12.12.2017
© Данилова Світлана, група е-602, ЕФ МГУ
В даний час систему міського транспорту можна охарактеризувати розвитком міських доріг і зростанням дорожнього трафіку, які призводять до зростання пробок. Внаслідок тривалого часу, проведеного в пробках, подорож може виявитися скрутним як для автолюбителів, так і для аварійних служб і автоколон, які перевозять вантажі і «чутливі» товари. Для вирішення цієї проблеми було використано імітаційне моделювання для аналізу та оптимізації часу поезки для учасників дорожнього руху в міському середовищі. Стаття, за якою написано дане есе, присвячена оптимізації транспортного потоку в місті Сібіу (Румунія, регіон Трансільванія) за допомогою агент-орієнтованої моделі і програмного забезпечення AnyLogic.
Вступ
Транспортна інфраструктура відіграє важливу роль у розвитку будь-якого міста. Ефективне функціонування транспортних систем робить позитивний вплив на життя населення в найбільш густонаселених районах міста. Десятиліттями використовувалась модель аналізу, яка спиралася на поняття «мобільності», тобто збільшення швидкості рухомих транспортних засобів і відповідно зекономленого часу поїздки. Хоча на інтуїтивному рівні такий підхід видається доцільним, в даний час він виявляється проблематичним.
При аналізі системи міського транспорту необхідно взяти до уваги безліч чинників: вулиці, автомагістралі, велосипедні доріжки, маршрути громадського транспорту і т.д. Здатність реалістично передбачити попит на перевезення має вирішальне значення для планування дорожньої інфраструктури. У зв'язку з цим в останні десятиліття активно використовуються агент-орієнтовані моделі розвитку міста. У літературі можна знайти безліч агент-орієнтованих моделей планування системи міського транспорту в різних географічних масштабах та з різним ступенем деталізації поведінки агентів. Ці моделі довели свою ефективність при моделюванні всього різноманіття міського середовища.
Агент-орієнтоване моделювання є надійним інструментом для аналізу альтернативних сценаріїв розвитку міського середовища. Моделювання такої системи складно провести традиційними методами внаслідок складності реального світу і наявність взаємозалежностей між системами. Існує три основні підходи: системна динаміка, дискретно-подієвого моделювання і Агентне моделювання. Для системної динаміки передбачається високий рівень абстракції, цей підхід використовується для вирішення завдань стратегічного рівня. При дискретно-подієвому моделюванні процес описується як послідовність окремих дискретних подій, моделювання відбувається на середньому рівні абстракції. При агент-орієнтованому підході моделюється поведінка кожного окремого агента і встановлюються зв'язки між ними. Більш докладно про ці три підходи можна дізнатися на сайті https://www.anylogic.ru/ . Використання того чи іншого підходу залежить від типу системи або процесу, а також цілей моделювання.
приклад
Розглядається приклад оптимізації системи транспортних потоків в місті Сібіу. Для моделювання було взято супутникове зображення міста з Google Maps. Сібіу - місто, розташоване в Трансільванії (Румунія), з населенням 147.245 чоловік. Місто розташоване в 215 км на північний захід від Бухареста. Місто перетинає річка Сібін, притока річки Олт. Сібіу є одним з найважливіших культурних центрів Румунії.
Для даної статті було розглянуто сценарій руху транспортних потоків по дорозі, що перетинає річку Сібін і веде до виїзду з міста. Оскільки виїзд з міста проходить поруч з міжнародним аеропортом міста Сібіу, то в години пік там часто утруднено рух.
Передумови моделі: розглядається автоколона, що складається з 5 транспортних засобів, яка в'їжджає в місто з південної його сторони і рухається на захід, до виїзду з міста. Автоколона направляється до митного терміналу, розташованого поруч з аеропортом, щоб занурити товари і чутливі вантажі. У напрямку свого руху автоколона повинна проїхати по єдиною доступною дорозі, що проходить по мосту через річку Сібін. Цей маршрут досить завантажений, особливо на початку і наприкінці тижня.
Постановка проблеми: як оптимізувати транспортні потоки в зазначеній частині міста Сібіу, щоб зменшити час у дорозі автоколони з урахуванням можливих пробок (рис. 1).
Мал. 1. Район міста Сібіу.
Щоб вирішити задачу оптимізації, була побудована імітаційна модель за допомогою програмного забезпечення AnyLogic University Researcher v.7.3.6. Побудова моделі відбувалося у відповідності з наступними етапами.
Етап 1. Створення дорожньої мережі.
Спочатку була створена нова імітаційна модель з назвою "Transportation_Sibiu city". Потім в AnyLogic був доданий супутниковий знімок з Google Maps, що відноситься до цікавого для нас району міста Сібіу. Для реалістичних результатів знімок повинен був бути промасштабірован відповідно до масштабу в AnyLogic (масштаб 20 метрів).
Потім були створені дороги і дорожні розв'язки так, як вони проходять в реальному світі (рис. 2).
Мал. 2. Район міста Сібіу, дороги в AnyLogic.
Етап 2. Логіка траспортних потоків.
Після першого етапу була побудована блок-схема з урахуванням напрямку руху по смугах. Блок-схема містить такі елементи: carSource, carMoveTo, carDispose, selectOutput. Елемент selectOutput може мати 2 або 5 вихідних порту. Якщо у автомобіля є можливість повернути ліворуч, праворуч або їхати прямо, то слід використовувати selectOutput5. На рис. 3 сегменти дороги пов'язані з елементами.
Мал. 3. Блок-схема міської транспортної мережі.
Етап 3. Установка світлофорів.
Після створення блок-схеми модель була запущена для виявлення неадекватного функціонування. Для дорожніх розв'язок необхідно встановити світлофори (рис. 4 і 5). Без них AnyLogic виведе попередження.
Мал. 4. Моделювання дорожнього трафіку.
Мал. 5. Встановлення світлофорів.
Етап 4. Оптимізація роботи світлофорів.
Спочатку було знайдено середній час руху - 63,345 сек. (Рис. 6) при часу моделювання близько 10 хв. (600 сек.)
Мал. 6. Результат моделювання.
Потім система транспортних потоків була оптимізована шляхом зменшення часу кожної фази роботи світлофорів. Час роботи кожної фази було параметризрвані. Використовувалося 4 параметра зі значенням за замовчуванням 30 сек .: p1 і p2 для trafficLights; p3 і p4 для trafficLights1. Для оптимізації транспортної системи був проведений експеримент, в якому проводився пошук набору параметрів, який забезпечував би мінімальне значення цільової функції (часу руху). AnyLogic відображає оптимізаційний процес в ході послідовних ітерацій. Всі параметри змінювалися в діапазоні від 10 до 35 сек. з кроком 5 сек. Всього було проведено 200 ітерацій. На рис. 7 графік відображає процес оптимізації. По осі X відкладено номер ітерації, по осі Y - поточне значення, найкраще недосяжне значення, найкраще досяжне значення для кожної ітерації. Потім все найкращі досяжні значення для кожного параметра були використані для вихідної імітаційної моделі.
Мал. 7. Результати оптимізації.
На рис. 7 показані отримані значення параметрів: p1 = 15s, p2 = 35s, p3 = 20s, p4 = 35s. Після підстановки цих значень в вихідну модель середній час поїздки зменшилась з 63,345 сек. до 50,514 сек. (Рис. 8).
Мал. 8. Оптимізована модель.
висновок
В даний час рішення задачі оптимізації транспортних потоків в густонаселених районах міста відіграє важливу роль. Міська транспортна система може бути змодельована і проаналізована за допомогою програмного забезпечення AnyLogic. У даній статті були наведені результати оптимізації транспортного потоку для міста Сібіу (Румунія). Шляхом зміни роботи різних фаз світлофора було досягнуто зменшення часу поїздки з 63,345 сек. до 50,514 сек. Для уточнення результатів даного агент-орієнтованого моделювання потрібно додатково досліджувати вплив поведінки пішоходів, різних видів транспорту, велосипедистів тощо
Оригінал статті: [Coman Marin-Marian, Dorel Badea. "The Vehicles Traffic Flow Optimization in an Urban Transportation System by Using Simulation Modeling." Land Forces Academy Review 22.3 (2017): 190-197].
