© Данилова Светлана, группа э-602, ЭФ МГУ
В настоящее время систему городского транспорта можно охарактеризовать развитием городских дорог и ростом дорожного трафика, которые приводят к росту пробок. Вследствие продолжительного времени, проведенного в пробках, путешествие может оказаться затруднительным как для автолюбителей, так и для аварийных служб и автоколонн, перевозящих грузы и «чувствительные» товары. Для решения этой проблемы было использовано имитационное моделирование для анализа и оптимизации времени поезки для участников дорожного движения в городской среде. Статья, по которой написано данное эссе, посвящена оптимизации транспортного потока в городе Сибиу (Румыния, регион Трансильвания) с помощью агент-ориентированной модели и программного обеспечения AnyLogic.
Введение
Транспортная инфраструктура играет важную роль в развитии любого города. Эффективное функционирование транспортных систем оказывает положительное влияние на жизнь населения в наиболее густонаселенных районах города. Десятилетиями использовалась модель анализа, которая опиралась на понятие «мобильности», т.е. увеличение скорости движущихся транспортных средств и соответственно сэкономленного времени поездки. Хотя на интуитивном уровне такой подход кажется целесообразным, в настоящее время он оказывается проблематичным.
При анализе системы городского транспорта необходимо принять во внимание множество факторов: улицы, автомагистрали, велосипедные дорожки, маршруты общественного транспорта и т.д. Способность реалистично предсказать спрос на перевозки имеет решающее значение для планирования дорожной инфраструктуры. В связи с этим в последние десятилетия активно используются агент-ориентированные модели развития города. В литературе можно найти множество агент-ориентированных моделей планирования системы городского транспорта в различных географических масштабах и с разной степенью детализации поведения агентов. Эти модели доказали свою эффективность при моделировании всего многообразия городской среды.
Агент-ориентированное моделирование является надежным инструментом для анализа альтернативных сценариев развития городской среды. Моделирование такой системы сложно провести традиционными методами вследствие сложности реального мира и наличие взаимозависимостей между системами. Существует три основных подхода: системная динамика, дискретно-событийное моделирование и агентное моделирование. Для системной динамики предполагается высокий уровень абстракции, этот подход используется для решения задач стратегического уровня. При дискретно-событийном моделировании процесс описывается как последовательность отдельных дискретных событий, моделирование происходит на среднем уровне абстракции. При агент-ориентированном подходе моделируется поведение каждого отдельного агента и устанавливаются связи между ними. Более подробно об этих трех подходах можно узнать на сайте https://www.anylogic.ru/. Использование того или иного подхода зависит от типа системы или процесса, а также целей моделирования.
Пример
Рассматривается пример оптимизации системы транспортных потоков в городе Сибиу. Для моделирования было взято спутниковое изображение города из Google Maps. Сибиу – город, расположенный в Трансильвании (Румыния), с населением 147.245 человек. Город расположен в 215 км к северо-западу от Бухареста. Город пересекает река Сибин, приток реки Олт. Сибиу является одним из важнейших культурных центров Румынии.
Для данной статьи был рассмотрен сценарий движения транспортных потоков по дороге, пересекающей реку Сибин и ведущей к выезду из города. Поскольку выезд из города проходит рядом с международным аэропортом города Сибиу, то в часы пик там часто затруднено движение.
Предпосылки модели: рассматривается автоколонна, состоящая из 5 транспортных средств, которая въезжает в город с южной его стороны и движется на запад, к выезду из города. Автоколонна направляется к таможенному терминалу, расположенному рядом с аэропортом, чтобы погрузить товары и чувствительные грузы. По направлению своего движения автоколонна должна проехать по единственной доступной дороге, проходящей по мосту через реку Сибин. Этот маршрут достаточно загружен, особенно в начале и конце недели.
Постановка проблемы: как оптимизировать транспортные потоки в указанной части города Сибиу, чтобы уменьшить время в пути автоколонны с учетом возможных пробок (рис. 1).
Рис. 1. Район города Сибиу.
Чтобы решить задачу оптимизации, была построена имитационная модель с помощью программного обеспечения AnyLogic University Researcher v.7.3.6. Построение модели происходило в соответствии со следующими этапами.
Этап 1. Создание дорожной сети.
Сначала была создана новая имитационная модель с названием “Transportation_Sibiu city”. Затем в AnyLogic был добавлен спутниковый снимок из Google Maps, относящийся к интересующему нас району города Сибиу. Для реалистичных результатов снимок должен был быть промасштабирован в соответствии с масштабом в AnyLogic (масштаб 20 метров).
Затем были созданы дороги и дорожные развязки так, как они проходят в реальном мире (рис. 2).
Рис. 2. Район города Сибиу, дороги в AnyLogic.
Этап 2. Логика траспортных потоков.
После первого этапа была построена блок-схема с учетом направления движения по полосам. Блок-схема содержит следующие элементы: carSource, carMoveTo, carDispose, selectOutput. Элемент selectOutput может иметь 2 или 5 выходных порта. Если у автомобиля есть возможность повернуть налево, направо или ехать прямо, то следует использовать selectOutput5. На рис. 3 сегменты дороги связаны с элементами.
Рис. 3. Блок-схема городской транспортной сети.
Этап 3. Установка светофоров.
После создания блок-схемы модель была запущена для выявления неадекватного функционирования. Для дорожных развязок необходимо установить светофоры (рис. 4 и 5). Без них AnyLogic выведет предупреждение.
Рис. 4. Моделирование дорожного трафика.
Рис. 5. Установка светофоров.
Этап 4. Оптимизация работы светофоров.
Сначала было найдено среднее время движения – 63,345 сек. (рис. 6) при времени моделирования около 10 мин. (600 сек.)
Рис. 6. Результат моделирования.
Затем система транспортных потоков была оптимизирована путем уменьшения времени каждой фазы работы светофоров. Время работы каждой фазы было параметризовано. Использовалось 4 параметра со значением по умолчанию 30 сек.: p1 и p2 для trafficLights; p3 и p4 для trafficLights1. Для оптимизации транспортной системы был проведен эксперимент, в котором производился поиск набора параметров, который обеспечивал бы минимальное значение целевой функции (времени движения). AnyLogic отображает оптимизационный процесс в ходе последовательных итераций. Все параметры изменялись в диапазоне от 10 до 35 сек. с шагом 5 сек. Всего было проведено 200 итераций. На рис. 7 график отображает процесс оптимизации. По оси X отложен номер итерации, по оси Y – текущее значение, наилучшее недостижимое значение, наилучшее достижимое значение для каждой итерации. Затем все наилучшие достижимые значения для каждого параметра были использованы для исходной имитационной модели.
Рис. 7. Результаты оптимизации.
На рис. 7 показаны полученные значения параметров: p1 = 15s, p2 = 35s, p3 = 20s, p4 = 35s. После подстановки указанных значений в исходную модель среднее время поездки уменьшилось с 63,345 сек. до 50,514 сек. (рис. 8).
Рис. 8. Оптимизированная модель.
Заключение
В настоящее время решение задачи оптимизации транспортных потоков в густонаселенных районах города играет важную роль. Городская транспортная система может быть смоделирована и проанализирована с помощью программного обеспечения AnyLogic. В данной статье были приведены результаты оптимизации транспортного потока для города Сибиу (Румыния). Путем изменения работы различных фаз светофора было достигнуто уменьшение времени поездки с 63,345 сек. до 50,514 сек. Для уточнения результатов данного агент-ориентированного моделирования нужно дополнительно исследовать влияние поведения пешеходов, различных видов транспорта, велосипедистов и т.п.
Оригинал статьи: [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].