Использование метода имитационного моделирования для определения оптимальных режимов работы светофоров на исследуемых перекрестках

Бюллетень науки и практики / Bulletin of Science and Practice Т. 9. №1. 2023

УДК 004.942                                      

В развитии любого города и даже страны важную роль играет транспортная инфраструктура. Многие годы ведутся исследования над эффективным функционированием транспортных систем. С увеличением количества участников на дорогах это становится все труднее и теперь вопрос не решается моделью «увеличение скорости движущихся транспортных средств уменьшает время поездки». С повышением уровня жизни человечества количество транспортных средств в городской сети увеличивается день ото дня, что приводит к ухудшению условий движения [1–3]. Это определяет одну из самых больших проблем в густонаселенных городах, а именно заторы на дорогах, то есть длинные очереди автомобилей, в результате чего пассажиры и водители теряют драгоценное время, особенно в часы пик.

В организации управления дорожным движением проведение полномасштабного эксперимента затруднено или невозможно. Несомненно, что моделирование, в котором имитируется транспортный поток, во многих практически безвыходных ситуациях представляет собой безальтернативный метод, позволяющий с высокой эффективностью решить данную проблему. Важнейшим преимуществом данного подхода перед часто используемым аналитическим подходом, является возможность буквально регулировать транспортную ситуацию, задавать различные варианты нагрузки на перекресток, и практически визуализировать транспортный поток через перекресток, что, в конечном счете, позволяет максимально оптимизировать транспортный поток на этом перекрестке. Как следствие, моделирование, имитирующее транспортный поток на перекрестке, позволит наглядно продемонстрировать ситуацию на дорогах, а оптимизация времени подачи сигнала светофора является одним из самых быстрых и экономически эффективных способов уменьшения заторов на перекрестках и улучшения транспортного потока в городской сети [4– 6].

Целью рассмотренного в статье исследования является изучение различных методов оптимизации, позволяющих достаточно эффективно решить проблемы заторов, возникающих в связи с текущими потребностями городского движения, разработка систем оптимизации дорожного движения, с помощью моделирования, имитирующего оптимальный режим работы светофоров на заданных перекрестках.

Материалы и методы исследования

Оптимизация прохождения транспортных потоков через оживленные, сильно загруженные перекрестки до сих пор не осуществлена на достаточно высоком и эффективном уроне не только в Кыргызстане, но и в других странах [7–9]. Использование моделей, имитирующих транспортный поток на дорогах, имеет решающее значение для всестороннего исследования городской транспортной системы в безопасной и подходящей среде. Anylogic — программное обеспечение для моделирования транспортных потоков, у которого есть готовая библиотека движения транспорта — Traffic Road Library, который представляет собой высокоэффективный и гибкий инструмент для создания максимально приближенных к реальности моделей, имитирующих транспортное движение, и взятие в качестве исходников самых оптимальных решений при разработке проектов и обеспечении дорожных трасс [10-12].

Базовой частью исследования было создание модели, имитирующей транспортные сети города, и экспериментальные результаты данного моделирования. В данной работе использовано решение задачи с помощью оптимизации времени работы светофора на заданных участках, алгоритм которого приведен на рисунке 1. Пошаговые этапы алгоритма и действия, которые выполняются в каждом из них описаны ниже.

Рисунок 1. Структурная схема имитационной модели оптимизации режима работы светофора

Рисунок 2. Исследуемые перекрестки города Бишкек

Таблица

ИНТЕНСИВНОСТЬ ДВИЖЕНИЯ АВТОМОБИЛЕЙ

НА ИССЛЕДУЕМЫХ ПЕРЕКРЕСТКАХ В ЧАСЫ ПИК

Классификация	Время	Всего автомобилей
Утро	7:00-8:10	6622
День	14:00-15:00	5033
Вечер	15:00-16:00	5158
Среднее		5604

Для работы с входными данными были взяты реальные данные перегруженного участка города Бишкек из открытого источника «Пилотные проекты города Бишкек»: проспект Чуй/ул. Фучика и ул. Рыскулова/ул. Фучика (Рисунок 2).

Для оптимизации движения на этих перекрестках необходимо учитывать интенсивности движения в часы пик, то есть наиболее вероятное время появления заторов.

В течение дня рассматривались 3 пиковых промежутка на трассах: утренний час пик с 700 до 11-00, в дневное время с 11-00 до 15-00 и вечерний час пик с 15-00 до 19-00 часов (Таблица).

Исходя из статистических данных (Таблица), наблюдается сравнительно большой поток автомобилей в направлении с запада на восток. Было установлено, что даже в вечернее время интенсивность движения с западной стороны составляет более 30% всего объема транспорта.

Результаты исследования и их обсуждение

Построение дорожной сети и работа с перекрестками. Для оптимизации работы светофоров на рассматриваемом перекрестке создана его модель. Для создания дорог, логики транспортных потоков и добавление светофоров была использована библиотека транспортных потоков.

Изображение перекрестков с улицами Ю. Фучика, Рыскулова, проспект Дэн Сяопина было взято из Google maps, который составил основу построения модели (Рисунок 3).

Рисунок 3. Построение модели исследуемых перекрестков

Рисунок 4. Установка светофоров и режимов их работы

Логика транспортных потоков и установка светофоров. Для моделирования работы светофора и оптимизации режимов работы задаются следующие основные входные параметры: интенсивность потока, часы и количество автомобилей которые должны пройти в это время. Устанавливаются на перекрестках светофоры и указывается режим работы соединителей полос перекрестка, как показано на Рисунке 4. В этом случае светофор поочередно синхронизируется с учетом направления движения автомобилей [1].

Бюллетень науки и практики / Bulletin of Science and Practice Т. 9. №1. 2023

Задаем в качестве параметров светофора переменные p1, p2, p3, p4. Эти параметры в дальнейшем используются для оптимизации.

Оптимизация светофора. Оптимизация работы светофора осуществляется пошагово в виде итерации, т. е. последовательного приближения к необходимому результату. Для этого необходимо, чтобы: в процессе итерации подбирались параметры оптимизации из заданных в базе с последующей работой на модели на основе этих параметров; по завершении одного цикла работы модели определялась величина оптимизирующей функции на момент завершения цикла. Полученная оптимизирующая функция анализируется и, если необходимо, вводятся новые значения параметров оптимизации, находится новое значение функции оптимизации, причем процесс повторяется до тех пор, пока функция не удовлетворяет заданным исходным условиям, либо выходит на постоянное значение. Процесс оптимизации и моделирование движения для исследуемого участка приведены на Рисунке 5. При «прогоне» модели для 500 итераций были получены результаты, представленные на Рисунке 6.

Рисунок 5. Моделирование движения на исследуемом перекрестке

На Рисунке 6 видно, что до оптимизации режима работы светофора пропускная способность исследуемых перекрестков за заданный период времени составлял 498 машин, а после оптимизации 962 машины. Это доказывает, что пропускная способность значительно увеличилась после оптимизации. Если сравнить средние времена проезда одной машины, то до оптимизации это время составляло 715 секунд, после оптимизации уменьшилось на 474 секунды и стало равно 241 секунде.

G

еремяПроезда 4Л9 .г-шиим-Зю епт

времяПроезда

о imi*! л-л-.(<

0 ЕремяПроезда времяПроезда

Кол-со 49$ Среднее 715.5-1 Мии     12.552

Макс    3.173.525

Среднеккадр. отклонение 641.574

Доверит, интервал для среднего

Сумм* 356,389.456

От      До      Плотность се роят

9.1     354.7   177               I

354.7   700.3   122              .

-лл 9   н лае & те

Кол-ео Среднее Мин Макс

241.29

1,565.47

Среднексадр. отклонение 274.698 Доверит, интервал для среднего

Cyuva От 12.7 243.1

232,120.631

До 243.1 473.5

Плотность вероят{

672             С

117              :

475 С 7ПЯ О R7

Рисунок 6. Оптимизация режимов работы светофора на исследуемых перекрестках: а — до оптимизации; б — после оптимизации

Выводы

Предложены алгоритмы оптимизации пропускной способности оживленных городских перекрестков. В качестве примера рассмотрены реальные перекрестки г. Бишкекека: проспект Чуй/ул. Фучика и ул. Рыскулова/ул. Фучика. Оптимизация транспортных перекрестков осуществлялась за счет оптимизации работы светофоров. При оптимизации работы светофоров учитывались такие параметры транспортных потоков, как интенсивность потока, часы и количество автомобилей, которые должны пройти в это время.

Полученные в результате оптимизации данные показали, что оптимизация позволила увеличить пропускную способность загруженных перекрестков почти в три раза.