
- •Лекция 2
- •1.2 Актуальность проблемы моделирования пробок
- •1.3 Классификация методов моделирования дорожного движения
- •1.3.1 Макромоделирование
- •1.3.2. Микромоделирование
- •1.3.3. Мезомоделирование
- •Лекция 3
- •1.4 Модели динамики транспортного потока
- •1.4.1 Макроскопические модели дорожного движения
- •Лекция 4
- •1.4.2 Микромодели дорожного движения
- •1.4.2.1. Модель оптимальной скорости
- •1.4.2. Модель Видеманна
- •1.4.3. Модель умного водителя. Модель Трайбера
- •1.4.4. Модели следования за лидером
- •Лекция 5
- •2 Моделирование дд
- •2.1 Понятие компьютерного моделирования
- •Лекция 6
- •2.2 Моделирование дд для задач анализа его безопасности
- •2.3 Причинно-следственный подход
- •2.4 Модель фрагмента дорожно-транспортной сети
- •Лекция 7
- •2.5 Метод особых состояний
- •2.6 Теория очередей
- •2.7 Модель с стохастической дисциплиной обслуживания
- •Лекция 8
- •3. Математическое моделирование
- •3.1 Математическое описание транспортного потока
- •Лекция 9
- •3.2 Уровень движения, коэффициент загрузки дорожным движением, расчёт
- •Лекция 10
- •4 Модели прогноза загрузки транспортных сетей
- •4.1. Основные принципы моделирования загрузки
- •4.2. Модели расчета корреспонденций
- •Лекция 11
- •4.3 Гравитационная модель
- •4.4 Энтропийная модель
- •Лекция 12
- •4.5 Другие модели
- •4.6 Модели распределения потоков
- •Лекция 13
- •4.7 Модель равновесного распределения потоков
- •Лекция 14
- •4.8 Расширенные модели равновесного распределения
- •Лекция 15
- •4.9 Модель оптимальных стратегий
- •Лекция 16
- •Стохастические (вероятностные модели)
- •5.1 Маркированные точечные поля
- •5.1.2 Альтернирующие потоки
- •5.1.3 Маркированные потоки
- •Лекция 17
- •5.2 Связь скорости и плотности с пропускной способностью
- •5.2.1 Психика водителя в простейшем потоке
- •5.2.2 Детерминированная динамика без обгона
- •5.2.3 Случайная динамика без обгона
- •5.2.4 Случайная динамика с обгоном (случайные грамматики)
Лекция 6
2.2 Моделирование дд для задач анализа его безопасности
Автомобильный транспорт в настоящее время уже является самым востребованным видом транспорта, а его популярность продолжает расти – эксперты прогнозируют удвоение числа автомобилей в мире в ближайшие десятилетия. В тоже время, согласно статистике, уровень безопасности автомобильного транспорта является одним из самых низких. Поэтому актуальной задачей на сегодняшний день является повышение показателя безопасности дорожного движения за счет проведения различных мероприятий по подготовке водителей, по ремонту и реконструкции узлов дорожно-транспортной сети, по введению каких-либо правовых, экономических мер и др.
Выбор эффективных мероприятий, повышающих уровень безопасности, является достаточно сложной задачей и требует рассмотрения и анализа большого числа вариантов действий. Это связано в первую очередь со сложностью системы, что обуславливается большим числом влияющих на дорожное движение факторов и решающей ролью человека на всех этапах функционирования системы. Для решения данной проблемы требуется разработка эффективных моделей, позволяющих анализировать весь спектр эффектов и последствий применения тех или иных мероприятий без проведения натурных экспериментов.
В настоящее время существует достаточно много работ, посвященных исследованиям автомобильного трафика, динамике движения автомобилей, психологии водителей, структуре узлов дорожно-транспортной сети и другим аспектам автотранспортной системы.
Однако каждая из них охватывает, как правило, лишь один аспект дорожного движения, в то время для анализа уровня безопасности необходим системный подход. Возникновение аварийных ситуаций в большинстве случаев связано именно с наложением сразу ряда обстоятельств, вызванных различными факторами.
Разработку таких моделей, охватывающих всю систему в целом, можно производить, основываясь на достаточно общих подходах к описанию сложных систем. Одним из них является причинно-следственный подход, который основан на использовании причинно-следственных комплексов (ПСК).
2.3 Причинно-следственный подход
Основанный на применении ПСК подход позволяет объединить в себе
разнородные модели отдельных составляющих системы, а общность
понятий причины и следствия позволяет эффективно описать связи между моделями. За счет этого становится возможным рассматривать систему, описываемую набором разнородных моделей, как единое целое.
Одним из способов реализации причинно-следственной модели является построение моделирующей причинно-следственной сети, оперирующей элементарными событиями и представляющей собой структуру связанных между собой причинно-следственных звеньев (ПСЗ), каждое из которых представляется группой причины (терминал причины и условия 1), группой следствия (терминал следствия и условия 2) и ядром, описывающим ту или иную причинно-следственную зависимость.
Причинно-следственная сеть задается тройкой N=(H, L, E), где H={h1, …, hn} – множество ПСЗ; L={l1, …, lm} – множество связей между ПСЗ, li={h’, h’’, r}: h’ – начальное звено (исходящая связь); h’’ – конечное звено (заходящая связь); r – атрибут, определяющий участвующие в связи терминалы звеньев; E = {o1, …, on} – множество классов элементарных событий.