交通仿真系統(tǒng)的并行計算、智能優(yōu)化和混雜模型研究.pdf

1、智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transportation System，ITS)是當前解決交通問題的主要方法和手段。作為：ITS的重要組成部分，交通仿真系統(tǒng)是進行交通管理、控制和誘導決策的重要實驗手段和工具。在交通仿真系統(tǒng)中，交通流模型運算速度的問題一直阻礙著交通仿真系統(tǒng)在解決大規(guī)模路網(wǎng)問題上的進一步發(fā)展，特別是在采用微觀交通流模型的交通仿真系統(tǒng)中。隨著ITS技術的深入發(fā)展，交通控制系統(tǒng)需要應用于復雜的交通場景中，對其實時性的

2、要求也越來越高，作為交通控制系統(tǒng)核心的交通優(yōu)化算法，同樣存在運算速度的問題?？焖侔l(fā)展的并行計算技術是提高運算速度的有效手段，而并行計算的引入，給交通仿真系統(tǒng)和交通控制系統(tǒng)中的優(yōu)化算法提出了新的研究課題。 針對這一研究課題，從三個方面進行了研究：一是建立了適合微觀交通流模型并行計算的框架。二是在微觀交通流模型并行計算框架研究的啟發(fā)下，提出了一種適合并行計算的混雜交通流模型——并行混雜交通流(Parallel Hybrid Traf

3、fic Flow，PHTF)模型。三是提出了一種適合并行計算的蟻群優(yōu)化(Ant Colony Optimization，ACO)算法——基于層狀解構(gòu)造圖拆分的蟻群優(yōu)化(Parallel ACO based on Layered Construction GraphDecomposition，PACO-LCGD)算法。 此外，由于交通路網(wǎng)模型是交通仿真系統(tǒng)的基礎，建立一個靈活的、能夠細致描述實際微觀交通路網(wǎng)，并將微觀交通路網(wǎng)和宏觀

4、交通路網(wǎng)統(tǒng)一在同一框架下的路網(wǎng)模型仍然值得作進一步的研究。從這點出發(fā)，提出了基于車道的混雜交通路網(wǎng)模型，并將該模型在浙江大學智能交通研究中心自主研發(fā)的城市混合交通仿真與分析系統(tǒng)(Simulationand Analysis System forUrban Mixed Traffic，SASUMT)最新版本中加以了實現(xiàn)。 本文還論述了SASUMT最新的研究成果，討論了城市交通仿真系統(tǒng)與交通控制系統(tǒng)中的優(yōu)化算法并行化軟、硬件實現(xiàn)的一

5、些關鍵技術。 主要的研究成果總結(jié)如下： 1、提出了一套適合微觀交通流模型并行計算的框架。該框架參考了元胞(CellarAutomatic，CA)模型并行計算的框架，包括基于網(wǎng)格的區(qū)域分解方法、邊界緩沖模型和改進的同步機制三個部分。其中基于網(wǎng)格的區(qū)域分解方法和邊界緩沖模型分別用來實現(xiàn)任務的分解和提供仿真計算時所需的交互數(shù)據(jù)；改進的同步機制參考了CA模型并行計算的同步機制，根據(jù)在集群環(huán)境內(nèi)消息能夠并行傳遞的特征，通過同步柵來

6、實現(xiàn)同步。針對該框架，設計了一個大規(guī)模路網(wǎng)進行實驗驗證，并采用LogGP模型進行了理論分析。理論分析和實驗結(jié)果表明，應用這一框架可以方便地實現(xiàn)微觀交通流模型的并行計算，提高微觀交通流模型運算的速度，從而滿足ITS中大規(guī)模交通路網(wǎng)實時、高效和動態(tài)仿真的需求。 2、提出了一種適合并行計算的混雜交通流模型——并行混雜交通流模型。該模型根據(jù)盡量降低消息大小的思路，在微觀交通流模型并行計算的基礎上，采用混雜交通流模型建模的方法。PHTF模

7、型并行計算時仍使用微觀交通流模型并行計算的框架，在每臺從機中依然采用微觀交通流模型進行仿真計算。不同之處在于所傳送的消息不再是每個車輛的信息，而是邊界緩沖區(qū)內(nèi)的宏觀統(tǒng)計特性，當另一臺計算機接收到這些宏觀統(tǒng)計特性的數(shù)據(jù)后，會根據(jù)這些數(shù)據(jù)產(chǎn)生新的車輛。與微觀交通流模型并行計算相比，并行混雜交通流模型減少了所傳送消息的大小，具有更高的并行效率和可擴展性。 3、提出了一種適合并行計算的蟻群算法——基于層狀解構(gòu)造圖拆分的并行蟻群算法。由于

8、應用蟻群優(yōu)化算法求解復雜大規(guī)模多階段決策問題時，其計算量會隨著階段數(shù)和各階段離散化容許決策集合規(guī)模的增加成指數(shù)增長，造成無法在單臺計算機中進行計算的現(xiàn)象，PACO-LCGD算法可以較好的解決這一問題。該算法通過應用并行計算技術，將解構(gòu)造圖拆分成若干塊，把每一塊的計算任務放置在不同的計算機上并行執(zhí)行，互相合作完成整個計算任務。經(jīng)實驗驗證和LogP模型的理論分析，表明這種算法可以快速有效地進行問題的求解。 4、提出了一種新的路網(wǎng)模型

9、——基于車道的混雜交通流模型。基于車道的混雜交通流模型采用基于特征的建模理論進行建模，將車道作為建模的基本單位，用車道/節(jié)點的拓撲關系表示交通網(wǎng)絡的拓撲關系。車道之間的拓撲關系通過基于特征的建模方法進行描述。對于交叉路口，將其表述為一個由若干條車道組成的具有面幾何形狀的特征?；谲嚨赖幕祀s交通流模型不僅能夠有效的描述宏觀交通路網(wǎng)，而且能夠細致的描述微觀交通路網(wǎng)，將宏觀交通路網(wǎng)和微觀交通路網(wǎng)統(tǒng)一在同一個框架之下，具有較強的擴展性。在SAS