信息诱导下网络交通流元胞自动机模型和特性研究

This project belongs to the subject of traffic science. From the perspective of the microscopic dynamics of vehicles, we establish the mathematical model and perform numerical simulation to study the networked traffic flow under the induction of traffic information by utilizing the method of cellular automata model.. It is found from the actual traffic observation and survey that the choice of travel route and driving behavior under the induction of traffic information makes a big difference, thus bringing new dynamic variables and increasing the complexity of the networked traffic flow, which also imposes an important influence on the motion law of traffic flow. In order to describe the choice of path and microscopic dynamics characteristics of the vehicles in networked traffic flow, a targeted modeling method is desperately needed. We improve the existing cellular automata traffic flow model to explore the motion law and nonlinear properties of networked traffic flow under the induction of traffic information by incorporating the idea of networked traffic flow, introducing new mechanics parameters and the evolution rules, formulating the corresponding path selection principle.. The research of this project will be more comprehensive and accurate to depict the dynamic characteristics of networked traffic flow under the induction of traffic information, and to grasp the action and reaction mechanism between traffic information and traffic flow, which provides theoretical ideas for the construction of intelligent transportation system and has practical significance to solve the traffic problems.

本项目属于交通科学课题，将从车辆微观动力学角度入手,运用元胞自动机方法进行建模,通过计算机模拟,开展交通信息诱导下的网络交通流研究。. 从实际交通的观察和调查发现，车辆在交通信息的诱导下，行驶路径选择和驾驶行为产生显著变化，带来了新的动力学变量，增加了网络交通流的复杂形态，对交通流运动规律产生重要的影响。为了同时描述网络交通流中的路径选择和车辆的微观动力学特性，需要一种针对性的建模方法。本项目在已有的交通流元胞自动机模型的基础上，吸收网络交通流的思想，通过引入新的力学参量和演化规则，制定相应的路径选择原则，改进交通流元胞自动机模型，对信息诱导下的网络交通流展开研究，探索网络交通流的运动规律和非线性特性。. 本项目的研究将更全面准确地刻画交通信息作用下网络交通流运动的动力学特性，掌握交通信息与交通流的作用和反作用机理，为智能交通系统的建设提供理论思路，对解决交通问题具有现实意义。

如何缓解城市交通拥堵问题已成为当前社会关注的热点问题。加强交通设施的科学规划和建设，对交通流进行科学的管控都是缓解城市交通拥堵的重要举措。引入信息诱导，是网络交通流科学管控的重要途径之一，能提高道路网络的运行效率，有效地缓解交通拥堵。为了掌握信息诱导下的网络交通流运行的规律，本项目从车辆微观动力学的角度，运用元胞自动机方法进行建模, 通过计算机模拟,开展了交通信息诱导下的网络交通流研究。同时，对与网络交通流相关的道路交通流、复杂网络、行人流等方面的问题进行了有益的探索。.建立了同一O-D对的两路径交通诱导元胞自动机模型，利用道路交通流的截面流量和速度作为诱导参量，对信息诱导接受率、车辆类型比例、诱导信息发布延时时长等因素对交通流分配的影响进行了研究；在此基础上，建立了交叉四路径交通诱导元胞自动机模型，研究发现，信息诱导可以平衡各路径的交通流量，减少同一O-D的车辆通行的平均时间，平均通行时间随诱导接受率变化，存在一个诱导接受率临界值；对玉林市城市主要道路交通流进行了实测，得到了一些有有参考意义的结果；建立了基于截面流量的交通流概率模型，提出了描述交通流规律的概率表征方法，利用交通流概率表征方法，研究了单车道元胞自动机交通流的NS模型，用概率表征了NS模型的密度-速度和密度-流量的关系；引入博弈论来解决行人疏散元胞自动机模型中的冲突问题，用博弈的收益矩阵来改进行人疏散冲突模型；基于Kuramoto模型，在平面网格中，引入“粗糙度”表征不同的序列，研究了平面网格上耦合振子序列对同步转变的影响，并且，对具有引力规则的Kuramoto模型中的柏勒罗丰态进行了研究，发现：对于大的耦合强度，振子的锁相是可能的。.本项目的研究，加深了信息诱导下的网络交通流运行机理、交通流和行人流、复杂网络的运动规律和特性的了解，为信息诱导下的网络交通设施的规划、建设和网络交通流的管控提供理论参考。