基于相互作用勢(shì)的交通流隨機(jī)行為研究.pdf

1、隨著人口和車輛的不斷增加，道路發(fā)展難以滿足車輛交通的需要，交通的科學(xué)規(guī)劃、管理與控制已成為亟待解決的問題。在實(shí)際交通中，司機(jī)往往受到前面多個(gè)車輛、道路實(shí)際狀態(tài)等的相互作用，加、減速的決策是通過前面車輛等隨機(jī)因素的相互作用勢(shì)能的大小動(dòng)態(tài)做出的?，F(xiàn)有模型主要為確定性的，還不能很好的描述交通系統(tǒng)的高密度隨機(jī)行為。論文研究交通系統(tǒng)的隨機(jī)非線性行為，主要將車輛抽象為相互作用的粒子，基于馬爾可夫隨機(jī)場(chǎng)方法中的Ising模型、粒子相互作用模型，以及A

2、rrhenius微觀動(dòng)力學(xué)模型，構(gòu)建相關(guān)車輛等隨機(jī)影響因素之間的相互作用勢(shì)函數(shù)，從理論上建立基于隨機(jī)相互作用勢(shì)函數(shù)的交通系統(tǒng)微觀動(dòng)力學(xué)模型，探索交通系統(tǒng)的隨機(jī)行為和演化機(jī)制。
　　針對(duì)單車道高速公路交通系統(tǒng)的交通流隨機(jī)現(xiàn)象和非線性行為，本文主要進(jìn)行了如下幾個(gè)方面的研究:
　　(1)考慮實(shí)際交通中，司機(jī)受到前面道路上多個(gè)車輛的相互作用，加減速的決策過程是通過前面車輛的相互作用的大小動(dòng)態(tài)做出的事實(shí)，基于Ising模型、Arrhe

3、nius動(dòng)力學(xué)模型等，通過引入顧前勢(shì)，用動(dòng)態(tài)可變的隨機(jī)慢化概率改進(jìn)現(xiàn)有元胞自動(dòng)機(jī)模型中采用的固定慢化概率，提出了一種可變慢化概率的交通流元胞自動(dòng)機(jī)模型。通過數(shù)值模擬和仿真，模擬和再現(xiàn)了高密度的交通流復(fù)雜行為。
　　(2)進(jìn)一步考慮前面不同距離的車輛對(duì)司機(jī)的影響不同的事實(shí)，通過引入加權(quán)系數(shù)，對(duì)越靠近司機(jī)車輛的相互作用勢(shì)賦予權(quán)重越大，建立了具有加權(quán)顧前勢(shì)的交通流模型。仿真結(jié)果表明，加權(quán)系數(shù)在高密度情況下作用明顯，更有利于在保持較高交通

4、密度的同時(shí)，具有較高的交通流量和道路通行能力。
　　(3)考慮車輛受到前面車輛的影響是一個(gè)距離相關(guān)的連續(xù)過程，通過引入分子動(dòng)力學(xué)中的Lennard-Jones連續(xù)勢(shì)函數(shù)，用Lennard-Jones勢(shì)函數(shù)改進(jìn)現(xiàn)有離散的與車輛間距離無關(guān)的勢(shì)函數(shù)，改進(jìn)原有交通流細(xì)胞自動(dòng)機(jī)模型中的固定的隨機(jī)慢化概率為動(dòng)態(tài)連續(xù)變化的慢化概率，提出了基于Lennard-Jones勢(shì)的交通流模型。該模型更好的描述了實(shí)際交通中司機(jī)根據(jù)前面車輛及道路環(huán)境情況進(jìn)行

5、隨機(jī)決策的過程。
　　(4)考慮車輛間的距離與速度對(duì)交通流的連續(xù)影響過程，通過構(gòu)建與車輛速度和車輛間距相關(guān)的連續(xù)勢(shì)函數(shù)，進(jìn)一步提出兩種基于連續(xù)相互作用勢(shì)的元胞自動(dòng)機(jī)交通流模型，分別為優(yōu)化安全距離相關(guān)勢(shì)函數(shù)模型和司機(jī)反應(yīng)強(qiáng)度相關(guān)勢(shì)函數(shù)模型。通過數(shù)值模擬和仿真，提出的模型具有更大的交通密度和流量，更好的再現(xiàn)了高密度的交通流復(fù)雜行為。
　　(5)基于上述已建立的離散、連續(xù)的相互作用勢(shì)函數(shù)，通過相互作用勢(shì)產(chǎn)生的隨機(jī)相互作用力的計(jì)算，