RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Компьютерные исследования и моделирование // Архив

Компьютерные исследования и моделирование, 2024, том 16, выпуск 1, страницы 147–159 (Mi crm1155)

Эта публикация цитируется в 1 статье

СПЕЦИАЛЬНЫЙ ВЫПУСК

Utilizing multi-source real data for traffic flow optimization in CTraf

[Использование реальных данных из нескольких источников для оптимизации транспортных потоков в пакете CTraf]

E. A. Sofronovaa, A. I. Diveeva, D. E. Kazaryanb, S. V. Konstantinovc, A. N. Daryinaa, Ya. A. Seliverstovd, L. A. Baskine

a Federal Research Center “Computer Science and Control” of the Russian Academy of Sciences, 44/2 Vavilova st., Moscow, 119333, Russia
b Initi LLC, 5/1 Bolshaya Sadovaya st., Moscow, 125047, Russia
c RUDN University, 6 Miklukho-Maklaya st., Moscow, 117198, Russia
d Solomenko Institute of Transport Problems of the Russian Academy of Sciences, 13 12-th line VO, St. Petersburg, 199178, Russia
e Moscow Institute of Physics and Technology, 9 Institutsky lane, Dolgoprudny, Moscow region, 141700, Russia

Аннотация: Рассмотрена задача оптимального управления транспортным потоком в сети городских дорог. Управление осуществляется изменением длительностей рабочих фаз светофоров на регулируемых перекрестках. Приведено описание разработанной системы управления. В системе управления предусмотрено использование трех видов управлений: программного, с обратной связью и ручного. При управлении с обратной связью для определения количественных характеристик транспортного потока используются детекторы дорожной инфраструктуры, видеокамеры, индуктивные петлевые и радиолокационные датчики. Обработка сигналов с детекторов позволяет определить состояние транспортного потока в каждый текущий момент времени. Для определения моментов переключения рабочих фаз светофоров количественные характеристики транспортных потоков поступают в математическую модель транспортного потока, реализованную в вычислительной среде системы автоматического управления транспортными потоками. Модель представляет собой систему конечно-разностных рекуррентных уравнений и описывает изменение транспортного потока на каждом участке дороги в каждый такт времени на основе рассчитанных данных по характеристикам транспортного потока в сети, пропускным способностям маневров и распределению потока на перекрестках с альтернативными направлениями движения. Модель обладает свойствами масштабирования и агрегирования. Структура модели зависит от структуры графа управляемой сети дорог, а количество узлов в графе равно количеству рассматриваемых участков дорог сети. Моделирование изменений транспортного потока в режиме реального времени позволяет оптимально определять длительности рабочих фаз светофоров и обеспечивать управление транспортным потоком с обратной связью по его текущему состоянию. В работе рассмотрена система автоматического сбора и обработки данных, поступающих в модель. Для моделирования состояний транспортного потока в сети и решения задачи оптимального управления транспортным потоком разработан программный комплекс CTraf, краткое описание которого представлено в работе. Приведен пример решения задачи оптимального управления транспортным потокам в сети дорог города Москва на основе реальных данных.

Ключевые слова: управление транспортными потоками, оптимальное управление, моделирование транспортных потоков, эволюционные вычисления, обработка гетерогенных данных

УДК: 519.876.5, 519.179.2

Поступила в редакцию: 07.11.2023
Принята в печать: 20.12.2023

Язык публикации: английский

DOI: 10.20537/2076-7633-2024-16-1-147-159



© МИАН, 2024