Материал: Методы и алгоритмы управления и организации дорожного движения в населенных пунктах. Врублевская С.С., Подольский В.П

Практическая значимость и результаты внедрения. На основании выполненных исследований синтезированы методы, модели и алгоритмы обеспечивающие управление и организацию дорожного движения в городских условиях с существенным сокращением временных затрат должностных лиц при организации взаимодействия с органами государственной власти и местного самоуправления за счет интеллектуализации их деятельности при заданных критериях качества.

Использование разработанных в диссертации моделей и механизмов позволяет многократно применять разработки, тиражировать их и осуществлять их массовое внедрение с существенным сокращением продолжительности трудозатрат и средств.

Разработанные модели используются в практической деятельности следующих предприятий: ГУ «Межрегиональная дирекция по дорожному строительству ДСД Центр» (Воронежский филиал).

Методы, алгоритмы и модели включены в состав учебного курса «Организация, планирование и управление дорожным комплексом», в Воронежском государственном архитектурно–строительном университете.

Апробация работы. Основные результаты исследований и научных разработок докладывались и обсуждались на конференциях: международной научно-практической конференции «Образование, наука, производство и управление» (Старый Оскол, СТИ МИСиС, 2006 г.) и международной научной конференции «Сложные системы управления и менеджмент качества» (Старый Оскол, СТИ МИСиС, 2007 г.), четвертой международная научнопрактической конференции «Системы управления эволюцией организации» (Санья, Китайская Народная республика, 2007 г.), международной научно - технической конференции «Наука и технологии актуальные проблемы (9-14 апреля Ставрополь, 2007), «62 – 64 научно – технические конференции ВГАСУ» (г. Воронеж 2007 – 2010 гг.); межд. науч.- практич. конференция «Пожарная безопасность: проблемы и перспективы» (22 сентября 2010, г. Воронеж); 65-й всероссийской научно-практической конференции «Инновации в сфере науки, образования и высоких технологий», Пенза, 2010.

Публикации. По теме диссертации опубликовано 15 печатных работ общим объемом 63 страницы (лично автором выполнено 23 с).

Личный вклад автора в работах, опубликованных в соавторстве, состоит в следующем: в работах [2], [4], [6], [9] автором разработана модель для оценки загруженности автомагистралей города; в работах [5], [15] автору принадлежит механизм классификации возникающих дорожных ситуаций; в работах [8], [13], [14] автор разработал модель взаимодействия органов государственной власти и местного самоуправления с подрядчиками и страховыми компаниями; в работах [3], [12] автором предложен алгоритм извлечения знаний для машины вывода; в работах [7], [10], [11] автору принадлежит алгоритм функционирования системы управления и организации дорожного движения в городах.

Объем и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка литературы и приложений. Она содержит

6

134 страниц основного текста, 28 рисунков, 19 таблиц и приложения. Библиография включает 148 наименований.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновываются актуальность, описываются цель и задачи исследования, научная новизна и практическая значимость.

В первой главе проанализированы существующие варианты центров управления дорожным движением городов и функционирующих на их базе автоматизированных систем управления дорожным движением: АСУДД «КС» (Екатеринбург, Тамбов, Тюмень, Томск), «Агат» (Санкт-Петербург), «КОМКОН – АСУ ДД 2.2» (Москва), «Город-М1» (Минск), «SITRAFIC P2» (фирма Siemens), рассматриваются схемы управленческой деятельности сотрудников центров управления дорожным движением, определены основные объекты в структуре управления транспортными потоками улично-дорожной сети города. Типовой вариант ЦУДД представлен на рис.1.

Рис.1. Типовой вариант ЦУДД

Рассмотрим существующую модель системы организации и управления дорожным движением. Тогда, объектом управления является транспортный поток M, перемещающийся по УДС L. Задача управления формулируется следующим образом: необходимо организовать движение транспортного потока M так, чтобы обеспечить максимальную пропускную способность перекрестков. Имея поток Mi на участке схемы Li и воздействуя на него управляющим органом (центром организации дорожного движения) U, получим другой поток Mj на следующем участке Li+1.

7

Решение данной задачи проводится на основе теории графов путем сопоставления множества сегментов улиц города графу Х, вершинами которого являются точки пересечения/соединения сегментов улиц города. Ребра графа Х задаются по следующему правилу (матрица смежности): Хij= 1, существует участок дороги, соединяющий перекрестки i и j (длинной в 1 квартал), пригодный для проезда транспорта. Хij= 0, не существует таких участков дорог. Далее для нахождения кратчайшего пути используется один из алгоритмов теории графов, например алгоритм Дейкестры. При наличии отрицательных значений фактора можно использовать алгоритм Форда: Мура и Беллмана. Однако применение данного аппарата имеет ряд недостатков: граф Х- ориентированный по способу построения возможно определение пропускной способности на улицах с односторонним движением; возможные варианты задания весов дуг, что не позволит гарантировать увеличение пропускной способности УДС.

Таким образом, существующие модели управления транспортными потоками городов не могут помочь центрам управления дорожным движением решить главную задачу – минимизацию заторов на перекрестках УДС, а рассмотренные варианты АСУДД в силу локальности применения и трудностями обусловленными отсутствием надежных методов прогнозирования распределения транспортных потоков при различных вариантах проектных решений и большого количества факторов, влияющих на интенсивность автомобильного транспорта имеют многовекторный характер. Необходимо решение следующих задач: разработать и обосновать модель интеллектуальной системы управления транспортными потоками города позволяющую выявлять «узкие» места в ее функционировании; сформировать модель классификации автомагистралей и перекрестков города позволяющую определять степень их важности и значимости при осуществлении мероприятий по управлению транспортными потоками; синтезировать механизм прогнозирования состояний автомагистралей и перекрестков, который позволяет определить оптимальные режимы работы светофорных объектов для любого времени суток и года; разработать механизм анализа состояния загруженности автомагистралей обеспечивающий минимизацию времени реакции диспетчеров на вероятности возникновения заторов.

В заключение первой главы приводятся критерии эффективности разрабатываемой системы организации и управления дорожным движением основными из которых являются: допустимое изменение абсолютных показателей количества заторов УДС; сокращение транзакционных издержек -

i l

WТИ i Zi Ni , определяющий долю снижения затрат диспетчеров цен-

i 1

тра управления дорожным движением на выполнение своих основных функций.

Во второй главе рассматриваются методы организации и управления дорожным движением в населенных пунктах.

8

В первом параграфе описывается модель для оценки загруженности автомагистралей города по критерию скорости движения транспортных средств и пропускной способности. Необходимо определить общее состояние системы управления для любого рассматриваемого момента времени.

Представим УДС, как ориентированную сеть с параметрами G=(N, А) - ориентированная сеть, где N={1, 2,... ...,n} — множество перекрестков, А - множество автомагистралей. Будем использовать специальный граф, вершины которого соответствуют перекресткам, а атрибуты этих вершин – конкретным направлениям движения ТС, стоп-линиям на подходах к перекресткам, на пешеходном переходе и железнодорожном переезде – являются границами участка, дуга – направления движения и пропускная способность Vij (рис. 2).

Рис. 2. Фрагмент представления УДС в виде атрибутивной ориентированной сети для перекрестка 1

На рис.3 дано представление данного графа в виде списка смежных вершин.

Рис. 3. Представление графа УДС с помощью списков смежных вершин

Тогда при организации и управлении дорожным движением возникнет задача определения пропускной способности дуг графа, как между перекрестками, таки между атрибутами сети в динамике. Рассмотрим ребро (i, j) – направления движения между атрибутами вершин графа с пропускной способностью (Vij, Vji), тогда - (vij, vji) – остаточные пропускные способности.

9

Для перекрестка j, получающего транспортный поток от перекрестка i, определим метку [i, aj], где aj – величина потока, протекающего от узла j к узлу i.

Рассмотрим алгоритм нахождения пропускной способности в атрибутивном графе УДС.

Шаг 1. Для всех ребер (i, j) положим остаточную пропускную способность равной первоначальной пропускной способности, т.е. приравняем: (vij, vji) = (Vij, Vji). Назначим a1 = ∞ и пометим узел 1 меткой [-, ∞]. Отсюда i = 1.

Шаг 2. Определяем множество Qi как множество узлов j, в которые можно перейти из узла i по ребру с положительной остаточной пропускной способностью (т.е. vij > 0 для всех j Qi). Если Qi ≠ Ø, выполняем третий шаг, в противном случае переходим к шагу 4.

Шаг 3. Во множестве Qi находим узел k, такой, что

vik = max {vij} (при j Qi)

Пусть ak = cik, тогда пометим узел k меткой [i, ak]. Если последней меткой помечен узел стока (т.е. если k = n), сквозной путь найден, и мы переходим к пятому шагу. В противном случае берем i = k и возвращаемся ко второму шагу.

Шаг 4. Если i = 1, сквозной путь невозможен, и мы переходим к шагу 6. Если i ≠ 1, находим помеченный узел r, непосредственно предшествующий узлу i, и удаляем узел i из множества узлов, смежных с узлом r. Полагаем i = r и возвращаемся ко второму шагу.

Шаг 5. Обозначим через Np = {1, k1, k2, …, n} множество узлов, через которые проходит p–й найденный сквозной путь от узла источника (узел 1) до узла стока (узел n). Тогда максимальный поток, проходящий по этому пути, вычисляется так:

способностей ребра (i, j), можно вычислить оптимальный поток через это

ребро следующим образом. Положим (α, β) = (Vij - vij, Vji - vji). Если α > 0, поток, проходящий через ребро (i, j) равен α. Если же β > 0, поток равен β.

(Случай, когда одновременно α > 0 и β > 0, невозможен).

10