'
Мальцев М.В.
ВЛИЯНИЕ ЗАЕЗДНЫХ КАРМАНОВ НА БЕЗОПАСНОСТЬ И ПРОПУСКНУЮ СПОСОБНОСТЬ ДОРОГИ *
Аннотация:
представлена разработка методами агентного и дискретно-событийного моделирования имитационной модели элемента дорожной сети, состоящего из двух участков дороги вблизи остановочных пунктов, для анализа движения транспортных средств, прогнозирования транспортных потоков и разработки мер по оптимизации дорожного трафика. По результатам вычислительных экспериментов исследования транспортных потоков на выбранном участке дорожной сети с целью улучшения ее функционирования предложена оптимальная схема движения.
Ключевые слова:
дискретно-событийное моделирование, дорожная сеть, имитационная модель, оптимизационный эксперимент
С безостановочным наращиванием городской мобильности и интенсификацией транспортных потоков возрастает важность обеспечения безопасности движения в зонах остановочных пунктов. Эти привлекательные точки транспортной инфраструктуры стали не только катализаторами для пассажирского движения, но и местами интенсивного взаимодействия различных видов транспорта, создавая уникальные вызовы для обеспечения безопасности.Настоящая научная статья направлена на систематическую оценку факторов, влияющих на безопасность движения транспортных средств в зонах остановочных пунктов.Анализ современных методологий оценки безопасности является ключевым аспектом нашего исследования, направленного на повышение безопасности и эффективности транспортной инфраструктуры в городских условиях.ВВЕДЕНИЕ. В век информационных технологий прогнозирование приобрело всеобщую значимость и находит применение во многих отраслях – в торговле, медицине, инженерии. В последние годы в прогнозировании активно применяется моделирование, которое позволяет проверить эффективность решения до его реализации без риска потери времени, финансов и угрозы жизни людей [1]. Средствами имитационного моделирования осуществляется воспроизведение работы изучаемой системы или процесса во времени при различных режимах функционирования [2, 3]. Это удобный инструмент для анализа, поскольку обладает такими качествами, как наглядность, простота для понимания и проверки. Имитационное моделирование помогает найти оптимальные решения в разных областях производства и науки, а также позволяет получить более четкое представление о сложных системах [4]. Имитационные модели широко используются в процессах проектирования сложных многофункциональных систем, и применение имитационного подхода возможно в любой сфере человеческой деятельности [2–8]. Плюсом имитационного моделирования в отличие от других методов является возможность проверки и анализа модели в действии и внесения в создаваемую модель изменений в процессе ее разработки. Пакет AnyLogic – это профессиональная отечественная система имитационного моделирования, предназначенная для построения и анализа различного типа моделей [1, 2]. В данной работе в среде AnyLogic с применением агентного и дискретно-событийного моделирования построена имитационная модель двух остановочных пунктов, проведены эксперименты по анализу и прогнозированию транспортных потоков на выбранном участке дорожной сети, предложена оптимизация схемы движения транспортных средствами за счет изменения длительности фаз светофоров.МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ. В литературе выделяют три основных вида имитационного моделирования: агентное, дискретно-событийное и системную динамику. Агентное моделирование применяется для анализа и прогнозирования поведения сложных систем. Агент может взаимодействовать с окружающим миром, принимать решения по определенному набору правил. Главной задачей агентных моделей является получение информации об общем поведении системы, и часто такой подход используется в биологии, социологии, экологии. Основным способом определения причинно-следственных связей и взаимовлияния элементов системы является системная динамика, используемая в различных процессах производства товаров и услуг. При этом осуществляется абстрагирование от конкретных объектов и событий и «агрегатный» подход к оценке системы и исследуемым процессам. В случае необходимости вычленения конкретных действий из общей последовательности событий применяется метод дискретно-событийного моделирования. Часто такой подход используется в производственных циклах, когда важно оценить результат деятельности только определенных участков производства. Дискретно-событийное моделирование используется для построения модели, которая будет отражать развитие системы во времени. Опишем построение методами агентного и дискретно-событийного моделирования имитационной модели двух смежных перекрестков, расположенных на пересечении улиц города Екатеринбург: Малышева – Московская, 8 Марта – Большакова (рис. 1.). Для имитации транспортных потоков и элементов дорожного движения использовались спутниковый снимок и библиотека моделирования дорожного движения в AnyLogic PLE, а также пешеходная библиотека , с помощью которых настраивались дорога, количество полос, разделительные линии, ширина дорожного полотна, работа общественного транспорта, работа светофоров и другие характеристики, соответствующие реальным перекресткам. В построенной модели откорректированы возможные направления движения транспортных средств с учетом соблюдения правил дорожного движения (рис. 2.). Имитация транспортных потоков и процесса дорожного движения также проводилась с использованием блоков библиотеки [1]: «CarSource» моделировал появление транспортного средства на дороге, «CarMoveTo» – движение транспортных средств, «CarDispose» – окончание проезда транспортными средствами перекрестков. Диаграммы транспортных потоков, полученных на основе дискретно-событийной методологии, задающие возможные направления движения транспортных средств, представлены на рис. 3. Для регулирования трафика в модель из библиотеки введен блок «TrafficLight», соответствующий светофору. Исходные данные для длительности фаз светофора установлены по результатам натурных наблюдений.Рис. 1. Спутниковые снимки перекрестков Малышева - Московская слева, 8 Марта - Большакова справа. Рис. 2. Модель дорожной сети. Рис. 3. логические элементы моделей. В модели создана популяция из агентов – автомобилей с именем «Car» с заданным каждому агенту параметром «ВремяПоявления». Популяция указана во всех блоках «CarSource». В поля основных характеристик агентов «Car» введены средние значения, рассчитанные в соответствии с правилами скоростного режима в населенном пункте.Как показывает практика, а также имитация, в близи остановочных пунктов возникают конфликтные точки при выезде общественного транспорта из остановочного пункта (рис. 4.) (рис. 5.)Рис. 4.Рис. 5.РЕЗУЛЬТАТЫ И ИХ ОБСУЖДЕНИЕ. Для определения оптимальной конфигурации дороги и остановочных пунктов вблизи. Создан эксперимент с типом оптимизация и настройка новых свойств. В качестве целевой функции принята минимизация количества конфликтных точек. Вблизи перекрестка улиц 8 Марта - Большакова создан заездной карман для общественного транспорта (рис. 6.), вблизи перекрестка улиц Малышева – Московская создана выделенная полоса (Рис. 7.)Рис. 6. Представлены изменения вблизи перекрестка 8 Марта-Большакова. Рис. 7. Представлены изменения вблизи перекрестка Малышева- Московская. ЗАКЛЮЧЕНИЕ. В среде Anylogic PLE с использованием агентного и дискретно-событийного моделирования разработана и реализована имитационная модель двух перекрестков города Екатеринбурга. Проведен анализ движения транспортных потоков по выбранному элементу дорожной сети. Выполнена оптимизация. В результате эксперимента увеличена пропускная способность дороги повышена снижено число конфликтных точек. Полученные результаты могут быть использованы для анализа и прогнозирования транспортных потоков с целью улучшения функционирования дорожной сети и оптимизации дорожного движения.
Номер журнала Вестник науки №5 (74) том 3
Ссылка для цитирования:
Мальцев М.В. ВЛИЯНИЕ ЗАЕЗДНЫХ КАРМАНОВ НА БЕЗОПАСНОСТЬ И ПРОПУСКНУЮ СПОСОБНОСТЬ ДОРОГИ // Вестник науки №5 (74) том 3. С. 1654 - 1661. 2024 г. ISSN 2712-8849 // Электронный ресурс: https://www.вестник-науки.рф/article/14768 (дата обращения: 06.11.2024 г.)
Вестник науки СМИ ЭЛ № ФС 77 - 84401 © 2024. 16+
*