Оптимизация движения транспортного потока на регулируемом перекрестке с использованием имитационного моделирования

Авторы: Кузнецов Т.А.
Опубликовано в выпуске: #7(72)/2022
DOI: 10.18698/2541-8009-2022-7-808
Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Системный анализ, управление и обработка информации, статистика
Ключевые слова: имитационное моделирование, агентное моделирование, моделирование транспортного потока, транспортная система, организация движения, оптимизация, цифровой двойник города
Опубликовано: 18.08.2022

Задача анализа загруженности улично-дорожной сети города в настоящее время очень актуальна. Активный рост городов России определяет увеличение нагрузки на существующие в них транспортные системы, что требует своевременных и точных решений по развитию дорожной инфраструктуры. Методы транспортного моделирования позволяют проводить аналитические исследования изменения плотности потока транспортных средств на участках транспортной системы города с целью определения ее загруженности и повышения эффективности ее работы. В статье рассмотрен метод имитационного транспортного моделирования и выполнено моделирование движения транспортных средств на регулируемом перекрестке улично-дорожной сети города Москвы. С помощью оптимизационного эксперимента получены значения оптимальных длительностей работы фаз светофора на регулируемом перекрестке.

Литература

[1] Лобода В. Парк транспортных средств в России: как он изменился за 10 лет? URL: https://www.autostat.ru/infrographics/43122/ (дата обращения: 27.04.2022).

[2] Тимерханов А. В России на 1000 жителей приходится 318 легковых автомобилей. autostat.ru: веб-сайт. URL: https://www.autostat.ru/news/51098/ (дата обращения: 27.04.2022).

[3] Тимерханов А. Обеспеченность автомобилями в крупнейших городах России. autostat.ru: веб-сайт. URL: https://www.autostat.ru/press-releases/46332/ (дата обращения: 27.04.2022).

[4] Потапова И.А., Бояршинова И.Н., Исмагилов Т.Р. Методы моделирования транспортного потока. Фундаментальные исследования, 2016, № 10-2, c. 338–342.

[5] Недяк А.В., Рудзейт О.Ю., Зайнетдинов А.Р. Классификация методов моделирования транспортных потоков. Вестник Евразийской науки, 2019, т. 11, № 6. URL: https://esj.today/PDF/87SAVN619.pdf

[6] Швецов В.И. Математическое моделирование транспортных потоков. Автоматика и телемеханика, 2003, № 11, c. 3–46.

[7] Жанказиев С.В., ред. Имитационное моделирование в проектах ИТС. М., МАДИ, 2016.

[8] Zudina OV. Process-oriented approach into Rao X simulation modeling system. In: IFToMM WC 2019. Springer, 2019, pp. 531–536. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-20131-9_53

[9] Свистунова А.С., Хасанов Д.С., Кравец Д.М. Построение цифрового двойника западного скоростного диаметра Санкт-Петербурга на основе имитационного моделирования. ИММОД-2021. Тр. конф. СПб., АО ЦТСС, 2021, c. 382–388.

[10] Официальный сайт программы AnyLogic. URL: https://www.anylogic.ru (дата обращения: 27.04.2022)

[11] Макарова И.В., Давлетшин Д.Ф., Бойко А.Д. Применение имитационного моделирования для решения проблемы безопасности на пешеходных переходах. ИММОД-2017. Тр. конф. СПб., Изд-во НОИМ, 2017, c. 469–473.

[12] Холкин А.В., Павлов А.Д. Имитационное и математическое моделирование автомобильного движения средствами Anlygogic и Statistica. V Межд. науч.-практ. конф. САПР и Моделирование в современной электронике. Барнаул, Новый формат, 2021, c. 175–178.

[13] Malim M.R., Halim F.A., Abd Rahman S.S. Optimizing traffic flow at a signalized intersection using simulation. MJoC, 2019, vol. 4, no. 2, pp. 261–269.

[14] Google Earth. google.com: веб-сайт. URL: https://www.google.com/intl/ru/earth/ (дата обращения: 27.04.2022).

[15] Московский транспорт: веб-сайт. URL: https://transport.mos.ru/ (дата обращения: 27.04.2022).