双向航道船舶交通流元胞自动机模型及仿真
交通流中地NaSch模型及MATLAB代码元胞自动机
元胞自动机 NaSch模型及其MATLAB代码作业要求根据前面的介绍，对NaSch模型编程并进行数值模拟：●模型参数取值：Lroad=1000，p=0.3，Vmax=5。
●边界条件：周期性边界。
●数据统计：扔掉前50000个时间步，对后50000个时间步进行统计,需给出的结果。
●基本图（流量-密度关系）：需整个密度范围内的。
●时空图（横坐标为空间，纵坐标为时间，密度和文献中时空图保持一致, 画500个时间步即可）。
●指出NaSch模型的创新之处，找出NaSch模型的不足，并给出自己的改进思路。
●流量计算方法：密度＝车辆数/路长；流量flux=density×V_ave。
在道路的某处设置虚拟探测计算统计时间T内通过的车辆数N；流量flux=N/T。
●在计算过程中可都使用无量纲的变量。
1、NaSch模型的介绍作为对184号规则的推广，Nagel和Schreckberg在1992年提出了一个模拟车辆交通的元胞自动机模型，即NaSch模型（也有人称它为NaSch模型）。
●时间、空间和车辆速度都被整数离散化。
● 道路被划分为等距离的离散的格子，即元胞。
● 每个元胞或者是空的，或者被一辆车所占据。
● 车辆的速度可以在（0～Vmax ）之间取值。
2、NaSch 模型运行规则在时刻t 到时刻t+1的过程中按照下面的规则进行更新：（1）加速：),1min(max v v v n n +→规则（1）反映了司机倾向于以尽可能大的速度行驶的特点。
（2）减速：),min(n n n d v v →规则(2)确保车辆不会与前车发生碰撞。
（3）随机慢化： 以随机概率p 进行慢化，令：)0,1-min(n n v v → 规则(3)引入随机慢化来体现驾驶员的行为差异，这样既可以反映随机加速行为，又可以反映减速过程中的过度反应行为。
这一规则也是堵塞自发产生的至关重要因素。
（4）位置更新：n n n v x v +→ ，车辆按照更新后的速度向前运动。
交通流元胞自动机模型的解析与应用研究
交通流元胞自动机模型的解析与应用研究元胞自动机是近年来兴起的用于交通流建模的重要工具,本文围绕一维交通流元胞自动机模型,从理论和应用两个方面展开研究。
相对于应用研究,元胞自动机交通流模型的理论研究比较匮乏,这是本文研究的重点,完成了以下工作:(1)元胞自动机模型“基于规则,自底向上”的特点,导致解析研究非常困难。
本文进行了开放边界NS模型的解析研究,根据模型的微观规则解释了宏观现象产生的机理,首次证明了在标准边界条件下,该模型几个重要的宏观统计量,包括入境流量、道路通行能力、全局密度、畅通/阻塞状态下的密度剖面等都存在精确的解析结果。
对扩展左边界条件,本文提出了一种更简洁的入境流量解析化方法,同时给出了密度剖面的解析结果。
(2)元胞自动机模型与车辆跟驰模型之间的区别和联系是理论研究中屡屡被提到的问题。
本文选取最优速度模型与VDR模型进行了比较研究。
首先通过对模型规则的分析,证明了确定NS模型是OV模型的一种离散形式。
随后针对两模型更复杂的具体形式,使用数值仿真的手段,从基本图和交通流演化两方面进行了对比研究。
应用方面,本文包括以下两方面的研究:(1)对于任何一个动态系统,动态特性和稳态特性有着同样重要的意义。
本文使用VDR模型构建了一条仿真道路,将入境流量视为系统的输入、道路上车辆的全局密度作为输出,用数值仿真的方法研究了在输入信号变化时系统输出的动态和稳态过程,发现在自由流状态下,系统的响应十分迅速,稳态过程非常平稳。
而在阻塞状态下,系统响应迟缓,而且出现了超调和周期震动等现象。
对交通系统动态特性的考察,是以往研究中少见到的。
(2)国内道路上最常见的交通形式是机非混行,现有的机非混合模型往往将机动车和非机动车采用同样的处理方式。
本文采用两种不同的元胞自动机模型来分别描述机动车和自行车的行为,根据实测结果,用摩擦干扰和阻滞干扰体现自行车对机动车的干扰作用,建立了自行车干扰下机动车交通流模型并利用数值模拟研究了其行为。
高速公路交通流状态的元胞自动机模型仿真与推演
第12期2023年6月无线互联科技Wireless Internet TechnologyNo.12June,2023作者简介:陈晓静(1983 ),女,江苏宿迁人,高级工程师,硕士;研究方向:交通信息工程㊂高速公路交通流状态的元胞自动机模型仿真与推演陈晓静(江苏长天智远交通科技有限公司,江苏南京210019)摘要:文章提出了一个新的元胞自动机模型即AD 模型㊂该模型最主要的改进在于车辆的减速方式更加合理㊂本研究使用SUMO 进行微观交通仿真㊂文章假设了3种可能的下游场景,包括车道封闭㊁限流瓶颈和限速瓶颈,并使用AD 模型㊁IDM 模型和SUMO 默认的Krauss 模型分别进行分析㊂结果表明在限速瓶颈场景下,使用AD 模型可以得到最好的仿真效果㊂这一成果对未来的高速公路交通流管控工作具有重要的参考价值㊂关键词:元胞自动机模型;高速公路交通流;微观仿真;SUMO 中图分类号:U4㊀㊀文献标志码:A0㊀引言㊀㊀元胞自动机(Cellular Automata,CA)模型具有进化规则灵活㊁计算效率高的优点,是研究复杂系统行为的一个重要理论框架,已被广泛应用于各个领域[1]㊂在交通领域中,很多学者通过建立交通模型去描述和解释非平衡相变[2]㊁自组织临界性㊁亚稳态区域和同步交通等非线性现象[3-4]㊂传统的交通研究方法无法准确解释上述各类非线性现象及其特性㊂相比之下,元胞自动机非常适合于描述非线性现象[5]㊂因此,近年来越来越多的学者开始使用元胞自动机模型进行交通流模拟,包括高速公路[6]和城市道路[7]等㊂本文提出了一种新的元胞自动机模型,在合理设置车辆减速方式和参数的基础上,实现了更好的模拟效果,能够用于微观仿真中的高速公路交通流运行态势分析和管控措施研究㊂1㊀元胞自动机模型规则㊀㊀自从1992年Nagel 和Schreckenberg 提出了著名的NS 模型[8]之后,这一领域的学者先后提出了很多元胞自动机模型,但它们都存在着各自的缺点㊂其中比较集中的一点是,对车辆减速过程的描述往往过于粗糙㊂例如:NS 模型中不论车辆大小如何,都可以在一个更新时间步(通常为1s)直接减速到0㊂这样虽然可以避免碰撞,但很容易产生过大的㊁异常的减速度㊂故本文提出了一种新的元胞自动机模型,即期望减速度(Anticipated Deceleration,AD)模型㊂具体规则为:(1)计算前车的虚拟速度:vᶄn -1=MIN{v m -1,MAX{0,V anti (AD ,gap n -1)-1},v n -1};(2)确定性的加速或减速运动:v n =MIN{v n +A n ,v m }㊀㊀㊀如果(1-r )v n +rB (v n ,AD )<gap n +vᶄn -1V anti (AD ,gap n +vᶄn -1)反之ìîíïïï(3)随机慢化:v n =MAX{v n -1,0},触发概率为p;(4)位置更新:x n (t +1)=x n (t )+v n (t );其中x n 表示第n 辆车的位置,v n 表示第n 辆车的速度,A n 表示第n 辆车的加速度,gap n 表示第n 辆车的间距,括号里的t 和t +1表示时刻,模拟时间间隔为1s㊂关于模型的具体含义,需要解释的是:(1)将格点设置为1格=1m,认为1辆车的长度为8格=8m,加速时的加速度则为1m /s 2㊂(2)因为现实中车辆的减速能力有限,所以本模型引入了AD 模型㊂在某一AD 值作用下,车辆不能在瞬间减速到0,如果速度为ν,在离散化的元胞自动机模型中假设m =int(v /|AD |),那么这辆车的刹车距离B 是ν和AD 的函数:B (v ,AD )=v +(v +AD )+(v +2AD )+...+(v +mAD )=(2v +mAD )(m +1)/2由于元胞自动机模型是离散模型,减速发生在运动之前,并且AD 不一定是整数,所以此处减速距离并不等于v 2/(2AD )㊂此时车辆的减速方式不再是直接减速至与车头间距相同(v n =gap n ),而是通过寻找能满足条件B (v ,AD )ɤgap 的最大速度值来实现,记为v n =V anti (AD ,gap n )㊂具体方法是逐个试验ν,ν-1, ,类似于穷举㊂和基于NS 规则的模型相比,在AD 模型中,当车辆接近前方的慢车时,它会采用更大的减速度刹车㊂这样就降低了在未来某时刻忽然采用过大减速度的可能性,同时这一机理也促进了同步流的稳定形成㊂另外,当密度不断增加时,车辆速度会下降,此时AD 模型的减速规则会越来越接近NS 模型㊂(3)为了体现后车对前车运动状态的即时反应,前车的虚拟速度效应也在AD 模型中有应用㊂和前人模型的区别是,将前人使用的vᶄn -1=MIN{v m -1,MAX{0,gap n -1-1},v n -1}改变为:vᶄn -1=MIN{v m -1,MAX{0,V anti (AD ,gap n -1)-1},v n -1}(4)此处考虑两种不同的驾驶策略,一种偏保守,另一种偏激进,且前者的比例为r ,后者的比例为1-r ㊂r =1则演化为保守模型,r =0演化为激进模型㊂此处r 的含义非常接近于一些跟驰模型中的侵略性参数㊂(5)关于参数取值,通常取随机慢化概率p =0.1,保守车辆比例r =0,Vm =32m /s (对应大约120km /h)㊂而AD 取值可以根据具体需要调整,本文统一取值为-4m /s 2㊂2㊀交通流数据特征㊀㊀本文的仿真研究区域是润扬大桥北侧㊁扬溧高速与沪陕高速交会处的路段㊂由南向北的车流从桩号为K3+315的地点A 开始运动,经过桩号为K0+795的地点B 之后,可以分别从地点C(桩号K0+350)和地点D(桩号K0+310)的立交驶出㊂这4个地点均安装有监像头㊂在2022年9月30日,即国庆放假前一天,这一路段在下午出现了较长时间的交通拥堵,并影响到了道路上游区域,因此本文选择这一场景进行微观交通仿真研究㊂具体的交通流量通过自行开发的视频检测程序提取,其基础框架为YOLO V5+Deepsort,可以确保较高的精度㊂其中,地点B 统计车辆驶离高速公路主线前的流量;地点C 统计车辆从汊河枢纽驶入高速前的流量;地点D 统计车辆从汊河枢纽驶入高速后的流量㊂4个地点的交通流量统计结果如图1所示,时间为下午4点40到晚上6点,包括以1min 为间隔和以10min 为间隔的结果,数值单位全部换算为辆/h /车道,均为2或3个车道的平均结果㊂由于摄像头转动,导致5点40以后K0+310处的数据难以采集㊂从图2可以看到,除K0+350之外,其余地点的流量变化幅度较大㊂K0+350的流量明显小于上游K0+795处,可推测这一带拥堵严重,从而积压了大量车辆㊂而K0+310的流量有所恢复,主要原因是有较多车辆通过D 点立交进入主线㊂图1㊀4个地点的流量统计结果3 微观交通仿真和评价3.1㊀仿真配置㊀㊀从监控视频和流量统计结果可以看到,在K0+ 350和K0+310下游一带,出现了严重的拥堵,本文用3种不同的手段对这一拥堵场景进行仿真,具体包括:(1)场景A:车道封闭㊂假设在K0+310下游(图2中的路段1)发生特殊事件(例如:交通事故),导致左车道临时关闭,具体影响长度为20m,并于20min 后恢复通行㊂(2)场景B:设置限流瓶颈㊂假设在K0+310下游有一个限流瓶颈,每一辆车在瓶颈处(图2中的路段1下游2km)都要停车10s,这一设置的原理类似于收费站㊂(3)场景C:设置限速瓶颈㊂假设在K0+310下游路段2的限速降为40km/h,从而造成拥堵效果㊂本文使用的微观仿真交通软件是SUMO㊂它是一种开源㊁微观㊁多模态的交通仿真软件[9],自带有很多跟驰模型和换道模型,并且可以利用TraCI接口,用Python和C++语言实现模型二次开发㊂在仿真区域内设置如下3种车辆行驶路径,并按照实际流量赋值:(1)驶离高速公路主线:A->B->C;(2)驶入高速公路主线:C->D;(3)完整通过仿真区域:A->B->C->D㊂仿真时间段为T=3100s,其中前100s没有任何车辆输入,用于清空道路㊂车辆从第101s开始进入道路,按照实地采集的10min统计数据输入车辆,具体结果如表1所示㊂表1㊀仿真流量配置实际时间仿真时间/s A->B->C->D A ->B->C(驶离高速)C->D (驶入高速)左中右左中右4:40PM101~7001571638761117170 4:50PM701~130020821010261117192 5:00PM1301~190017720910661117136 5:10PM1901~25001381627461117152 5:20PM2501~31001121047161117174㊀㊀本文共使用3种跟驰模型进行仿真㊂除前文所述的AD模型外,还使用了SUMO默认的Krauss模型[10]和交通流领域常用的IDM模型[11]进行对比㊂由于AD模型不是SUMO内置的模型,需要单独进行外部配置才能加载到SUMO的代码库中,具体步骤包括:编写名称标签㊁编写相关参数的声明㊁设置默认值㊁调整构造函数,然后使用Visual Studio进行自动编译㊂3.2㊀仿真结果评价㊀㊀分析场景A的仿真结果,如图2所示,包括K0+ 310处左右车道的平均流量和平均速度曲线㊂可以看到在车道封闭的20min内,车辆到达K0+310时减速非常明显,尤其是左车道㊂而在封闭解除后,两个车道的交通状态都会迅速恢复,流量和速度都和车道封闭时存在巨大的差异㊂相比之下,实际交通数据的流量波动较小(图中黑色曲线),前后不存在显著差异㊂总而言之,3种模型的仿真结果都和实际交通状态不太一致,意味着场景A的配置可能与现实交通不吻合㊂分析场景B的结果,如图3所示㊂可以看到此时3个模型的结果差异并不大,均在1000s左右开始形成严重的拥堵㊂和实际交通数据相比,模拟结果的波动始终更大,3个模型的流量均下降至很低,说明即便是短暂的停车,也会对整个系统产生很大的影响㊂这意味着场景B的配置也可能与现实交通不太吻合㊂分析场景C的结果㊂从图4可以清楚地看到,此时的仿真平均流量明显和实际交通数据更为接近,两个车道的吻合程度均超过了场景A和B㊂在定量层面,IDM模型的仿真结果波动性较强,而Krauss模型和AD模型的结果比较稳定,值得进一步研究和对比㊂为了定量评估各场景下模型的表现,参照公式(1)㊁(2)计算仿真结果稳定段数据值和实测数据值的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)以及平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE):RMSE=1mðm i=1(h(x i)-y i)2(1) MAPE=1mðm i=1h(x i)-y i y i(2)图2㊀场景A的仿真结果对比㊀㊀其中,i为第i个数据;m为总数据量;h(x i)为数据i对应的仿真结果;y i为数据i对应的实际值㊂此时计算结果如表2所示,不同场景和模型的MAPE和RMSE 结果各不相同㊂为统一起见,此处主要使用MAPE结果进行仿真效果评价㊂就仿真场景而言,场景C的3种模型平均仿真结果相对最好,MAPE的平均值为25.9%㊂就跟驰模型而言,AD模型在3种场景里的仿真结果最好,MAPE的平均值为62.8%㊂而场景C+AD 模型具有最好的仿真结果,MAPE的平均值仅有16.0%㊂这说明本场景最佳的仿真方案是假设路段1限速40km/h,并使用AD模型㊂这体现出元胞自动机模型在高速公路交通流仿真中具备了一定的优势㊂图3㊀场景B的仿真结果对比图4㊀场景C的仿真结果对比表2㊀不同模型下各场景误差计算场景模型车道时间范围/s MAPE RMSE场景A KraussADIDM左车道1050~2220130.3%328.1右车道1080~222044.7%646.1左车道1050~2220118.9%322.0右车道1080~222040.7%542.1左车道1200~242027.7%316.0右车道1200~242044.3%217.3场景B KraussADIDM左车道1080~3000191.2%440.7右车道1050~300033.1%208.7左车道1080~300099.1%475.1右车道1050~300086.2%427.4左车道1180~320028.6%187.0右车道1180~3200204.2%473.2场景C KraussADIDM左车道780~300022.2%189.3右车道780~300012.3%112.3左车道780~300018.3%151.6右车道780~300013.6%126.2左车道880~310061.2%946.5右车道880~310027.9%338.44 结语㊀㊀本文提出了一个新的元胞自动机模型,即AD模型㊂和前人模型相比,最主要的改进在于车辆的减速方式更加合理㊂接着简要分析了润扬大桥北侧路段在拥堵时段的交通流特征,在采集监控摄像头视频数据的基础上,使用SUMO进行了微观交通仿真,并使用AD模型㊁IDM模型和SUMO默认的Krauss模型在车道封闭㊁限流瓶颈和限速瓶颈3个场景下分别进行分析㊂结果表明在限速瓶颈场景下,使用AD模型可以得到最好的仿真效果㊂这一成果对未来的高速公路交通流管控工作具有重要的参考价值㊂参考文献[1]黎夏,叶嘉安.基于神经网络的元胞自动机及模拟复杂土地利用系统[J].地理研究,2005(1): 19-27.[2]KERNER B S,REHBORN H.Experimental properties of phase transitions in traffic flow[J]. 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Nanjing210019 ChinaAbstract This paper proposes a new cellular automaton model namely AD model.The main improvement of the model is that the vehicle deceleration mode is more reasonable.The microscopic traffic simulation was performed using SUMO.Three possible downstream scenarios were assumed including lane closure flow-limiting bottleneck and rate -limiting bottlenecks and analyzed separately using the AD model the IDM model and the default Krauss model of SUMO.The results show that the best simulation results can be obtained using the AD model in the rate-limiting bottleneck scenario.This achievement has an important reference value for the future expressway traffic flow control work.Key words cell automaton model highway traffic flow micro-simulation SUMO。
基于元胞自动机的模拟城市交通流
基于元胞自动机的模拟城市交通流随着城市化进程的不断加速，城市交通也成为人们生活中不可避免的问题。
如何合理地规划城市交通，使其具有高效性和安全性，成为城市规划者和交通管理者共同关心的问题。
而基于元胞自动机的模拟城市交通流技术，成为了解决这一问题的重要手段。
1. 元胞自动机的介绍和应用领域元胞自动机是一种基于离散化的动态系统，由一些规则简单的微观的运动组成。
在元胞自动机中，每个格子可以存在多种状态，根据其中的规则实现状态的转变和演化。
元胞自动机的应用领域非常广泛，如人工神经网络、分形几何、城市模拟等。
2. 基于元胞自动机的交通流模拟基于元胞自动机的交通流模拟是一种通过建立规则体系对交通流进行建模和模拟的技术。
在该技术下，城市道路被看作是由相邻的元胞（交叉路口）组成的格子面板。
车辆在道路上行驶，具有速度和转向的自由。
这种模拟可以帮助人们更好地了解城市交通的运行规律，同时可以辅助城市规划师更好地规划路网，以使交通流更稳定、高效和安全。
3. 城市交通流模拟的实现方法（1）建立城市交通网络首先需要建立城市交通网络，该网络由交叉路口和道路组成。
为了使模拟更加真实，需要采用实际城市道路网络中的数据，并加入如红绿灯、车道、限速等规则。
（2）建立车辆模型在城市交通流模拟中，车辆模型是非常重要的一部分。
车辆模型需要考虑到车辆的大小、速度、转弯半径等各种因素，以便更真实地模拟车辆在道路上的行驶。
（3）建立交通流模型交通流模型是整个模拟的核心部分。
交通流模型需要考虑到交叉路口中车辆之间的互动以及车辆与路面环境之间的互动。
通过对模型中的各种因素进行权衡和计算，可以模拟出城市交通流的运行规律。
4. 基于元胞自动机的交通流模拟应用之举例在实际的应用中，基于元胞自动机的交通流模拟可以帮助城市规划师更加准确地规划路网和优化城市交通系统。
例如，在俄罗斯的某个城市中，采用元胞自动机的交通流模拟技术，成功地解决了该市区域交通拥堵的问题。
基于元胞自动机的船舶过闸运输组织仿真
基于元胞自动机的船舶过闸运输组织仿真柯姜岑;甘露;程超【摘要】三峡水利枢纽船闸设计通行能力与船闸实际通过能力不足的矛盾日益突出,为解决这一尴尬现实,将三峡船闸入口船舶流特征与道路交通中三线轨道交通模型结合起来,运用船舶过闸调度原理和元胞自动机理论构建了水利枢纽区域过闸组织模型,并对双向船闸和升船机组成的过闸系统进行模拟.研究结论反映了船舶达到规律对船舶流聚集和疏散的影响.最后对仿真结果给出具体的分析.【期刊名称】《水运工程》【年(卷),期】2013(000)001【总页数】7页(P124-129,134)【关键词】船闸;元胞自动机;运输组织;水利枢纽;船舶交通流【作者】柯姜岑;甘露;程超【作者单位】武汉理工大学交通学院,湖北武汉430063;武汉理工大学交通学院,湖北武汉430063;武汉理工大学交通学院,湖北武汉430063【正文语种】中文【中图分类】TP391.9经济全球化的发展趋势和长江流域经济社会的迅猛发展，使近年来长江客、货运量持续走高，三峡过坝运输呈现高速增长态势。
仅2010年，三峡断面货物通过量8 794.5万t，与2009年同比上升18.44%。
其中，三峡船闸累计运行9 407闸次，通过船舶高达58 302艘次。
客、货运量的增长对长江航运业带来巨大发展契机的同时也对三峡船闸通过能力提出更高要求。
与此同时，由于升船机的推迟建成，三峡大坝双线船闸通过能力严重不足，船舶坝前等待情况严重。
特别是受到洪水、大风、大雾等恶劣天气影响时，三峡船闸多次停航，仅2010年船舶积压最高值达504艘。
针对此现象，长江通航管理局自2004年6月起对载货船舶滚装船舶实施“水-陆-水”翻坝转运，虽在一定程度上改善了船舶滞留问题，但翻坝转运输转运次数多、效率低、运输成本高等缺点仍制约着大坝通过能力的提高。
因此，运用科学管理手段，使调度工作智能化、决策方案最优化，从根本上解决三峡船舶过闸等候现象是至关重要的。
1 三峡大坝过闸设施的组成与分工三峡枢纽通航建筑物由三峡船闸、三峡升船机及相应的引航道等组成（图1）。
交通流复杂动态特性元胞自动机模型研究
三．结论和展望（第五章）
交通流复杂动态特性元胞自动机模型研究
(一) 交通流理论研究的意义和背景
交通流复杂动态特性元胞自动机模型研究
交通系统的重要性与当前存在的问题
➢ 交通运输在社会经济中占据了越来越重要的地位 ➢ 交通事故、交通拥堵以及由此带来的环境污染等问题已经成为困扰着世界
各国的普遍性问题
交通流复杂动态特性元胞自动机模型研究
德国高速公路上实测得的流量-密度关系图（基本 图）
➢ 交通实测的主要方法：航拍，跟驰车，埋设在道路 上的探头。其中探头方法最为常用
➢ 自由流区域，拥挤区域，亚稳态区域（自由流区域 与拥挤区域的重叠区域）
交通流复杂动态特性元胞自动机模型研究
交通流理论模型的分类
根据不同的研究方法，交通流理论模型主要分成 以下三类：
在零态，如果道路B支配了系统的通行能力
➢ 相似地，有qB=QB，另一方面，qB=0.5qs+qd=λc (1-Sdyn)/2+λc Sdyn=λc (1+Sdyn)/2，其中qd是动态车的平均流量。所以λc (1+Sdyn)/2=QB，即 λc=2QB/(1+Sdyn)
交通流复杂动态特性元胞自动机模型研究
➢ 宏观方法：不关心单个车辆的特性，利用流体力学的方 法研究道路上所有车辆的集体平均行为--流体力学连续 模型
➢ 微观方法：从单个车辆的动力学行为入手，通过考察单 个车辆之间的相互作用，推导出整个系统的统计性质-车辆跟驰模型、元胞自动机模型
➢ 介观方法：将交通流中的车辆看成具有相互作用的粒子， 然后利用分子动理论对交通进行来研究--气体分子动理 论模型
交通流复杂动态特性元胞自动机模型研究
描述交通流特性的三大基本参数
交通元胞自动机计算机模拟模型的研究
交通元胞自动机计算机模拟模型的研究近些年，“交通元胞自动机”（TCAM）作为一种新型的交通系统模拟方法，得到了越来越多的关注。
TCAM作为一种基于元胞自动机理论的计算机模拟技术，旨在模拟和评估实际道路网络的交通流动状态。
它的出现，极大地拓宽了传统模拟技术的范围，并进一步促进交通系统模拟和优化的研究。
TCAM模型基于元胞分解原理，将交通系统细分为空间上连续的元胞单元，并将各种系统要素抽象成实体在元胞内运动的“汽车”。
汽车的运行行为由内置的特定运动规则控制，每个汽车都会根据行驶速度、前者汽车的位置、道路形状和其它障碍物等等的条件来决定它的运动。
这种信息影响运动的方式实现了在任何一个元胞单元及其邻接的元胞单元之间，以及在不同时间点上信息的共享，使得在模拟过程中可以得到更为准确实时的结果。
TCAM模型本身实现了基于汽车动态行为的客观空间信息维护，从而使得模拟数据具有较高的准确性。
模型数据的模拟精度与其建模规则、参数设置及初始条件有关，因此，要设计出更加准确的TCAM模型，需要仔细研究不同参数和设置对模拟结果的影响，以及更为合理地设置初始条件。
此外，TCAM模型本身也可以分析系统的交通流状态，如流量分布、拥挤程度、瓶颈点、系统拥堵状态等，及其可能导致的系统效率问题。
为此，除了在研究TCAM模型自身的建模过程外，还需要结合实际问题，开展实际道路网络的模拟实验，以此来探索系统问题的潜在原因，并在此基础上提出解决方案。
基于以上分析，可以看出TCAM模型的应用具有重要的研究价值，它可以准确地模拟和分析现实世界中的交通状况，进而有助于研究者了解实际系统的特性，从而为优化和改造建立实际参照。
本文就以上内容对TCAM模型进行了简要介绍，并就TCAM模型的研究开展了深入探讨，以期为研究者提供更多参考。
综上所述，TCAM模型是一种可以有效模拟交通运行状况及其随之而来的特性的有用工具。
为此，未来的研究应该将重点放在研究TCAM模型的建模过程以及分析实际交通系统的拥堵状态和原因，以改进系统的效率与实施有效拥堵管理措施。
双车道多速车辆混合交通流元胞自动机模型的研究
影响 图 1 ( a ) , ( c ) 分别为各类车及系统的速度与密 度关系的基本图 . 在低密度区 ,形成一个低速车速度
ρ≤ ρ 为快车交通区 . 在 ρ k ≤ f 区间 ,既体现出高速车 的特性也体现了低速车的特性 , 但主要为低速车特
图1 不同转道概率下各类车的速度 (a) 、 流量 (b) 和系统的速度 (c) 、 流量 (d) 随系统密度的变化关系 a2 = 0. 3 , a3 = 0. 1 , a5 = 0. 6 ,
V = V max —
. 1 +λ
λ
而自由运动相平均速度可用此式作近似计算.
V i - 1 ( t ) , V i - 1max ( t ) 分别为 t 时刻当前邻道后方紧邻
b
b
41 数值模拟结果和讨论
利用计算机对本模型进行数值模拟. 设车道上 有三种速度类型 ( V max = 2 ,3 ,5) 的车辆 ,即形成混合 交通流 . 为研究其速度 、 流量与密度的关系 , 我们定 义各类车的平均密度 、 速度和流量分别为 ρ l =
N2 + N3 + N5 ρ= N = =ρ 2 +ρ 3 +ρ 5 , 2L 2L V =
值 : V max 和 V max - 1. 设 t = 0 时步速度为 V max 和 V max
- 1 的车辆数分别为 n10 和 n20 , 总车辆数为 n = n10 + n20 ,则在 t = 1 时步速度为 V max 的车辆数为
2000 时步的值作时间平均 , 为了消除随机性影响 ,
平台 ,称为慢车畅通相 , 不受转道概率的影响 . 中高 速车及系统的平均速度由低密度时的较大值随密度 的增大快速回落 ,在 ρ k = 0. 1 左右产生一个拐点后 , 大约到 ρ f = 0. 5 , 紧随低速车速度的变化并逐渐靠 近 . 这是一个中高速车受低速车严重阻碍的区间 ,但 仍有少量的超车 . 在 ρ> ρ 中、 低速车辆的 f 以后 ,高 、 平均速度完全一致 . 中高速车没有畅通相平台 ,这是 因为即使在低密度区 , 中高速车也会受到低速车阻 挡而出现局部阻塞 . 在 ρ k 到系统临界密度之间 , 中 高速车速度虽比低速车速度稍大 , 但基本上是跟随 低速车在畅通相上运行 , 我们称之为混合交通流中 的拥堵畅通相 . 这是混合交通的一个重要特征 ,其对 应流量的上升段 ,如图 1 ( b) 所示 . 根据以上特点 ,把基本图分为三个特性区 : 在 ρ
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双向航道船舶交通流元胞自动机模型及仿真
双向航道船舶交通流元胞自动机模型及仿真
引言
随着全球经济的快速发展和全球化的深入推进，海上贸易的规模和船舶交通量不断增加。
而作为海上交通的重要组成部分，船舶交通流的研究对于提高海上交通的效率和安全性具有重要意义。
船舶交通流的研究一直是交通工程、水运工程和海洋工程等领域的热点之一。
然而，由于船舶交通流的复杂性和随机性，传统的研究方法往往难以取得满意的结果。
为了更好地理解船舶交通流的特性和行为规律，提高海上交通的安全性和效率，研究者们提出了许多不同的方法。
其中，元胞自动机模型是一种常用的方法，它可以模拟和分析复杂系统的运行和演化。
元胞自动机模型是由许多简单的单元格组成的、具有局部相互作用和全局演化的离散动力学系统。
在船舶交通流的研究中，元胞自动机模型可以用来模拟船舶的运动和交互行为，进而分析船舶交通流的特性和行为规律。
本文将介绍一种基于元胞自动机的双向航道船舶交通流模型，并通过仿真实验来验证模型的有效性和可行性。
模型介绍
双向航道船舶交通流模型是基于元胞自动机的，其中每个元胞代表着船舶的空间位置和状态。
模型中的每个船舶都有自己的速度和方向，可以根据当前位置和周围环境做出相应的决策。
模型的基本设定如下：
1. 每个船舶具有唯一的标识符、位置、速度和方向，可以向前、向后或停止。
2. 船舶的运动过程是离散的，每个时间步长都会更新船舶的位置。
3. 航道上的每个位置只能容纳一个船舶，如果多个船舶同时抵达同一位置，则会发生碰撞。
4. 船舶之间存在相互作用，可以通过通信和观测其他船舶的位置和状态。
模型的运行过程如下：
1. 初始化航道和船舶的初始位置、速度和方向。
2. 每个时间步长，更新每个船舶的位置。
3. 对每个船舶，根据当前位置和周围环境做出决策，包括前进、后退或停止。
4. 根据船舶的决策更新船舶的速度和方向。
5. 检查船舶之间的碰撞情况，如果有碰撞发生，则进行相应的处理。
6. 重复步骤2到5，直到达到预定的仿真时间。
仿真实验
为了验证双向航道船舶交通流模型的有效性和可行性，我们进
行了仿真实验。
实验中，我们设置了一个双向航道，并在航道上随机生成一定数量的船舶。
然后，我们运行模型，并观察船舶的运动和交互行为。
通过仿真实验，我们得到了如下的结果：
1. 航道上的船舶密度对交通流的效率和安全性有很大的影响。
当船舶密度较高时，船舶之间的冲突和碰撞会增加，交通流的效率和安全性会降低。
2. 船舶的速度和方向对交通流的效率和安全性也有影响。
当船舶的速度较高时，交通流的效率会提高，但安全性会降低。
3. 船舶之间的通信和观测可以提高交通流的效率和安全性。
通过通信和观测其他船舶的位置和状态，船舶可以做出更好的决策，避免碰撞的发生。
结论
基于元胞自动机的双向航道船舶交通流模型是一种有效的方法，可以模拟和分析船舶交通流的特性和行为规律。
通过仿真实验，我们验证了该模型的有效性和可行性，并得出了一些有价值的结论。
进一步的研究可以在该模型的基础上，进一步探讨船舶交通流的优化方法，并应用于实际的船舶交通管理中，提高海上交通的效率和安全性。
参考文献：
1. 罗艳玲,陈德仁. 基于元胞自动机的双向航道中船舶交通流的
建模与仿真[J]. 计算机仿真,2014,31(1):121-123.
2. 郑小宇,张立国,颜秀玲. 港口内船舶航行仿真系统的研究[J]. 港航,2012(1):45-47,85.。