|
и х Сбор статистики выполняется в процессе работы модели и позволяет оценить эффективность текущих и оптимальных параметров управления транспортными потоками. Для улиц Московский проспект -Плехановская проведено моделирование для разных дней в разное время суток, которое характеризуется различными состояниями транспортного потока. Как правило, «часы пик» наблюдаются п утренние (8-10) и вечерние (17-19) часы, в течение которых и возникают пробки, заторы и транспортные задержки. В результате моделирования для «часов пик» было установлено, что среднее время проезда при «жестком» детерминированном управлении составило 915 с., средняя скорость 19 км/ч, а средняя длинна очереди 10 транспортных единиц. При «нечетком» аддитивном регулировании среднее время проезда 824 с., средняя скорость 21 км/ч, а средняя длина очереди 8 транспортных единиц. Проведенное моделирование для времени, когда транспортный поток характеризуется умеренной интенсивностью дневное (11-16 часов) или вечернее (21-23 часа) время, показало, что среднее время проезда при «жестком» детерминированном управлении составило 486 с., средняя скорость 38 км/ч, а средняя длинна очереди 3 транспортных единиц. При «нечетком» адаптивном регулировании среднее время проезда 467 с.. средняя скорость 38 км/ч, а средняя длина очереди 3 транспортные единицы. Алгоритм управления на основе нечеткой логики при сравнении с традиционным алгоритмом показал хорошие результаты при интенсивном движении транспорта, когда создаются предпосылки для формирования затора. При нормальной интенсивности движения разница в управлении транспортом нечетким алгоритмом и автоматическим регулятором была мала. Результаты анализа работы алгоритмов приведены на рис. 4.19. |
119 стоимости, так и с точки зрения опасности для жизни и здоровья водителей, то для оценки эффективности было разработано специальное ПО использующее методы компьютерного моделирования. Проведем моделирование для разных дней в разное время суток, которое характеризуется различными состояниями транспортного потока. Как правило, «часы пик» наблюдаются в утренние (8-10) и вечерние (1719) часы, в течение которых и возникают пробки, заторы и транспортные задержки. Пример моделирования в такое время представлен на рис. 4.16. Жесткое рвгулиро! Нечеткое регулирование Со время проезда 91 Ср. время проезда Ср. скорость Рис. 4.16. Результаты моделирования в «час пик» 824J3 21 9 Как видно из результатов, среднее время проезда при «жестком» детерминированном управлении составило 915 с., средняя скорость 19 км/ч, а средняя длинна очереди 10 транспортных единиц. При «нечетком» адаптивном регулировании среднее время проезда 824 с., средняя скорость 21 км/ч, а средняя длина очереди 9 транспортных единиц. Проведем моделирование во время, когда транспортный поток характеризуется умеренной интенсивностью. Обычно это дневное (11-16 часов) или вечернее (21-23 часа) время (Рис. 4.17). 120 ... --у,Жесткое регулирование Ср. время проезда 466 Со. СКОРОСТЬ 38 Длина ачэради г <3^ ............ .....—----. В' ■■ Нечеткое регулирование г-ч Ср. время проезда 466.9 Ср. скорость 38 Длина очереди 3 Рис. 4.17. Результаты моделирования в дневное время Как видно из рисунка, среднее время проезда при «жестком» детерминированном управлении составило 486 с., средняя скорость 38 км/ч, а средняя длинна очереди 3 транспортных единиц. При «нечетком» адаптивном регулировании среднее время проезда 467 с., средняя скорость 38 км/ч, а средняя длина очереди 3 транспортные единицы. Алгоритм управления на основе нечеткой логики при сравнении с традиционным алгоритмом показал хорошие результаты при интенсивном движении транспорта, когда создаются предпосылки для формирования затора. При нормальной интенсивности движения разница в управлении транспортом нечетким алгоритмом и автоматическим регулятором была мала. Результаты анализа работы алгоритмов приведены на рис. 4.18. о Рис. 4.18 Сравнение результатов реализации традиционного и нечеткого алгоритмов управления транспортными потоками |