Оптимизация дорожного движения на основе макроскопической фундаментальной диаграммы в городской двухзональной системе
https://doi.org/10.26518/2071-7296-2022-19-2-246-257
Аннотация
Введение. В статье рассматривается возможность формирования стратегии оптимизации дорожного движения на основе макроскопической фундаментальной диаграммы между городскими районами. Построены зоны притяжения при максимальном и минимальном значении пограничного контроля по категории разных типов зоны притяжения. Сформированы стабильные зоны посредством соединения зон притяжения и проанализированы изменения их формы с разными значениями экзогенного потока и эндогенного потока.
Материалы и методы. Приведены данные транспортного потока центральной части улично-дорожной сети г. Цзинань (КНР), и построена городская двухзональная система полученными макроскопическими фундаментальными диаграммами. Осуществлено моделирование состояния транспортных потоков, получена закономерность их изменения при разных параметрах пограничного контроля с использованием математически-моделирующего комплекса MATLAB.
Результаты. В результате исследования получены решения для управления дорожным движением для относительного параметра завершенных и незавершенных поездок. Предложены обобщенные варианты для оптимизации дорожного движения в рассматриваемых городских зонах – выполняется 4 сочетания стратегии для управления дорожным движением, обслуживающего проектный вариант оптимизации с различными состояниями транспортного потока.
Обсуждение и заключение. Для каждой многозональной системы дорожной сети необходимо сформировать собственный характеристический вариант оптимизации транспортного потока.
Об авторе
Х. Цзянг
Донской государственный технический университет
Россия
Россия
Цзянг Хайянь – аспирант кафедры «Организация перевозок и дорожного движения»
г. Ростов-на-Дону
Список литературы
1. Зырянов В. В. Особенности применения основной диаграммы транспортного потока на сетевом уровне // Известия волгоградского государственного технического университета. Серия: наземные транспортные системы. Волгоградский государственный технический университет. 2013. С. 71-74. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=20901102.
2. Daganzo C. F. Urban gridlock: macroscopic modeling and mitigation approaches. // Transportation Research Part B: Methodological. 2007. vol. 41(1). pp. 49 – 62. DOI: 10.1016/j.trb.2006.03.001.
3. Daganzo C. F., Geroliminis N. An analytical approximation for the macroscopic fundamental diagram of urban traffic // Transportation Research Part B: Methodological. 2008. vol. 42(9). pp. 771 – 781. DOI: 10.1016/j.trb.2008.06.008.
4. Geroliminis N., Sun J. Properties of a well-defined macroscopic fundamental diagram for urban traffic // Transportation Research Part B: Methodological. 2011. vol. 45(3). pp. 605– 617. DOI: 10.1016/j.trb.2010.11.004.
5. Haddad J., Ramezani M., Geroliminis N. Cooperative traffic control of a mixed network with two urban regions and a freeway // Transportation Research Part B: Methodological. 2013. vol. 54. pp. 17– 36. DOI: 10.1016/j.trb.2013.03.007.
6. Ji Y., Geroliminis N. Spatial and temporal analysis of congestion in urban transportation networks // In: Transportation Research Board Annual Meeting, Washington, DC. 2011. http://www.strc.ch/2010/Ji.pdf.
7. Loder A., Bliemer M., Axhausen K. Optimal pricing and investment in a multi-modal city — Introducing a macroscopic network design problem based on the MFD // Transportation Research Part A: Policy and Practice. 2022. vol. 156. pp. 113 – 132. DOI: 10.1016/j.tra.2021.11.026.
8. Paipuri M., Xu Y., Gnozalez M., Leclercq L. Estimating MFDs, trip lengths and path flow distributions in a multi-region setting using mobile phone data // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2020. vol. 118. DOI: 10.1016/j.trc.2020.102709.
9. Zyryanov V. V. Simulation Network-Level Relationships of Traffic Flow // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. 2019. DOI:10.1088/1757-899X/698/6/066049.
10. Aboudolas K., Geroliminis N. Perimeter and boundary flow control in multi-reservoir heterogeneous networks // Transportation Research Part B: Methodological. 2013. vol. 55. pp. 265– 281. DOI: 10.1016/j.trb.2013.07.003.
11. Geroliminis N., Haddad J., Ramezani M. Optimal perimeter control for two urban regions with macroscopic fundamental diagrams: a model predictive approach // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2013. vol. 14(1). pp. 348– 359. DOI: 10.1109/TITS.2012.2216877.
12. Guo Y., Yang L., Hao S., Gu X. Perimeter traffic control for single urban congested region with macroscopic fundamental diagram and boundary conditions // Physica A: Statistical Mechanics and its Applications. 2021. vol. 562. DOI: 10.1016/j.physa.2020.125401.
13. Gao S., Li D., Zheng N., Hu R., She Z. Resilient perimeter control for hyper-congested two-region networks with MFD dynamics // Transportation Research Part B: Methodological. 2022. vol. 156. pp. 50 – 75. DOI: 10.1016/j.trb.2021.12.003.
14. Menelaou C., Timotheou S., Kolios P., Panayiotou C. Joint route guidance and demand management using generalized MFDs // IFAC-PapersOnLine. 2020. vol. 53(2). pp. 15023– 15028. DOI: 10.1016/j.ifacol.2020.12.2002.
15. Zhang L., Garoni T., Gier J. A comparative study of Macroscopic Fundamental Diagrams of arterial road networks governed by adaptive traffic signal systems // Transportation Research Part B: Methodological. 2013. vol. 49. pp. 1– 23. DOI: 10.1016/j.trb.2012.12.002.
16. Haddad J., Ramezani M., Geroliminis N. Cooperative traffic control of a mixed network with two urban regions and a freeway // Transportation Research Part B: Methodological. 2013. vol. 54. pp. 17– 36. DOI: 10.1016/j.trb.2013.03.007.
17. Haddad J. Optimal perimeter control synthesis for two urban regions with aggregate boundary queue dynamics // Transportation Research Part B: Methodological. 2017. vol. 96. pp. 1 – 25. DOI: 10.1016/j.trb.2016.10.016.
18. Kouvelas A., Saeedmanesh M., Geroliminis N. Enhancing model-based feedback perimeter control with data-driven online adaptive optimization // Transportation Research Part B: Methodological. 2017. vol. 96. pp. 26– 45. DOI: 10.1016/j.trb.2016.10.011.
19. Haddad J. Mirkin B. Coordinated distributed adaptive perimeter control for large-scale urban road networks // Transportation Research Part C: Emerging Technologies. 2017. vol. 77. pp. 495 515. DOI: 10.1016/j.trc.2016.12.002.
Рецензия
Для цитирования:
Цзянг Х. Оптимизация дорожного движения на основе макроскопической фундаментальной диаграммы в городской двухзональной системе. Научный рецензируемый журнал "Вестник СибАДИ". 2022;19(2):246-257. https://doi.org/10.26518/2071-7296-2022-19-2-246-257
For citation:
Jiang H. Traffic optimization based on a macroscopic fundamental diagram in urban bizonal system. The Russian Automobile and Highway Industry Journal. 2022;19(2):246-257. (In Russ.) https://doi.org/10.26518/2071-7296-2022-19-2-246-257
Просмотров:
587
Послать статью по эл. почте 