Обоснование условий распределения транспортных потоков на
advertisement
На правах рукописи ФЕОФИЛОВА АНАСТАСИЯ АЛЕКСАНДРОВНА ОБОСНОВАНИЕ УСЛОВИЙ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ НА УЛИЧНО-ДОРОЖНОЙ СЕТИ ГОРОДОВ 05.22.10 – Эксплуатация автомобильного транспорта Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук Волгоград – 2013 Работа выполнена в Федеральном государственном бюджетном образовательном учреждении высшего профессионального образования «Ростовский государственный строительный университет» на кафедре Организации перевозок и дорожного движения. Научный руководитель – доктор технических наук, старший научный сотрудник Кочерга Виктор Григорьевич. Официальные оппоненты: Сильянов Валентин Васильевич, доктор технических наук, профессор, ФГБОУ ВПО «Московский автомобильнодорожный государственный технический университет» (МАДИ), Советник ректора; Клепик Николай Константинович кандидат технических наук, доцент, ФГБОУ ВПО «Волгоградский государственный технический университет», кафедра «Автомобильный транспорт», доцент. Ведущая организация – ФГБОУ ВПО Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М. И. Платова. Защита диссертации состоится «20» декабря 2013 года в 1000 часов на заседании диссертационного совета Д 212.028.03 при Волгоградском государственном техническом университете по адресу: 400005, г. Волгоград, пр. Ленина, 28, ауд. 209. С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Волгоградского государственного технического университета. Автореферат разослан «19»ноября 2013 года. Ученый секретарь диссертационного совета, д-р техн. наук, профессор Ляшенко М. В. 3 ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ Актуальность темы. Эффективность использования транспортной инфраструктуры городов, во многом, определяется наличием и функционированием интеллектуальной транспортной системы (ИТС). Анализ современного состояния дорожного движения, уровня загрузки основных магистралей выявляет высокую актуальность научного исследования в области оперативного управления транспортными потоками, в особенности, их динамического перенаправления с загруженных участков дорожной сети на альтернативные маршруты. Развитие систем мониторинга транспортных потоков, способов оценки их распределения на уличнодорожной сети (УДС) с помощью моделирования позволяет рассмотреть проблему динамического перенаправления транспортных потоков (ДПТП) на качественно новом уровне. Обширная доля исследований посвящена вопросам поиска альтернативного маршрута, влияния транспортной информации на участников движения, анализа результатов реактивных стратегий оперативного управления транспортными потоками. В тоже время, изучение научных исследований и практического опыта зарубежных стран в области активного управления дорожным движением выявило отсутствие методики проведения ДПТП с целью предотвращения возникновения или снижения продолжительности заторовых ситуаций. Усложнение задач управления дорожным движением, ужесточение требований к достоверности прогнозов об изменении дорожно-транспортной ситуации вызывают необходимость постоянного развития методик и алгоритмов применения динамического распределения потоков для оперативного прогнозирования транспортных ситуаций как в городах и мегаполисах, так и на загородных автострадах. Поэтому актуальной является разработка и обоснование, посредством моделирования дорожного движения, условий для перераспределения транспортных потоков на УДС городов. Цель диссертационной работы – снижение уровня загрузки участков УДС основе перераспределения транспортных потоков в условиях ИТС. Для достижения этой цели были поставлены и решены следующие задачи: –выявление основных подходов и принципов перераспределения транспортных потоков на УДС городов в условиях интеллектуальных транспортных систем; –исследование динамических моделей, применяемых для моделирования перераспределения транспортных потоков на УДС городов; –адаптация к реальным условиям моделей выбора альтернативных маршрутов для моделирования перераспределения транспортных потоков на улично-дорожной сети городов; –определение и формализация состояний транспортных потоков для осуществления их перераспределения в условиях ИТС с учетом функциональных характеристик УДС городов; 4 –разработка рекомендаций по перераспределению транспортных потоков на улично-дорожной сети городов для предотвращения возникновения или снижения продолжительности заторовых ситуаций; –оценка вариантов функционирования УДС с учетом разработанных рекомендаций для перераспределения транспортных потоков в условиях интеллектуальных транспортных систем. Объектом исследования в диссертационной работе являются условия перераспределения транспортных потоков на улично-дорожной сети городов. Предметом диссертационного исследования выступают процессы функционирования УДС при перераспределении транспортных потоков. Теоретическую и методологическую основу диссертации составили результаты отечественных и зарубежных теоретических и прикладных исследований в области организации дорожного движения (ОДД), оперативного управления транспортными потоками, математического моделирования. Научная новизна работы: – классифицированы модели выбора альтернативных маршрутов по типам сценариев развития дорожной ситуации на основе оценки влияния параметров моделей на распределение транспортных потоков на УДС; – совершенствован алгоритм поиска альтернативного пути путем использования адаптированной, к реальным условиям, модели выбора маршрута, позволяющий сократить временные затраты пользователя на калибровку модели дорожного движения; – определены и формализованы состояния транспортных потоков для начала их перераспределения в условиях ИТС с учетом функциональных характеристик УДС городов; – разработан методический подход к определению условий перераспределения транспортных потоков на основе использования интегрированной модели дорожного движения, включающей совершенствованный алгоритм поиска альтернативного пути и алгоритм детектирования изменения состояний транспортного потока на участках УДС в условиях ИТС. Практическая значимость диссертационной работы состоит в том, что ее результаты способствуют развитию методик и алгоритмов применения динамического распределения потоков для оперативного прогнозирования транспортных ситуаций. Полученные интервалы значений параметров моделей выбора маршрута движения позволяют адаптировать их к реальным условиям, повысив, тем самым, достоверность прогнозов о распределении транспортных потоков на УДС. Разработанные рекомендации по проведению перераспределения транспортных потоков на УДС позволяют оперативно отреагировать на изменение дорожно-транспортной ситуации и значительно снизить продолжительность возникающего затора. Результаты диссертационной работы использованы Московским научно-исследовательским и проектным институтом территориального развития и транспорта при разработке решений по созданию модели улично- 5 дорожной сети г. Сочи в период проведения Олимпийских Игр 2014, в МУ «Департамент автомобильных дорог и организации дорожного движения» администрации г. Ростова-на-Дону при реализации концепции подготовки транспортной инфраструктуры к ЧМ - 2018 в Ростове-на-Дону. Научно-методические положения диссертации используются в учебном процессе при подготовке бакалавров и магистров по направлению «Технология транспортных процессов» в Ростовском государственном строительном университете. Апробация результатов исследования Основные научные положения и результаты диссертационного исследования доложены, обсуждены и одобрены на Международной научнопрактической конференции «Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах», г. Санкт - Петербург, 2012 г., конференции «Безопасность дорожного движения», г. Тюмень, 2012, Международном российско-германо-швейцарском семинаре по современным методам организации дорожного движения, г. Мюнстер, 2010 г., Международных научно-практических конференциях «Строительство», г. Ростов-на-Дону, 2009 – 2012 гг., Международной научно-практической конференции «Транспорт -2013», г. Ростов-на-Дону, 2013 г., V Юбилейном Московском Конгрессе по интеллектуальным транспортным системам, г. Москва 2013,Международной научно-практической конференции «Прогресс транспортных средств и систем – 2013», г. Волгоград, 2013 г. Публикации По результатам диссертационного исследования опубликовано 13научных работ объемом 3,5 печатных листа, из которых 4 («Науковедение», «Инженерный вестник Дона») в изданиях, входящих в утвержденный перечень ВАК РФ. Структура и объем работы Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, основных выводов и результатов, списка литературы. Общий объем диссертации составляет 150 страниц машинописного текста, включающего рисунки и таблицы. Библиография содержит 120 наименований, включая 78 источников на иностранном языке. СОДЕРЖАНИЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, излагаются цель и задачи исследования, научная новизна и значимость работы. В первой главе выполнен анализ мирового и отечественного опыта применения транспортных моделей для решения задач распределения транспортных потоков по УДС. Особенности распределения транспортных потоков в сети на основе использования частных моделей выбора маршрута представлены в работах Й.Шеффи, Ш. Рамминг, Х.Барсело и Х.Касас, Дж.К.Прато. Возникающим противоречиям между реальными данными и их воспроизведениях в основных моделях, выбору адекватных моделей посвящены работы Д. Кастильо, Ф. Бенитеза, Р. Германа, И. Пригожина, 6 В.Зырянова, В. Сильянова, В. Власова, А. Буслаева. Алгоритмы косвенного управления транспортными потоками разработаны С. Жанказиевым. Исследование и предсказание перехода транспортного потока от свободного состояния к заторовому отражено в альтернативной теории транспортных потоков Б. Кернера. Установлено, что среди множества научных и экспериментальных работ, посвященных изучению динамического распределения транспортных потоков можно обозначить основные, фокусирующиеся на адаптации транспортных моделей к реальным условиям, эффективности принимаемых решений по управлению транспортными потоками и простоте анализа при использовании их в широко известных программных продуктах TRANSIMS, PARAMICS, AIMSUN, VISSIM, DYNASMART. Проведенный анализ опыта применения программных продуктов моделирования дорожного движения для прогнозировании распределения транспортных потоков на УДС указал на необходимость тщательного изучения применяемых алгоритмов выбора маршрута движения. Таким образом, ключевым вопросом является алгоритм выбора маршрута, базирующийся на переходе от динамического распределения потоков к допущениям, основанным на поведении водителей при выборе маршрута, т.е. к принципам динамического равновесия. Основные принципы осуществления перераспределения транспортных потоков можно представить в виде последовательности действий, представленных на рисунке 1. Определение альтернативного маршрута Используется адаптированная модель выбора маршрута Набор альтернативных маршрутов определяется на основе «стоимости» его прохождения Определение объемов перенаправляемых транспортных средств Достигается повышение уровня Используется алгоритм сравнения условий обслуживания на исходном маршруте за движения на исходном и альтернативном счет допустимого снижения – на маршрутах альтернативном маршруте Определение длительности управляющего воздействия Используется прикладное Периодическое считывание выходных программирование дополнительно к данных из модели позволяет сохранить AIMSUN для внедрения условий перехода устойчивость функционирования от одного воздействия к другому дорожной сети Рисунок 1– Принципы осуществления перераспределения транспортных потоков 7 Во второй главе рассмотрены вопросы моделирования распределения транспортных потоков по сети, методы обнаружения заторовых ситуаций и способы их измерения. Анализ существующих методов моделирования распределения транспортных потоков по сети показал, что с точки зрения транспортного процесса, наиболее важными параметрами являются время движения или стоимость поездки, которые отражают несовершенство организации движения транспортных потоков. Концепция моделей выбора маршрута основана на определении вероятности выбора альтернативного пути на основе рассчитанной начальной и динамической стоимости поездки CPi . Pk = F (CPi ) (1) где Pk − вероятность выбора маршрута из множества альтернативных маршрутов k , где k ∈ K i , Ряд проведенных экспериментов, доказал, что возникновение заторовых ситуаций, вызванных различными причинами, значительно увеличивает стоимость содержащего их маршрута движения, и являются основанием для применения такого управляющего воздействия, как перенаправление транспортных потоков. Особенности частных моделей выбора маршрута позволяют применять их для прогнозирования распределения транспортных потоков на различных по объему, протяженности и конфигурации, дорожных сетях. В число анализируемых моделей были включены: Пропорциональная модель, Logit модель, С-Logit модель. Проведенный анализ влияния параметров моделей выбора маршрута на распределение транспортных потоков позволил сделать следующие выводы: • для решения вопросов распределения транспортных потоков в модели функционирования УДС необходимо учитывать вероятность выбора альтернативного маршрута, определяемую частными моделями выбора маршрута движения и их параметрами; • использование более развитых моделей выбора маршрута, позволяет исследователям адаптировать эксперимент к реальным условиям, спрогнозировав, тем самым, состояние транспортных потоков при различных сценариях развития дорожной ситуации. Анализ существующих методов обнаружения и оценки заторов выявил отсутствие единых критериев определения и формализации состояний транспортных потоков для их перенаправления. Наиболее распространённые в мировой и отечественной практике показатели изменения дорожной ситуации - скорость транспортного потока, временные затраты на передвижение, задержки транспортных средств (ТС), уровень обслуживания - не обеспечивают решения задачи предотвращения возникновения или снижения продолжительности заторовых ситуаций при закладывании их пороговых значений в советующие алгоритмы элементов ИТС. Возникшая необходимость поиска таких критериев, однозначно характеризующих состояния транспортного потока, при которых будут достигнуты основная и 8 промежуточные цели динамического перенаправления транспортных потоков, акцентирует внимание на возникающем фазовом переходе от свободного к плотному транспортному потоку (рисунок 2). - свободный поток - синхронизированный поток - затор Рисунок 2 – Пространственно-временная диаграмма изменения скорости транспортного потока с возникновением фазовых переходов В третьей главе содержатся данные экспериментальных исследований характеристик транспортных потоков, полученные путем моделирования дорожного движения в программе AIMSUN, для определения и формализации условий перераспределения транспортных потоков, явившиеся основой для разработанного алгоритма, представленного на рисунке 3. Являясь одним из основных компонентов распределения транспортных потоков на моделируемой сети, частные модели выбора маршрута должны проходить тщательную калибровку своих параметров. С учетом особенностей проведения ДПТП, временные затраты на проведение поиска и адаптации модели к реальным условиям, должны быть сведены к минимуму. На основе изучения моделей поведения водителей при выборе маршрута движения, предлагается следующая классификация параметров частных моделей выбора маршрута движения, с учетом сценариев развития дорожной ситуации (рисунок 4). Посредством учета найденных параметров был скорректирован используемый в программах имитационного моделирования алгоритм определения альтернативного маршрута в адаптированной динамической модели для снижения временных затрат пользователя при осуществлении калибровки. 9 Загрузка сетевых данных в модель Оценка распределения транспортных потоков на перспективной УДС Оценка распределения транспортных потоков на существующей УДС Выбор стратегии прогнозирования Определения метода совершенствования организации дорожного движения Определение модели выбора маршрута движения и назначение ее параметров в соответствии с сценариями прогнозирования Динамическое перенаправление транспортных потоков (ДПТП) Получение выходных данных из модели и оценка функционирования рассматриваемой УДС Удовлетворяет заявленным критериям? да другие Выбор промежуточной цели ДПТП Поиск альтернативного направления движения ТП на основе адаптированной модели выбора маршрута нет Получение ХТП исходного и альтернативного маршрутов с учетом принципов выбора участка детектирования Определение эффективной доли перенаправляемых ТС в ТП выход Перенаправление эффективной доли ТС на альтернативный маршрут нет Цель ДПТП достигнута? да выход Рисунок 3 – Укрупненный алгоритм прогнозирования перераспределения транспортных потоков в условиях ИТС Множество экспериментов по моделированию дорожного движения, показали однотипность диаграмм фазовых состояний транспортного потока при возникновении заторовых ситуаций на исследуемом маршруте, вне зависимости от источника их происхождения. Изучение структуры диаграммы фазовых состояний транспортного потока, позволило выявить помимо представленных характеристик транспортного потока q max , k крит , k jam , такое значение плотности транспортного потока k thresh при котором, отмечается переход в фазу синхронизированного потока, что свидетельствует 10 об изменении условий движения в худшую сторону, и приводит, при отсутствии оперативного управления, к образованию затора. Рисунок 4 –Параметры частных моделей выбора маршрута для их адаптации к реальным условиям Полученные в диссертационной работе фундаментальные зависимости, позволили предложить использовать k thresh в качестве условия к применению динамического перенаправления транспортных потоков и выявить при k thresh ширину петли, описывающей F → J и обратный J → F переход, определив ее как ∆q = q 2 ( k thresh ) − q1 ( k thresh ) = Q эффект . На рисунке 5 графически представлена методика определения пороговых значений характеристик транспортных потоков и доли перенаправляемых ТС, а также оценки устойчивости альтернативного маршрута, принимающего эффективный объем перенаправляемых ТС. Тогда, можем определить, сможет ли данный участок принять на себя эффективный объем. Пусть на альтернативном маршруте детектируется состояние транспортного потока, характеризируемое (• )B (k i ;q i ) . При перенаправлении на альтернативный маршрут Q эффект ТС, получим новое состояние транспортного потока, характеризируемое (• )Вnew (k j ; q i + Qэффект ) и отвечающее свободным условиям движения. Следовательно, перенаправление Q эффект не вызовет отказа участков альтернативного маршрута. 11 Рисунок 5 – Схема определения условий для применения для динамического перенаправления транспортного потока Ввиду практической значимости рассматриваемого вопроса, было принято решение, посредством моделирования дорожного движения, выявить состояния транспортных потоков, при которых их динамическое перенаправление является эффективным и определить эффективный объем перенаправляемых ТС (таблица 1). Таблица 1 – Рекомендации для динамического перенаправления транспортного потока допустимая скорость движения на маршруте, км/ч 60 90 число полос на маршруте, n kthresh, ед/км Доля перенаправляемых ТС, % 2 3 2 3 42 52 34 44 32 35 30 36 Проведённые эксперименты по обоснованию определенных по методике условий для перенаправления транспортных потоков позволяют сделать выводы о приемлемости их применения для снижения продолжительности заторовых ситуаций на различных участках УДС. Представленные в таблице 1 рекомендации позволяют: • при снижении пропускной способности участка УДС на 50% - не допустить распространения образовавшейся очереди ТС • при снижении пропускной способности участка УДС на 50÷75% сократить продолжительности заторовой ситуации 12 • при снижении пропускной способности участка УДС на 75÷100% - не допустить блокирования образовавшейся очередью ТС имеющейся на рассматриваемой сети точки физической возможности для смены маршрута движения Эффективность применения представленных рекомендаций по определению условий перенаправления транспортных потоков на альтернативные маршруты и достижение целей динамического распределения во многом зависит от выбора участка детектирования пороговых состояний транспортных потоков. В связи с этим, в программе AIMSUN была проведена серия экспериментов в модели УДС для обоснованию выбора участка детектирования пороговых состояний транспортных потоков. Результаты анализа проведенных экспериментов позволили сделать вывод о необходимости определения следующих критериев выбора детектора для фиксирования пороговых состояний транспортных потоков при их перенаправлении: • временной период до детектирования обозначенных пороговых состояний транспортных потоков для их перенаправления; • период ликвидации последствий инцидента, определяющийся длительностью управляющего воздействия на транспортный поток; • максимальная очередь ТС, образовавшаяся на исходном маршруте из-за инцидента; • максимальная очередь ТС, образовавшаяся на альтернативном маршруте из-за перенаправления на него определенного объема ТС. Проведенные экспериментальные исследования позволили сформулировать принципы выбора участка детектирования с учетом вариантов развития транспортной ситуации в реальной дорожной обстановке: 1) при рассмотрении маршрутов для перенаправления транспортных потоков, с одинаково предельно высокой интенсивностью движения, позволяющей функционировать участкам сети в свободных условиях (до возникновения инцидента) выбор участка детектирования пороговых состояний транспортных потоков строится на основе выполнения условий (2), (3); 2) при рассмотрении таких маршрутов для перенаправления транспортных потоков, из которых на исходном наблюдается предельно высокая интенсивность движения, позволяющая функционировать ему в свободных условиях (до возникновения инцидента), а альтернативный маршрут функционирует с низким уровнем загрузки, выбор участка детектирования пороговых состояний транспортных потоков строится на основе выполнения условий (4). Причем, ранее установлено, что перенаправление рекомендуемого объема ТС не приведет к образованию на R альтернативном маршруте очереди ТС, вследствие чего QueuemaxA → min из рассматриваемых условий исключается. 13 ∆T → min RI (2) Queuemax → min RA Queuemax → min O ≈ 100 % → min K RI , A (3) ∆ T → min д :O ≈ 100 % → min ∆τ → min (4) RI Queue → min max где ΔT– длительность управляющего воздействия, мин; RI - Queuemax - наблюдаемое максимальное значение длины образовавшейся на исходномRI маршруте очереди ТС, м; RA - Queuemax - наблюдаемое максимальное значение длины образовавшейся на альтернативном RA маршруте очереди ТС, м; O - занятость детекторов, расположенных на участках K KR I ,A KR I ,A KR I ,A начального RI и альтернативного RA маршрутов, %; - Д - количество детекторов, расположенных на участках K KR I ,A начального RI и альтернативного RA маршрутов; - ∆τ - период времени до совершения управляющего воздействия, мин. В четвертой главе проведена апробация методики определения состояний транспортных потоков для начала их перенаправления и эффективного, при достижении цели ДПТП, объема ТС, подлежащих перенаправлению на примере модели перспективной УДС г. Ростова-наДону. Для построения модели функционирования рассматриваемой УДСв программе AIMSUN использовались результаты комплексной регистрации параметров потока на фиксированных участках и по длине рассматриваемых маршрутов УДС, общей протяженностью около 12 км. При регистрации параметров дорожного движения на фиксированных участках дороги использовались радиолокационные детекторы транспорта для дистанционного обнаружения движущихся ТС и расчета динамических параметров транспортных потоков. С использованием навигационного оборудования и технологии «плавающих» автомобилей определены время движения в прямом и обратном направлениях заложенных в модель маршрутов, сохраняющих свое функциональное назначение в перспективной УДС. Полученные результаты являются основой для определения 14 эффективности применения распределения транспортных потоков по маршрутам перспективной УДС. Для оценки достоверности разработанной модели функционирования перспективной УДС был использован метод сравнения экспериментальных и расчетных данных - U-статистика Зэйла. Значение главного коэффициента неадекватности модели U составило 0,14, что подтверждает адекватность моделирования, т.к. U близок к нулю. В соответствии с расширенным алгоритмом распределения транспортных потоков в экспериментальной части настоящей диссертационной работы в качестве промежуточной цели перераспределения транспортных потоков было выбрано снижение продолжительности заторовой ситуации на рассматриваемом маршруте. В связи с чем, были промоделированы стратегии распределения транспортных потоков по сценариям, соответствующим правилам учета поведения водителя при разработке сценариев прогнозирования распределения транспортных потоков: • Стратегия 0: Без перенаправления транспортных потоков; • Стратегия 1, сценарий 1: Осуществляется перенаправление эффективного объема ТС с маршрута 1 на маршрут2; • Стратегия 1, сценарий 2: Осуществляется перенаправление эффективного объема ТС с маршрута 1 на маршрут3; • Стратегия 1, сценарий 3: Осуществляется перенаправление N-го объема ТС с маршрута 1 на маршрут 2 и маршрут3. В соответствии со стратегиями были определены условия перенаправления транспортных потоков на основе методики, рассмотренной в главе 3.Входные параметры для перенаправления транспортных потоков в соответствии с заявленными сценариями представлены в таблице 2. Таблица 2– Условия для перенаправления транспортных потоков № стратегии/сценария число полос на исходном маршруте, n допустимая скорость движения на исходном маршруте, км/ч интенсивность входящего потока на исходном маршруте, ед/ч критерий для перенаправления ТС детектируемое пороговое значение критерия для начала перенаправления детектируемое пороговое значение критерия для окончания перенаправления доля перенаправляемых ТС, % 1/1 1/2 3 50 1/3 2200 kthresh, ед/км более 52 V (kthresh),км.ч менее 42 менее 40 более 42 34 Количественный анализ результатов экспериментов показал сокращение времени передвижения ТС при использовании сценария 1 в стратегии 1 на исходном маршруте в 2 раза, при использовании стратегий 2-3 в 1,75 раз, сокращение задержек ТС на исходном маршруте рассматриваемой УДС, в случае выбора водителями альтернативных маршрутов может 15 достигнуть 2,5 раз, сокращение суммарных затрат может достигнуть 127 тыс. руб/ч. Для проведения качественного анализа стратегий использовались данные полученные в программе AIMSUN с применением прикладного программирования (API), сообщающие скорость автомобиля на каждом из трех маршрутов в каждый назначенный промежуток времени. Построенные пространственно-временные диаграммы дают широкое представление об изменении условий движения на маршруте при выполнении того или иного воздействия (рисунок 6). маршрут 2 маршрут3 стратегия1, сценарий 3 стратегия1, сценарий 2 стратегия 1, сценарий 1 стратегия 0 маршрут 1 Рисунок 6 – Пространственно-временная диаграмма скорости транспортного потока для маршрутов в соответствии со стратегиями и их сценариями Из рассмотренных вариантов развития ситуации при возникновении инцидента на исходном маршруте, можно сделать вывод, что применение ДПТП, в целом, имеет высокую эффективность в отношении снижения продолжительности заторовой ситуации. А предложенные условия начала (старта) динамического перенаправления позволяют избежать отказов в работе участков УДС при обеспечении рекомендуемого уровня принятия побудительной информации о смене маршрута. 16 ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ И ВЫВОДЫ 1. Выявлены основные подходы к осуществлению перераспределения транспортных потоков на УДС городов. Определены основные принципы и условия перераспределения транспортных потоков на УДС городов. 2. Рассмотрены основные аспекты использования транспортных моделей для решения задач распределения транспортных потоков по УДС, программ моделирования транспортных потоков при прогнозировании распределения транспортных потоков по УДС. 3. Осуществлена адаптация к реальным условиям моделей выбора альтернативного маршрута для моделирования перераспределения транспортных потоков на УДС городов. Изучено влияние параметров моделей (Пропорциональная модель, Logit модель, C-Logit модель) на вероятность выбора альтернативного маршрута, и, как следствие, на изменение уровня обслуживания участков исходного и альтернативных маршрутов. Предложен алгоритм поиска альтернативных маршрутов на основе «стоимости» их прохождения с использованием адаптированной модели. 4. Определены и формализованы состояния транспортных потоков для осуществления их перераспределения. Осуществлен поиск критерия детектирования заторовой ситуации как порогового значения для начала перераспределения транспортных потоков на участках рассматриваемой УДС. Определены и обоснованы условия снижения уровня загрузки на исходном маршруте за счет допустимого снижения уровня обслуживания на альтернативных маршрутах. Разработаны рекомендации по перераспределению транспортных потоков на УДС городов для снижения продолжительности заторовых ситуаций 5. Разработана интегрированная модель прогнозирования транспортной ситуации при возникновении инцидентов на участках перспективной улично-дорожной сети г. Ростова-на-Дону. Осуществлена оценка вариантов функционирования перспективной УДС г. Ростова-на-Дону с учетом разработанных рекомендаций для перераспределения транспортных потоков. 6. Экспериментально доказана эффективность применения перераспределения транспортных потоков как метода снижения уровня загрузки участков УДС в случае возникновения инцидентов, и как следствие, заторовых ситуаций. В проведенном эксперименте достигнуто сокращение времени передвижения ТС в 2 раза, задержек ТС в 1,75 раза путем динамического перенаправления на альтернативные маршруты эффективного объема движения, составляющего 34% от суммарного на рассматриваемом участке магистрали. Перспективы дальнейшей разработки темы: - совершенствование ОДД методами ДПТП в условиях ИТС - оценка эффективности ДПТП по сравнению с другими методами активного управления транспортными потоками в условиях ИТС 17 - разработка методических указаний по ДПТП в условиях ИТС для операторов Центров управления дорожным движением - совершенствование методик и алгоритмов распределения транспортных потоков в информационных и навигационных системах в индивидуальных транспортных средствах Основные положения и результаты диссертации опубликованы: В изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки РФ 1. Феофилова А. А. Применение прикладного программирования при имитационном моделировании дорожного движения / Фиалкин В. В., Мирончук А. А. [Электронный ресурс] // «Науковедение», 2012, №4. – Режим доступа: http://naukovedenie.ru/PDF/79trgsu412.pdf (доступ свободный) – Загл. с экрана. – Яз.рус. 2. Феофилова А. А. Изучение параметров моделей для динамической маршрутизации транспортных потоков / Фиалкин В. В. [Электронный ресурс] // «Науковедение», 2012, №4. – Режим доступа: http://naukovedenie.ru/PDF/78trgsu412.pdf (доступ свободный) – Загл. с экрана. – Яз.рус. 3. Феофилова А. А. Определение цикла расчета альтернативных маршрутов при динамическом перераспределении транспортных потоков [Электронный ресурс] // «Инженерный вестник Дона», 2013, №2. – Режим доступа: http://www.ivdon.ru/magazine/archive/n2y2013/1712 (доступ свободный) – Загл. с экрана. – Яз.рус. 4. Феофилова А. А. Обоснование выбора состояний транспортных потоков для начала их динамического перераспределения [Электронный ресурс] // «Инженерный вестник Дона», 2013, №3. – Режим доступа: http://www.ivdon.ru/magazine/archive/n3y2013/1875 (доступ свободный) – Загл. с экрана. – Яз.рус. В других изданиях: 1. Феофилова А. А. Алгоритмы динамического перераспределения транспортных потоков // Материалы Международной научно-практической конференции «Строительство – 2009» // Ростов – на – Дону: РГСУ, 2009, стр. 67-69 2. Феофилова А. А. О моделях динамического перевода транспортных потоков на свободные участки УДС при возникновении заторовых ситуаций // Сборник докладов десятой международной научно-практической конференции «Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах» // СПб гос. архит. - строит, ун-т. СПб.. 2012, стр. 211-217 3. Феофилова А. А. Методические основы динамического управления дорожным движением // Безопасность дорожного движения: Сборник материалов конференции, посвященной 80-летнему юбилею заслуженного деятеля науки и техники РФ Л.Г. Резника // Тюмень: ТюмГНГУ, 2012, стр. 291-294 4. Феофилова А. А. Информация как способ управления дорожным движением / Фиалкин В. В. // Материалы Международной научно- 18 практической конференции «Строительство – 2012»//Ростов – на – Дону: РГСУ, 2012,стр. 96-97 5. Феофилова А. А. Обоснование функциональных свойств динамических моделей и условий их применения при моделировании выбора маршрута движения // Сборник материалов I Всероссийской научно-практической конференции «Состояние и перспективы развития социально-культурного и технического сервиса» -2013, под ред. д. т. н., профессора В.И. Беляева // Бийск: Изд-во Алт. гос. техн. ун-та, 2013, стр 151-155 6. Феофилова А. А. Методика проведения динамического перенаправления транспортных потоков в условиях интеллектуальных транспортных систем // Сборник материалов Международной научнопрактической конференции «Транспорт -2013 // Ростов – на – Дону: РГУПС, 2013, стр. 233-235 7. Феофилова А. А. Моделирование динамической маршрутизации транспортных потоков на улично-дорожной сети городов / Зырянов В. В., Барсело Х. [Электронный ресурс] // V Юбилейный Московский международный Конгресс по интеллектуальным транспортным системам, Москва, Россия, 2013.– Режим доступа: http://pibd.ru/its5-2013-doklady-5 (доступ свободный) – Загл. с экрана. – Яз.рус. 8. Феофилова А. А. Применение моделей выбора маршрута движения при прогнозировании распределения транспортных потоков на проектируемой дорожной сети / Зырянов В.В., Кочерга В.Г. // Сборник научных трудов ОАО «ГИПРОДОРНИИ», 2013, 4 (№63), стр.33-40 9. Феофилова А. А. Применение динамической маршрутизации транспортных потоков для повышения уровня обслуживания участков УДС // Прогресс транспортных средств и систем – 2013: Материалы Международной научно-практической конференции // Волгоград, 2013, стр. 240-241 Подписано в печать 15.11.2013 г. Печать цифровая. Бумага офсетная. Гарнитура «Таймс». Формат 60х84/16. Объем 1,0 уч.-изд.-л. Заказ № 3206. Тираж 100 экз. Отпечатано в КМЦ «КОПИЦЕНТР» 344006, г. Ростов-на-Дону, ул. Суворова, 19, тел. 247-34-88
