|
27 Применение традиционных математических методов к управлению потоком транспортных средств сталкивается с рядом трудностей. Методы динамического программирования (транспортная задача) хорошо применимы для планирования перевозок, однако в условиях меняющейся интенсивности дорожного движения и сложной дорожной сети их применение нецелесообразно. Описание движения потока транспортных средств нелинейными дифференциальными уравнениями позволяет учитывать многие нюансы, но получающиеся в результате уравнения имеют малую практическую ценность по причине их высокой сложности. В связи с этим возникает задача разработки методов моделирования транспортного потока и методов управления, обеспечивающих хорошее управление потоком транспорта в условиях высокой интенсивности дорожного движения и обладающих невысокой сложностью для осуществления оперативного управления. Математическая модель, которая используется для детерминированного моделирования транспортных потоков, не учитывает неоднородность транспортного потока. Нечеткая логика быстро стала одной из наиболее успешных современных технологий для разработки сложных систем управления. Причина очень проста. Нечеткая логика адресует такие приложения совершенно, поскольку это походит на человеческое принятие решений со способностью генерировать точные решения из определенной или аппроксимированной информации. Она заполняет важный промежуток в методах инженерного проектирования незатронутый математическими подходами (например, проект линейного управления), и логическими подходами (например, экспертными системами) в проектировании систем. В то время как другие методы требуют точных уравнений к моделям реального поведения, методы нечеткой логики могут приспосабливать неоднозначности реального человеческого языка к логике. Она обеспечивает ин |
25 тофора. Преимуществами данного подхода является возможность учесть в системе управления запаздывание реакции, водителя на смену сигналов светофора, а также влияние поведения водителей на эффективность дорожного движения, ф В частности, эта модель позволяет учитывать предугадывание водителями развития ситуации на перекрестке. Приведенное уравнение является весьма упрощенной моделью, на практике же оно имеет гораздо более высокую сложность. Решение такого рода уравнений уже представляет собой весьма сложную задачу, и после решения неясно, является ли полученный ответ приемлемым для реализации управляющих воздействий. Кроме того, приведенное уравнение применимо только для одного пере• крестка. В то же время построение модели взаимодействия нескольких перекрестков позволяет реализовать такие алгоритмы оптимального управления, как «зеленая волна», когда взаимодействие перекрестков осуществляется таким образом, чтобы обеспечить движение транспорта по крупной магистрали с минимумом остановок перед светофорами. Следовательно, применение нелинейных уравнений для построения системы управления потоком транспорта является задачей очень высокой сложности для практической реализации [35, 38, 43]. Таким образом, можно сделать вывод, что применяемые в настоящее время методы управления потоком транспортных средств (жесткие автоматизированные системы) достаточно хорошо справляются с поставленной задачей при условии невысокой интенсивности потока транспортных средств. При повышении интенсивности дорожного движения их эффективность снижается. Применение традиционных математических методов к управлению потоком транспортных средств сталкивается с рядом трудностей. Методы динамического программирования (транспортная задача) хорошо применимы для & планирования перевозок, однако в условиях меняющейся интенсивности до ' , 26 рожного движения и сложной дорожной сети их применение нецелесообразно. Описание движения потока транспортных средств нелинейными дифференциальными уравнениями позволяет учитывать многие нюансы, но получающиеся в результате уравнения имеют малую практическую ценность по причине их высокой сложности. В связи с этим возникает задача разработки методов управления потоком транспорта, обеспечивающих хорошее управление потоком транспорта в условиях высокой интенсивности дорожного движения и сложной конфигурации дорожной сети. Математическая модель, которая используется для построения жестких координированных систем, не учитывает многих факторов. Основной из этих факторов ситуация на перекрестке, которая зависит от количества автомобилей, времени суток, времени года, аварийности участка дороги и так далее. Все это можно учесть, если не пытаться точно формализовать такую систему, а представить ее как систему с существенной неопределенностью и пытаться решить эту задачу с использованием аппарата нечетких множеств и нечеткой логики. Именно такая логика, практически лишенная теоретической базы, способна решать элементарные задачи в условиях неопределенности. В отличие от традиционной математики, требующей на каждом шаге моделирования точных и однозначных формулировок закономерностей, нечеткая логика предлагает совершенно иной уровень мышления, благодаря которому творческий процесс моделирования происходит на наивысшем уровне абстракции, при котором постулируется лишь минимальный набор закономерностей [52, 53]. 1.4. Информационные системы контроля объектов транспортных потоков За последние годы значительно возросла интенсивность транспортного движения. В связи с этим возникла настоятельная необходимость в разработке мер по организации управления дорожным движением, что должно привести к |