежутке времени Т.
Связующий механизм взаимодействует с системой управления моделированием и синхронизации по средствам элементарных событий, поэтому терминалы всех моделирующих звеньев обрабатывают следующие классы событий: а = {ео}; /? = {}; r\ = {во}; v = {}. Реализация связующего механизма в ядрах моделирующих звеньев схематично представлена на рис. 11.
Построение программно-информационного комплекса реализации предложенных методик, моделей и алгоритмов
Актуальной задачей является не только поиск причин произошедших происшествий, но и их предотвращение в будущем. Это требует определенных воздействий на систему, к которым относятся модернизация узлов ДТС, улучшение подготовки водителей, введение экономических и правовых норм в транспортной отрасли и др.
Однако сложность, масштабность системы делают затруднительным выбор эффективных действий. При их формировании необходимо учитывать не только эффективность достижения поставленной цели, но и побочные эффекты, возникающие из-за сложного переплетения причинно-следственных воздействий. Человек не способен полностью охватить настолько широкий круг факторов и процессов, образующих дорожное движение и рассмотреть всевозможные последствия внедрения тех или иных действий.
Поскольку проведение натурных экспериментов недопустимо по объективным причинам, то одним из актуальных направлений решения проблемы выбора воздействий на систему является применение моделей. Рассмотрим методику выбора действий, основанную на применении предложенной причинно-следственной модели, позволяющий детально описывать различные дорожные ситуации, что необходимо для решения задач анализа безопасности дорожного движения [158].
Метод использует архив штатных и критических ситуаций, зафиксированных на исследуемом фрагменте ДТС, а также экспериментальные данные. Они используются для проверки определяющих безопасность факторов и позволяют имитировать ключевые режимы дорожного движения.
Данные архива ситуаций представляются набором причинно-следственных последовательностей развития событий в виде ПСК СА - {с, = (qit ,...,qm )\\/x:qx eQ), где Q - множество всех состояний системы. Последовательность развития событий - это последовательность состояний системы, которая отражает динамику функционирования системы в конкретной дорожной ситуации. Экспериментальные данные также представляются последовательностями развития событий ся = ick = (Яи " Яы)\ v : 4 є ?} В рамках метода экспертом выделяется множество вариантов модернизации фрагмента ДТС, которые могли бы быть применены с целью повышения его безопасности.
Пусть множество всевозможных действий, потенциально повышающих безопасность фрагмента ДТС, представлено в виде множества М = {тх,...,тп). Каждое действие т],...,тп задается стоимостью, временем выполнения и атрибутами, определяющими новые значения параметров системы. Например, действие по улучшению качества дорожного покрытия задается новым значением атрибута элементарного события ou.s - 0,2.
Тогда повышение безопасности осуществляется за счет выбора и внедрения на фрагменте ДТС повышающих безопасность действий МА с М. Выбор таких действий осуществляется по критерию наибольшего прироста уровня безопасности с учетом ряда ограничений, отсекающих значительную долю действий.
На первом этапе решения поставленной задачи применяется набор фильтров, отражающих основные ограничения на применение тех или иных наборов действий. Первый фильтр исключает подмножества неприменимых к анализируемому фрагменту ДТС действий и подмножества, содержащие несовместимые друг с другом действий MD = {Мх \VMx czM,FD(D,Mx) OA\/m,m eMx :у(т,т ) = 1}, где отображение у : М,М — {0,1} определяет совместимость двух действий, а D - множество основных требований к функционированию фрагмента ДТС. Второй фильтр описывает ограничение, связанное с лимитами стоимости модернизации и времени выполнения действий MB={Mx\VMx zMD,FA(CAvCR,Mx) 0}, где FA — показатель затрат. Третий фильтр отбрасывает те наборы действий, которые существенно снижают эффективность обслуживания
На втором этапе оставшиеся после фильтрации наборы действий Мс анализируются на предмет уровня безопасности фрагмента ДТС после их применения. Анализ заключается в моделировании (с помощью построенной причинно-следственной модели) архивных и экспериментальных дорожных ситуаций в условиях применения к ним различных действий. При этом анализируется, насколько бы повысилась или понизилась аварийность фрагмента ДТС, если бы действия были бы применены ранее. Например, аварийные ситуации из архива после применения действий стали ли неаварийными, т.е. могло ли применение ранее этих мероприятий смогло бы вообще предотвратить аварии. На основе анализа осуществляется выбор группы действий, обеспечивших наибольший прирост уровня безопасности. Далее эксперт оценивает полученный результат и при необходимости может осуществить процедуру повторно, используя более детализированный и расширенный набор действий.
Разработанные подходы к моделированию дорожного движения и поиску причин критических ситуаций составили основу для построения программно-информационного комплекса (ПИК). Комплекс включает в себя совокупность программных библиотек, реализующих основные идеи и принципы функционирования ПСС. Библиотеки содержат ряд универсальных ПСЗ и их заготовок, описывающих предложенный механизм синхронизации. На их основе разработаны программные средства для моделирования дорожного движения на перекрестке ДТС и оценки причин критических ситуаций [159, 160-162]. Разработка выполнена в среде визуального программирования «Delphi».
Библиотеки алгоритмов. Для удобства применения разработаны отдельные библиотеки алгоритмов, реализующие основные идеи и принципы функционирования ПСС. Набор библиотек состоит из двух частей: первая часть содержит инструментальные средства построения ПСС, а вторая -предложенный механизм синхронизации в ПСС в виде набора типовых служебных звеньев и элементарных классов событий.
