道路交通运输系统建模与仿真研究
物流系统的仿真研究
于实际的条件下 ， 其工作（ 或运行） 情况是否合乎 主观的意图或 要求， 或者是 同时分析比较几个设计或计划方案 ， 以确定其 中
哪一个方案更符合主观的意图或要求 ， 具有更好的技术性能或
经济效果 ， ， 选择其中一个较好的设计或计 划方案。 从而 确定 仿真技术是在 ２ Ｏ世纪 ４ Ｏ年代末 以来 ， 伴随着计算机技
术的发展 ， 仿真技术最 初主要应用于航空 、 航天、 原子反应堆
Ｅ ｅ ｔ ｙ ａ ｃＳ ｓｅ ， Ｅ Ｓ 或者 “ ｖ ｎ ｎ ｍｉ ｙ ｔｍ Ｄ Ｄ ） Ｄ 离散事件 系统 ” Ｄｓ （ ｉ—
ｃｅｅＥ ｅ ｔ ｙ ｔｍ， Ｅ ｒｔ ｖ ｎ ｓｅ Ｄ Ｓ ｏ离散 事件 动态 系统是 系统 的状 Ｓ 态 空间描述为离散集 ， 状态转移仅仅发生在离散 的时间点上 ，
维普资讯
模型体系， 以适应不同的研究问题和研究 目标。 （ 物流系统仿真软件 的研 究与开发 ２） 在 当前众多的物流 系统仿真软件 中 ，应 用最广 的是 由美 国 Ｆ ｘ ｉ 公司开发 的也是迄今 为止 世界上第一个在 图形环 ｌ ｓｍ ｅ
物流规 划设计仿真技 术对规划和 设计 方案 进行 比选和优 化 ，
综合性仿真系统 已经成为复杂系统 ，特别是高技术 产业 中不
可缺少的分析、 研究 、 设计 、 评价、 策￣ ｉ『 的重要手段 ， 决 ｕＪ练 ｒ 其 应用范围还在不断扩大。 ２ ．物流 系统仿真
Ｄ ＤＳ的代数特性和运动过程 ，采用的主要数学工具有极大极 Ｅ 小代数等。Ｄ Ｄ Ｅ Ｓ模型和分析的统计性能层次， 着眼于在性能层 次上来研究随机情况下 Ｄ Ｄ Ｅ Ｓ的各种平均性能及其优化 ，采用
的主要数学工具包括排队论等。 应当指出 ， 尽管这三个层次模型 所面对的都是 Ｄ Ｄ ， 由于研究侧重点和描述手段不同， Ｅ Ｓ但 目前 看来还不具备相互取代的前景 ，将会长期共存并组成 Ｄ Ｄ Ｅ Ｓ的
高速列车车辆动力学建模与仿真
高速列车车辆动力学建模与仿真在当今交通运输技术的领域中，高速列车已经成为了人们出行的重要方式之一。
在高速列车的运行过程中，要充分考虑车辆的动力学特性，以提高列车的运行效率和安全性。
因此，在高速列车的研发过程中，车辆动力学建模与仿真技术变得越来越重要。
一、高速列车车辆动力学的研究意义车辆动力学主要研究的是车辆在运行过程中的力学特性，包括车辆的运动状态、运动规律以及受力情况等。
在高速列车的运行中，对于车辆动力学的研究意义非常重要。
首先，高速列车的运行速度非常高，这就决定了其对于车辆动力学特性有着更高的要求。
高速列车的运行速度在每小时300公里以上，对于车辆的平稳性、稳定性、操控性等都有着非常高的要求。
其次，高速列车的安全性也是车辆动力学研究的重点之一。
为了确保高速列车的安全运行，需要对车辆的运行特性进行全面、深入的研究和探究。
只有深入理解车辆的动力学特性并进行仿真分析，才能评估车辆在各种情况下的安全性能。
最后，高速列车的效率和性能也是车辆动力学研究的重要内容之一。
高速列车的运行速度越快，其运行效率也越高，因此，在研发过程中需要综合考虑各种因素，以确保车辆的最佳性能表现。
二、高速列车的车辆动力学建模车辆动力学建模主要是将车辆的运动状态、运动规律以及受力情况等信息进行建模和分析，通过计算机模拟和仿真技术，进一步评估车辆在各种情况下的运行性能和安全性。
车辆动力学建模要考虑到车辆的不同运行状态和环境因素对车辆动力学特性的影响。
例如车辆的空气阻力、轮胎和轨道的磨损、风力、气温等因素，都会对车辆的动力学性能造成一定影响。
三、高速列车的车辆动力学仿真车辆动力学仿真是在车辆动力学建模的基础上，采用计算机仿真技术对车辆在各种情况下的运行性能进行模拟，进一步评估车辆的运行安全、效率和性能。
通过车辆动力学仿真，可以对高速列车的运行条件进行深入分析。
对于车辆的运行特性、安全性能和效率等都可以进行全面评估，并进一步探究如何提高车辆的性能和安全性。
基于VISUM交通仿真和OD矩阵反推技术的交通预测模型研究
基于VISUM交通仿真和OD矩阵反推技术的交通预测模型研究【摘要】本研究基于VISUM交通仿真和OD矩阵反推技术，建立了一种交通预测模型。
首先介绍了VISUM交通仿真和OD矩阵反推技术的原理和应用。
然后详细描述了如何利用这两种技术构建交通预测模型，并通过实例分析验证了模型的有效性。
结果显示，该模型在交通预测方面具有一定优势，但也存在局限性。
总结了研究成果并展望了未来的研究方向。
本研究为交通规划和管理提供了新的思路和方法，也为其他相关领域的研究提供了借鉴。
【关键词】关键词：VISUM交通仿真、OD矩阵反推、交通预测模型、模型验证、模型优势、研究成果、未来研究。
1. 引言1.1 研究背景交通预测是城市交通规划和管理中非常重要的一个环节。
随着城市化进程的加快和人口流动的增加，交通拥堵、交通事故等问题日益突出，因此交通预测的准确性和及时性对于有效应对这些问题至关重要。
传统的交通预测方法往往存在一定局限性，难以准确反映实际交通情况。
而基于VISUM交通仿真和OD矩阵反推技术的交通预测模型则可以充分利用大数据和智能交通管理技术，通过建立交通网络模型、对OD矩阵进行反推等方式，实现更准确、更科学的交通预测。
本研究旨在探索基于VISUM交通仿真和OD矩阵反推技术的交通预测模型，提高交通预测的准确性和实用性，为城市交通规划和管理提供科学依据。
通过对模型的建立、验证和实例分析，探讨其优势和局限性，为未来的交通预测研究和实践提供参考和借鉴。
1.2 研究意义研究的意义在于通过基于VISUM交通仿真和OD矩阵反推技术的交通预测模型研究，我们可以更准确地预测城市交通流量的变化情况，有效优化交通规划和管理。
这种预测模型可以帮助交通管理部门制定更科学的交通政策，提高道路利用率，减少交通拥堵和排放，提升城市交通运行效率。
深入研究和探索基于VISUM交通仿真和OD矩阵反推技术的交通预测模型对于提升城市交通运行效率、改善交通拥堵状况、减少环境污染具有重要意义。
城市道路交通场景下车辆自组织网络建模与仿真
城市道路交通场景下车辆自组织网络建模与仿真魏赟;杨晓光;何晓帆【摘要】Traffic congestion in cities has become a difficult problem for modern urban management.VANET (Vehicular ad hoc network) is one important application of Internet of Things in intelligent transportation,and is increasingly popuplar in academic research.Due to the difficulty to obtain communication data of VANET through traditional experiments and the high cost of on -site test,current researches on VANET are mostly based on simulation.Traffic simulation is the one of the effective methods for VANET research.This study analyzed the VANET hierarchical protocol model from the perspective of microscopic simulation of traffic system,and set up a vehicle movement model of VANET based on OPNET Modeler software,Based on the V2V simulation in the middle and small cities in Western China,the paper also studied the modeling and simulation of VANET under the urban road traffic scenes.Results show that when vehicles are running at low speed,Ad Hoc on Demand Distance Vector (AODV) protocol has better performance in average network time delay,throughput,routing load than the Dynamic Source Routing (DSR)protocol.The research results are of both theoretical and practical value to promote the application of VANET in intelligent transportation based on Internet of Things.%“城市交通拥堵”问题已成为现代城市管理所面临的难题,车辆自组织网络是物联网在智能交通领域的应用形态,近年来逐步成为学术界研究的热点.因为车辆自组织网络的通信数据通过普通实验方法较难获取,实地测试代价昂贵,目前的车辆自组织网络研究大部分都基于仿真,交通仿真是可以采取的有效方法之一.从交通系统微观仿真角度,分析了车辆自组织网络的分层协议模型;基于OPNET软件构建了车辆移动模型;以西部中小城市道路交通场景下V2V仿真为例,进行城市道路交通场景下车辆自组织网络建模与仿真研究.仿真实验表明车辆在低速运行时,AODV协议在网络平均时延、吞吐量、路由负载等性能上都优于DSR协议,更适合网络的通信需求.研究成果对于促进车辆自组织网络在基于物联网的智能交通领域的应用具有理论意义和实践价值.【期刊名称】《兰州交通大学学报》【年(卷),期】2018(037)001【总页数】7页(P14-20)【关键词】物联网;智能交通系统;车辆-基础设施;车辆-车辆;OPNET【作者】魏赟;杨晓光;何晓帆【作者单位】兰州交通大学铁道技术学院,甘肃兰州 730000;同济大学交通运输工程学院,上海201804;同济大学智能交通运输系统研究中心,上海201804;同济大学交通运输工程学院,上海201804;同济大学智能交通运输系统研究中心,上海201804;同济大学建筑与城市规划学院,上海200092【正文语种】中文【中图分类】U491随着机动车数量的迅速增加，“城市交通拥堵”现象严重影响了城市环境.智能交通系统(Intelligent Transportation System，ITS)正逐步成为世界各国解决交通拥堵问题的研究方向.车辆自组织网络(Vehicular Ad Hoc Network，VANET)是物联网在智能交通领域所新兴的一种重要应用形态.根据交通的实际运行环境，车辆自组织网络的通信功能主要划分为车辆-基础设施(Vehicle-to-Infrastructure，V2I)之间的通信和车辆-车辆(Vehicle-to-Vehicle，V2V)之间的通信.智能交通系统在国外发展迅速并且形成欧、美和日3大模式[1].90年代以来，国内学者在智能交通技术领域的研究取得显著成绩.车辆自组织网络是基于物联网的智能交通系统基础信息承载平台，起源于军事应用，随着经济和社会发展的需求，不断应用于我们的生活.以美国、欧洲和日本为代表的发达国家，已经定义了用于车辆自组织网络的通信标准和一系列应用场景，其相关的核心技术处于实验室的研究阶段[2].1 国内外研究综述目前，人们对车辆自组织网络安全、车况、娱乐等服务信息传输的可靠性要求越来越高.如何提高实时交通信息的质量，影响车辆-基础设施之间MAC(Medium Access Control，介质访问控制)层的协议与接入技术、影响车辆-车辆之间高质量通信的路由协议、影响车辆智能化应用管理与安全等都是学者关注的问题，研究热点主要集中在以下几个方面：1) 车辆自组织网络MAC层的研究.实现车辆-基础设施之间的通信首先要解决MAC层的协议问题，如何实现快速的MAC层切换是需要关注的问题；当车辆需要访问互联网时，如何配置 IP 地址；当车辆在多个路边设施间切换时如何保证持续的网络连接问题.Zhang等[3]扩展了仿真通信软件的物理层和MAC层；莱斯(Rice)大学的Monarch研究项目扩展了NS2软件的无线网络模块，使NS2软件包括了开放系统互联模型OSI(Open System Interconnection)协议栈中的主要层次(Layer)；AHMEDZAID等[4]扩展了IEEE 802.11p协议的PHY(Physical Layer，物理层)/MAC层的实现.2) 车辆自组织网络的路由关键技术研究.车辆自组织网络中存在很多端到端的多跳数据传输应用场景，在这种网络资源有限的应用场景下，需要选择更合适的路由协议提高此环境下的网络性能.宋超[5]对无线Ad Hoc网络路由算法进行研究；2013年揭志忠[6]对髙速公路环境下的路由问题进行研究；2015年朱东杰[7]对车载自组网路由协议及路径决策模型进行研究.3) 车辆自组织网络的安全应用研究.在研究车辆自组织网络应用如何实现的同时，网络安全问题也是不可忽视的研究热点.Wang等[8]对网络安全和隐私保护问题进行研究；李桂森[9]对车载自组织网络数据分发技术进行研究；朱晓玲[10]对VANET安全和隐私保护机制进行研究.目前的车辆自组织网络研究大部分都基于仿真，车辆自组织网络的通信数据从普通的实验方法很难获取[11].首先，现场试验一般需要大量的车辆和测试人员，实地测试过程代价昂贵.因为不仅需要购买或租用很多通信设备和车辆，如果在高速情况下进行实地测试，实验人员可能面临各种危险.此时仿真是可以采取的有效方法之一.其次，研究人员准确地重复和实施一次现场试验是很困难的.但是采用交通仿真的研究方法，一旦仿真模型建立，仿真过程可以任意重复；仿真模型不依赖原始数据，用户通过不断的输入修正，逐步取得理想的数值.因此，交通仿真是研究车-X(车辆-车辆，车辆-基础设施)之间的高质量通信的有效方法.同济大学道路与交通工程教育部重点实验室孙剑等[12]提出车路协同系统一体化仿真实验平台建设思想，通过高层体系架构(High Level of Architecture，HLA)仿真建模思想，整合VISSIM软件与NS2软件，实现仿真时间管理、跨平台数据交互以及联邦成员互操作等功能.Apratim等[13]关于交通仿真一体化的做法是：首先，使用VISSIM软件建立交通模型；其次，使用MATLAB软件设计交通管理应用场景；最后，用NS3软件进行场景的通信网络仿真.研究需要关注以下问题：1) 关注解决各个软件之间的接口问题，实现软件之间的协同；2) 由于NS3只能与固定数量的节点配置，所以关注节点的动态增减问题；3) 关注NS3移动模型的选择问题.陈永等[14]建立兰州快速公交系统元胞自动机仿真模型，对兰州快速公交系统进行仿真与分析.王江卫等[15]提出了一种结合智能体理论和元胞自动机理论的改进混合交通流建模仿真方法，有效地模拟交通流现象，提高交通仿真效率.刘应东等[16]提出了考虑车辆减速度的元胞自动机模型，通过模拟仿真，得到的车速、流量和密度数据及其相互关系.通过对国内外研究综述，发现基于物联网的智能交通系统中车辆自组织网络研究中仍有需要完善的地方，主要表现在：1) 研究关注角度不同.研究多从工学角度考虑问题，集中在车辆自组织网络技术本身，很少从物联网技术、智能交通系统、管理学和系统论的角度去研究.2) 西部中、小城市应用案例几乎是空白.国内基于物联网的智能交通系统中车辆自组织网络研究较少，针对西部中、小城市的实际安全应用案例更少，很多案例都集中在北京、上海等交通、经济发展迅速的大城市.3) 交通仿真软件的选择问题.目前交通仿真软件主流是VISSIM软件、NS3软件和Matlab等软件，在解决交通仿真一体化的过程中，出现新的问题需要解决.根据研究对象的具体情况，研究内容的侧重，可以尝试使用不同的仿真软件.2 车辆自组织网络的分层协议模型车辆自组织网络是由汽车上装载的无线通信设备、路边建设的采集单元、传输网络、后台处理服务器及相关采集处理软件组成的网络系统，也称车载网[17].车辆自组织网络覆盖一个国家，甚至是整个大陆地区，包括几亿个节点.车辆自组织网络能够很好地感知车辆的速度、位置，采集交通路面状况和车流量等信息.车辆自组织网络的分层协议模型中，物理层通常划分为物理层汇聚协议子层PLCP(physical layer convergence procedure)和物理介质相关子层PMD(physical medium dependent).另外，车辆自组织网络通常会遇到多个物理设备共享介质的情况，数据链路层被划分为介质访问控制子层MAC和逻辑链路控制子层LLC(logical link control).会话层、表示层和应用层合并为一层.如图1所示，显示了车辆自组织网络的分层协议模型.图1 车辆自组织网络的分层协议模型Fig.1 The VANET Hierarchical Protocol model车辆自组织网络的分层协议模型为5层，从高到低依次为应用层、传输层、网络层、数据链路层和物理层.物理层和数据链路层有专门为车辆自组织网络制订的802.11p等协议，传输层和应用层有成熟的协议，在网络层可以通过对路由协议的改进，提高车辆自组织网络总体性能.3 基于OPNET的车辆移动模型构建OPNET软件采用离散事件驱动的模拟机理，OPNET软件包含了大量网络协议和完整的无线套装[18] .产品主要分为四个系列，其中OPNET Modeler为专业技术人员提供一个网络技术和产品开发的平台.具体特点如下：1) OPNET Modeler支持IEEE802.11协议标准，提供了三层建模机制：1) 进程层(Process Level)；2) 节点层(Node Level)；3) 网络层(Network Level).通过链路互联设备形成网络，组织多个网络场景形成工程——网络仿真平台.2) OPNET Modeler采用分层的网络模拟方式.从协议的角度看，节点模块符合开放式系统互联OSI标准，从下到上分别为物理层、MAC层、ARP(address resolution protocol)层、IP(internet protocol)封装层、IP层、TCP层、业务层.分别对应车辆自组织网络的五层分层协议的物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层.3) 由于数据链路层和物理层之间的关系十分紧密，OPNET Modeler软件把物理层和数据链路层的配置放在一起.专门为车辆自组织网定制的802.11p协议，覆盖了MAC层和PHY层，对车辆自组织网络是合适的选择.4) OPNET Modeler内部集成了基于拓扑的路由协议和基于地理位置的路由协议.通过改变网络层使用的路由协议，提高车辆自组织网络的通信性能.OPNET Modeler允许手动建立应用层模型，可以使用软件内置的应用模块进行仿真，也可自定义应用模型.5) OPNET Modeler提供了丰富的网络设备模型，在实际具体应用中，OPNET Modeler软件提供的模型和实际方案在实现结构和清晰度等方面都存在限制.由于本文的仿真关注网络性能的测试研究，所以使用软件模型搭建网络模型，通过修改其模块等方式解决以上问题.本文侧重于交通系统的微观仿真模拟，在车-X通信中，使用模型库里的仿真模型，例如车辆模型选择的是“wlan_station_adv”模块.选择的车辆模型使用IEEE802.11协议，是其他模块的底层，将网络层以上概括成一个数据源和一个接收宿.尽管模型受到实际情况的限制，但问题能够通过修改其模块MAC层的源码等方式解决.3.1 模块MAC层的主要源码车辆模块MAC层的修改后的主要源码：/* Find out whether the surrounding WLAN MAC module*//* supports Hybrid Coordination Function (HCF),*//* specified in the IEEE 802.11e standard. Access the*//* WLAN configuration attribute.*/op_ima_obj_attr_get (op_id_self (),"Wireless LAN Parameters",&comp_attr_objid);comp_attr_row_objid = op_topo_child(comp_attr_objid,OPC_OBJTYPE_GENERIC, 0);/* Read the value of the corresponding attribute under*//* HCF Parameters . */op_ima_obj_attr_get (comp_attr_row_objid,"HCFParameters",&comp_attr_objid);comp_attr_row_objid = op_topo_child(comp_attr_objid,OPC_OBJTYPE_GENERIC,0);op_ima_obj_attr_get (comp_attr_row_objid,"Status",&hcf_support_int);/* Create the appropriate MAC process model.*/mac_prohandle=(hcf_support_int== OPC_BOOLINT_ENABLED)?op_pro_create ("wlan_mac_hcf",OPC_NIL):op_pro_create ("wlan_mac”,OPC_NIL);/* Make the child process the recipient of the *//* interrupts of the module.*/op_intrpt_type_register(OPC_INTRPT_STRM,mac_prohandle);op_intrpt_type_register(OPC_INTRPT_STAT,mac_prohandle);op_intrpt_type_register(OPC_INTRPT_REMOTE,mac_prohandle);/* Spawn the MAC child process. */op_pro_invoke (mac_prohandle, OPC_NIL);……3.2 模块IP层的有限状态机结构图车辆模块IP层的有限状态机结构图，如图2所示.图2 IP层的有限状态机结构图Fig.2 The Finite State Machine Structure of IP layer3.3 模块TCP层的有限状态机结构图车辆模块TCP层的有限状态机结构图，如图3所示.总之，在IEEE 802.11协议的无线局域网中，首先对各种行为进行单独建模，其次通过有限状态机集合成为一个统一的整体系统，最后形成IEEE 802.11协议支持的模块.4 城市道路交通场景下V2V仿真实例近十年来车辆自组织网络领域的研究比较活跃，出现大量的通信方式和协议.在城市道路复杂交通场景下，车辆的运动方式是任意的，无法预测的.但是在单跳城市道路交通场景下，确定车辆的运动趋势相对容易，除交叉口外，车辆节点呈线状分布.因为网络拓扑结构变化不大，因此场景设计的车辆运动轨迹相对单一.根据车辆自组织网络的技术特点，建立车辆模型.在模拟仿真过程中忽略不必要因素，以西部中、小城市道路交通场景下V2V为例对车辆自组织网络总体性能进行评估.图3 TCP层的有限状态机结构图Fig.3 The Finite State Machine Structure of TCP layer4.1 网络拓扑结构城市道路从等级上可划分为快速路、主干路、次干路和支路等类型.快速路车辆可以保持在60～80 km/h的行驶速度，车道宽度一般为3.5～3.75 m；主干路一般为双向6～8车道，设计车速为40～60 km/h，车道宽度一般为3.25～3.5 m；一般情况下，次干路设计车速为30～40 km/h，次干路的非机动车道的宽度大约3.0～3.5 m；支路车速为小于30 km/h.在西部中、小城市道路交通场景下，仿真运行线路设定为5 000 m，忽略车道的宽度.利用OPNET Modeler 仿真平台建立由8个车辆节点组成的车辆无线通信网络模型.双向8个机动车道.其中，4辆车由西向东行使，4辆车由东向西行使，平均速度设为30 km/h，地面无线接入点分别为AP1，AP2，AP3，AP4,…,AP7，路侧单元分别为Server-1、Server-2和 Center server，地面无线接入点、路由器和服务器等设备通过100BaseT链路连接.建立一个模拟的车辆-车辆和车辆-基础设施的网络场景，一个能够适用于车辆-车辆(V2V)网络的路由协议，并在8个车辆节点分别应用DSR(Dynamic Source Routing)协议和AODV(Ad Hoc On Demand Distance Vector)协议，比较二者在无线车辆-车辆通信网络时的性能.仿真时间为600 s，网络拓扑结构如图4所示.图4 车辆-车辆通信网络拓扑结构图Fig.4 The V2V of VANET Network Topology Structure4.2 性能评价标准主要根据下列评价标准进行性能评估：1) 无线网络时延；2) 无线网络吞吐量；3) 无线网络负载.4.3 仿真结果仿真结果如图5所示.对比图中显示AODV协议在网络平均时延、吞吐量以及负载等方面都比DSR协议占有优势，更适合车辆自组织网络的通信需求.从图5仿真结果分析得出：1) 从网络平均时延方面性能看，AODV协议比DSR协议占有优势.因为AODV协议使用序列号减小数据包重发几率.而DSR协议发送的数据包都增加了报文的长度，导致时延要长于AODV协议.图5 车辆-车辆通信网络Wireless LAN参数变化Fig.5 The V2V of VANET Wireless LAN parameter variation2) AODV协议的吞吐量高于DSR协议.因为AODV协议具有DSR协议的路由发现和路由维护功能，同时使用了逐跳路由、序列号等.与DSR协议比，AODV协议提高了网络的利用率.3) DSR协议的负载小于AODV协议.这是由于AODV协议路由负载主要是路由请求分组.而DSR协议的路由负载是路径错误包和路由应答分组，所以最大程度降低了路由负载.5 结论使用OPNET Modeler软件建立城市道路交通场景下基于物联网的智能交通系统多跳场景V2V的无线数据通信场景，评估了V2V场景下的无线网络总体性能.仿真实验表明在低速运动中，对于车辆-车辆(V2V)通信网络，AODV路由协议在网络平均时延、吞吐量、路由负载等性能上都比DSR路由协议更适合实际网络的通信要求.因为AODV协议采用逐跳路由，AODV协议在路由条目中包含了目的节点序列号，虽然需要维护路由表，但在低速运动中，由于节点的低速运动使得网络拓扑结构变化不大.但在高速运动中，由于增加了大量过期的路由条目，过期的路由会影响路由的准确性.因此，AODV协议不太适用于拓扑变化频繁的移动网络.但GPSR(greedy perimeter stateless routing)协议采用贪婪转发策略并不需要维护完整路由，也未使用路由表及路由缓存.因此，GPSR协议更加适用于高速运动的车辆自组织网络，未来的仿真研究侧重于此.近年来车辆自组织网络领域的研究比较活跃，出现大量的通信方式和协议，今后的主要研究方向是向实地实验发展，研究在城市复杂交通环境下V2V场景的网络平台构建与性能优化.【相关文献】[1] HANNES H,KENNETH P L.VANET车载网技术及应用[M].孙利民,何云华,周新运,译.北京:清华大学出版社,2013.[2] DAMITH C R.物联网RFID多领域应用解决方案[M].北京:机械工业出版社,2014.[3] ZHANG Y,TAN I L,LABERTEAUX K,et al.A differential OFDM approach to coherence time mitigation in DSRC[C]//ACM International Workshop on Vehicular Inter-Networking.ACM,2008:1-6.[4] AHMEDZAID F,CARTER A.Vehicle Safety Communications - Applications VSC-A.First Annual Report December 7,2006 through December 31,2007[J].Communication Systems,2009.[5] 宋超.无线Ad Hoc网络路由算法研究[D].西安:电子科技大学,2009.[6] 揭志忠.高速公路环境VANET的高效路由算法研究[D].武汉:武汉大学,2013.[7] 朱东杰.车载自组网路由协议及路径决策模型研究[D].哈尔滨:哈尔滨工业大学,2015.[8] WANG N W,HUANG Y M,CHEN W M.A novel secure communication scheme in vehicular ad hoc networks[J].Computer Communications,2008,31(12):2827-2837.[9] 李桂森.车载自组织网络数据分发技术研究[D].杭州:浙江工业大学,2012.[10] 朱晓玲.VANET安全和隐私保护机制研究[D].合肥:合肥工业大学,2013.[11] 肖玲,李仁发,罗娟.车载自组网的仿真研究综述[J].系统仿真学报,2009,21(17):5330-5335.[12] 孙剑,吴志周.车路协同系统一体化仿真实验平台[J].实验室研究与探索,2014,33(2):75-78.[13] APRATIM C,TOMASZ M,CHETAN B，et al.An integrated simulation environment for testing V2X protocols and applications[C]//The International Conference on Computationa Science.ICCS 2016.Procedia Computer Science,2016,80(C):2042-2052. 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物流系统建模与仿真
现代物流模拟课程设计指导书经济与管理学院2010.3目录一课程简介 (3)二课程目的 (3)三课程设计方式与要求 (3)四课程进度安排 (3)五考核方式与成绩评定 (3)六课程内容 (4)（一）物流系统概述 (4)（二）物流系统模型概述 (5)（三）物流系统仿真 (6)（四）现代物流模拟实验模块 (7)模块一：物流节点选址模型与仿真 (7)模块二：运输配送系统模型与仿真 (9)模块三：库存控制模型与仿真 (10)模块四：物流节点设施布局模型与仿真 (11)七参考教材 (11)一课程简介《现代物流模拟》为经济管理专业的综合实验课，它通过实战式的仿真情境，将学生置身于企业生产经营活动中，并通过计算机模拟的形式，让学生亲身参与到生产企业的物流与供应链管理活动中，从战略定位，到市场营销活动，到订单活动，到采购与库存决策，到物料供应，到生产与新品研发，到销售与资金运作，从而让学生全面了解企业生产经营活动与物流、供应链管理概况，把握企业成功的关键因素。
二课程目的通过课程设计，要求学生能综合运用物流专业知识和技能，解决具体案例情境下的物流问题，训练综合分析问题、解决问题的方法和技巧，提高综合应用能力，提高创造能力和团体合作精神。
三课程设计方式与要求1 学生分组确定各小组成员（每4人构成一个小组），并商量确定课程设计的主题项目，主题项目为现代物流模拟实验的四个模块；2 各小组根据已选定的主题进行系统建模与设计；3 课程设计过程中，各小组独立完成，组内成员分工协作；4 课程设计完成后，各小组成员提交实验报告，并由一名小组代表陈述本小组实验方案（以PPT 形式展示）。
四课程进度安排五考核方式与成绩评定授课教师根据学生的学习态度、出勤情况、操作技能、设计质量和实验报告的完成情况等来综合考核学生的实验成绩。
评分依据：1、学生学习态度是否良好2、学生软件操作技能是否熟练3、实验是否具有一定的技术含量和实现难度4、实验结果能顺畅运行5、是否按时完成一定质量水平的实验报告6、实验说明是否准确详尽7、相关资料与数据是否齐全六课程内容（一）物流系统概述物流系统是指在一定的时间和空间里，由所需位移的物资与包装设备、搬运装卸机械、运输工具、仓储设施、人员和通讯联系等若干相互制约饿动态要素，所构成的具有特定功能的有机整体。
第一讲 交通仿真概述
计算机仿真可以再现一些难以再现的观测结果 （交通事故）
优点 --(1) 灵活性 (不受时间和空间的制约) (2) 可重复性 (克服交通调查的不可再现性) (3) 可进行方案实施前后的比较 (4) 节省人力和时间
缺点 --(1) 容易误导用户 (2) 只是客观系统的模拟，并不是系统的最优化 (3) 难以获得模型标定所需大量数据 (4)仿真结果不易被接受(信任度较低)
第三阶段（20世纪80年代初--）
系统建模突破微观模型与宏观模型界限，出现混合模型 （ INTEGRATION） 仿真软件向大型化、综合性发展（Trips、TransCAD、 Paramics） 从软件开发转向系统模型改进 新的计算机技术应用（仿真界面更友好、人机交互方便） （VISSIM、VISEM、AMSUN） 80年代我国交通仿真开始发展
通用性
容易入门和使用 精确、节省时间
• 宏观
• CORFLO, FREQ , OREMS, METANET, TRANSYT
• 中观
• DYNASMART, DYNAMIT
• 微观
• AIMSUN, CORSIM, MITSIM,
PARAMICS, SimTraffic, TRANSIMS, VISSIM
第一阶段（20世纪40年代末-60年代初）
核防护问题 英国道路研究实验室（TRRL ） 于 1951年完成交叉口 仿真 1953年美国加利福尼亚大学交叉口和高速公路仿真
第二阶段（20世纪60年代初-80年代初）
德国卡尔斯鲁厄大学交通研究所Wiedemann于1974年著 《道路交通流的计算机仿真》 20世纪60年代初，宏观交通仿真 20世纪60年代末，微观交通仿真
交通运输规划中的可达性分析与模型建立
交通运输规划中的可达性分析与模型建立对于一个城市的交通规划来说，可达性是一个至关重要的因素。
可达性指的是人们可以以多快的速度和方便性到达目的地的程度。
而要对可达性进行分析，就需要建立相应的模型来评估不同交通工具和路线的效率。
可达性分析的第一步是收集和整理相关的数据。
首先需要获取地图数据，包括道路网络、公交线路、地铁/轻轨线路等。
同时，还需要了解人口分布和工作地点的分布情况，以及人们通勤的时间和方式等信息。
这些数据对于建立可达性模型和分析交通状况都至关重要。
在具体的可达性分析中，常用的指标包括出行时间、出行距离、路段运行速度等。
其中，出行时间是最为关键的指标，可以更直观地表示出人们到达目的地所需的时间。
除了直接测量，还可以通过交通流模型进行模拟和预测。
交通流模型可以根据历史数据和实时数据来估计不同道路的通行速度，从而计算出从源地到目的地的出行时间。
这种模型的建立需要依赖大量的数据，并且需要不断地进行参数的校准和调整。
除了出行时间，可达性分析中还可以考虑其他的因素，如出行距离。
出行距离对交通规划来说也非常重要，因为通常情况下，人们更愿意选择距离更近的交通方式。
通过分析不同路线的距离和出行时间，可以进一步优化公共交通线路的设置和调整，以提高可达性。
在可达性分析中，还可以考虑不同人群的特殊需求。
比如，老年人、残疾人和儿童等特殊群体对交通的需求可能与一般人有所不同。
他们可能更需要便捷的交通工具和特殊的出行设施。
因此，在交通规划中需要考虑到这些特殊群体的需求，提供跨领域、多模式的综合交通服务。
除了可达性分析，模型的建立也是交通规划过程中必不可少的一部分。
建立一个准确的交通模型可以帮助规划者更好地理解交通网络，优化交通设施的布局，并进行交通预测和评估等工作。
交通模型可以分为四个层次，分别是微观模型、宏观模型、物理模型和行为模型。
微观模型主要关注车辆和行人的行为和交互，可以用来模拟交通流动过程。
宏观模型则更注重整体交通状况的分析和预测，以及对道路通行能力和瓶颈的评估。
大型复杂系统建模与仿真技术研究
大型复杂系统建模与仿真技术研究大型复杂系统建模与仿真技术是指通过采用数学方法、计算机算法和计算机模型等工具，对大型复杂系统进行分析、设计、建模和仿真的一种技术。
这种技术可用于评估系统的性能、优化设计参数、探索系统的行为以及指导决策等方面。
以下是关于大型复杂系统建模与仿真技术的研究内容和应用领域。
一、研究内容1.数学建模：通过建立数学模型来描述大型复杂系统的行为和相互作用，包括系统的结构、组成部分以及它们之间的关系等。
2.模型开发：利用数学规则、物理原理和统计方法等，将数学模型转换成计算机可以处理的形式，例如数学方程、差分方程、微分方程等。
3. 仿真算法：设计和实现用于模拟大型复杂系统行为的计算机算法，例如离散事件仿真、连续系统仿真、Agent-based仿真等。
4.模型验证和验证：通过将模型的输出与实际系统的观测结果进行对比，并进行一系列的测试和验证来确认模型的正确性和可靠性。
5.性能评估：利用模型和仿真技术来评估大型复杂系统的性能，包括时间响应、系统稳定性、吞吐量、效率等指标。
6.参数优化：应用优化算法和算法来寻找最优或接近最优的设计参数，以提高大型复杂系统的性能。
7.决策支持：利用模型和仿真技术来辅助决策制定，例如制定政策、规划资源、优化运营等。
二、应用领域1.交通运输：通过建立交通网络模型，模拟城市交通流量，优化交通信号控制，改善交通拥堵问题等。
2.能源系统：通过建立电力系统模型、能源网络模型，评估电力系统的稳定性、效率和可靠性，优化电力系统的调度和规划。
3.生态系统：通过建立生态系统模型，研究物种互动、能量流动、生态平衡等问题，评估环境变化对生态系统的影响，制定环境保护策略。
4.经济系统：通过建立经济系统模型，研究市场供需关系、价格变动、产业发展等问题，预测经济走势，辅助政策和决策制定。
5.医疗系统：通过建立医疗系统模型，研究医院排队问题、医疗资源配置问题，优化医疗服务流程和资源利用。
6.生产系统：通过建立生产系统模型，优化生产线布局和生产调度，提高生产效率和质量。
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道路交通运输系统建模与仿真研究
随着城市化进程的加快和人口的大规模迁移，道路交通问题日益突出。
为了有
效地解决交通管理与规划中的复杂性和不确定性，研究者们开始利用建模与仿真技术来模拟道路交通运输系统。
本文将着重探讨道路交通运输系统建模与仿真的研究。
一、模型的类型与应用
在道路交通运输系统建模与仿真中，常用的模型有传统模型和智能模型两种。
1. 传统模型
传统模型主要通过数学方程来描述道路交通运输系统，如交通流模型、驾驶行
为模型和交通信号灯优化模型等。
通过这些模型，我们可以分析交通流量、拥堵状况以及交通信号灯的优化策略。
这些模型大多基于已有的交通理论和实证研究，在实践中得到了广泛应用。
2. 智能模型
智能模型主要基于计算机科学、人工智能和机器学习等领域的技术，通过模拟
人类的思维和决策过程，对道路交通运输系统进行仿真。
智能模型能够更好地处理道路交通系统中的复杂性和不确定性，提高交通管理与规划的效率和准确性。
例如，基于智能模型的交通信号灯优化算法能够根据实时交通流量来自动调整信号灯的时序，减少拥堵和等待时间。
道路交通运输系统建模与仿真的应用非常广泛。
在交通规划中，可以利用模型
来预测未来道路交通网络的拥堵情况，优化交通规划方案。
在交通管理中，可以利用智能模型对实时的道路交通状况进行实时监测和优化。
另外，模型还广泛应用于交通工程、交通安全评估和交通指挥调度等领域。
二、建模与仿真的方法
建模与仿真的方法多种多样，主要包括基于理论的建模和基于数据的建模两大类。
1. 基于理论的建模
基于理论的建模主要是利用交通理论和实证研究的基础上，通过制定数学方程
和模型来描述道路交通运输系统。
这种建模方法需要较多的先验知识和实地调查，但可以根据一定的规律和规则来模拟交通系统的行为。
2. 基于数据的建模
基于数据的建模是通过收集和分析大量的交通数据，包括交通流量、速度和道
路条件等，来建立模型。
这种建模方法通常使用机器学习和数据挖掘等技术，通过对大数据进行处理和分析，挖掘隐含的交通规律和趋势。
这种建模方法需要较少的先验知识，但对数据的质量和准确性要求较高。
三、挑战与未来发展
尽管道路交通运输系统建模与仿真在实践中已取得了一些成果，但仍面临一些
挑战。
首先，道路交通系统的复杂性和不确定性使得建模与仿真任务变得更加困难。
其次，数据的获取和加工过程也存在一定的难题，特别是对于现场数据的获取和处理。
第三，缺乏标准化和一致性的建模方法限制了模型的通用性和可应用性。
未来，道路交通系统建模与仿真将面临以下几个发展方向。
首先，应进一步加
强基于智能模型的研究，采用更先进的人工智能和机器学习技术来模拟人类的决策过程。
其次，可以探索更多的数据驱动方法，利用大数据和云计算等技术来改进建模和仿真的效率和准确性。
此外，还需要进一步完善建模与仿真的标准和规范，以便不同城市和地区之间的模型可以互相通用和比较。
综上所述，道路交通运输系统建模与仿真是当前交通领域的重要研究方向。
通
过建立合理的模型和仿真平台，我们可以更好地了解道路交通系统的行为和特点，
从而有针对性地解决道路交通问题。
随着逐步解决技术和数据等方面的挑战，道路交通系统建模与仿真的研究必将取得更大的突破。