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相似文献
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1.
微观交通仿真中随机决策换道行为研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
车辆在自由行驶或者处于跟驰状态时,经常进行由慢车道向快车道以便于获得更好的行驶环境.这需要驾驶员根据交通环境状态做出是否进行换道的决策.通过分析快车道行驶车辆对当前车的影响,结合蒙特卡罗仿真方法,提出了一种新的换道随机决策模型.在不同的流量条件下,对车辆换道次数的实测值和仿真模拟值进行具有统计意义的显著性差异分析,验证了模型的有效性.  相似文献   

2.
为了促进自动驾驶技术的发展,本文聚焦于自动驾驶车辆换道决策行为。首先对换道意图进行客观性量化,然后引入换道碰撞概率与换道动态风险系数,并基于博弈论思想建立自动驾驶车辆换道博弈决策行为模型,选取速度收益作为博弈收益的考量目标,使得自动驾驶车辆进行协作、安全、合理的换道。最后,使用SUMO软件将传统LC2013换道模型与换道博弈决策行为模型进行仿真实验和对比分析,结果表明换道博弈决策行为模型具有更高的稳定性、可靠性、安全性以及车道利用率。  相似文献   

3.
基于动态交通流模型和匝道入口处的车辆排队模型,分析了匝道协调控制在提高高速公路路网运行效率中的作用.针对交通流模型的非线性,提出了使用遗传算法对路网匝道调节率进行优化,并且证明了匝道优化可以有效处理偶发性拥挤,快速恢复交通流的运行,减少路网的总行程时间.利用全局交通流数据的实时优化,获得系统全局最优控制,提高高速公路的运行效率.对高速公路网的仿真计算表明匝道协调控制能够有效处理偶发性拥挤,并能大大减少路网总行程时间.  相似文献   

4.
换道行为对交通流宏观特性的影响至今未得到充分认识.基于车辆行驶有限状态自动机框架,用微观仿真方法对不同交通情景下换道行为的影响进行了研究.结果表明在同质交通流中换道行为对宏观特性没有显著影响.对异质交通流,如果车辆之间存在最大速度差异,则在中低密度区换道行为能显著提高交通流量;如果车辆之间只存在加速性能差异,则换道行为对交通流宏观特性没有显著影响.说明换道行为对交通流宏观特性的影响与车辆差异性质以及交通流密度有密切关系,  相似文献   

5.
拥挤交通流交织区车道变换行为仿真   总被引:5,自引:0,他引:5  
拥挤交通流交织区交通运行特征表现为频繁的车道变换和冒险型的驾驶行为,目前广为使用的仿真模型在进行交织区拥挤车辆模拟分析时一般需经过复杂的参数标定过程.研究从分析拥挤状况的交织区运行行为特性出发,利用多智能体建模的优势,在传统的强制性车道变换模型中引入换道t"协作"机制、换道冲突"协商"机制,建立了相应的仿真模型 TESS.然后以上海市快速路系统两处交织区汇入汇出仿真为例,根据实测结果和成熟仿真系统ⅥSSIM、PARAMICS的实验比较分析,验证了仿真模型的有效性.  相似文献   

6.
车辆性能差异对交通流宏观特性的影响尚未得到充分研究.使用车辆行驶有限状态自动机模型,对由最大速度不同的两种车辆组成的两车道混合交通流进行微观仿真.结果表明混合交通流进入稳态后,相比同质交通流,中低密度区通行能力明显下降,临界密度增加.随慢车比例变化,换道率-密度关系呈现三种模式.在交通流从初始静止状态到稳态运行的过渡过程中,若初始时刻两车道慢车比例不同,随密度不同有三种不同的过渡模式,在低密度区系统迅速过渡到慢车对称分布状态,中密度区系统逐渐过渡到对称状态,但高密度区系统维持在不对称状态.说明慢车对交通流特性有显著影响,混合交通流的过渡过程非常复杂.  相似文献   

7.
王坚  任子晖 《系统仿真学报》2011,23(9):1849-1853,1895
采用鱼群的某些行为来模拟重大交通事故下车辆的一些行为。如利用鱼群的避障行为,随机移动行为,约束行为等来模拟车辆的换道行为,自然行驶行为,行驶中的约束行为等。并针对鱼群的避障行为对应的车辆换道行为进行了深入的研究,给出了车辆的换道模型(EMLCM),从三个方面介绍了该模型的特点。并给出了在重大交通事故下车辆的延误时间的具体模型及换道期间车辆速度和位置变化情况,最后通过仿真实验说明采用的方法和提出的模型是有效的,对延误时间的分析是合理的。  相似文献   

8.
实际交通中,换道车辆的行驶速度不同,其所需要的安全换道间距也不尽相同。具体表是,高速行驶的车辆换道迅速、敏捷,而低速行驶车辆换道踌躇、犹豫。因而,对所有换道车均设定一个固定的安全换道间距是不恰当的,前人很少在这方面进行研究;结合现实提出的弹的安全换道间距规则,在改进前人模型仿真质量的同时,也提高了车辆的换道频率。模拟结果显示较以前模型,提出的元胞自动机模型将可改善道路的通行能力、提高道路资源的利用效率。  相似文献   

9.
本文研究了在充电和换电两种模式下基于电动物流车的充换电设施选址问题.首先,分别建立无充电行为时的路径规划和车辆调度模型以及充电和换电模式下,以用电成本,车辆固定出行成本,机会成本和惩罚成本之和最小化为目标的充换电设施选址模型.然后设计了一种改进的遗传算法求解路径规划和选址模型.最后,对比分析了充电和换电模式下充换电设施的选址决策及配送总成本,并得到结论:充电未造成配送延迟时,充电模式下的配送成本较低;充电导致配送延迟时,提高充电速度或选用换电模式能够使配送成本更低.另外,公用充电站服务费用的高低会显著影响物流企业关于自建充电设施还是使用公用充电站的决策.  相似文献   

10.
基于Agent与模糊逻辑的车辆换道仿真模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了基于Agent的多车道交通流协调控制系统的层次模型,该系统中各Agent之间的信息交流都是双向的.建立了车辆换道行驶、加速或减速等的模糊规则库.车辆的行为由一系列模糊规则来决定.在车辆的换道策略中使用Agent技术,可以克服传统模型中主要依靠车间距来决定换道,车辆之间没有相互作用的缺点.通过计算机仿真,验证了模型及规则的有效性.  相似文献   

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正August 10-14,2015Beijing,ChinaThe International Congress on Industrial and Applied Mathematics(ICIAM)is the premier international congress in the field of applied mathematics held every four years under the auspices of the International Council for Industrial and Applied Mathematics.From August 10 to 14,2015,mathematicians,scientists  相似文献   

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正AF:Any Field The School of Economics and Management at Tsinghua University(Tsinghua SEM)invites applications for faculty positions at all levels(Assistant Professor,Associate Professor and Full Professor)in any fields of business administration and management.Tsinghua SEM is the only school  相似文献   

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Enterprise resource planning implementation decision & optimization models   总被引:2,自引:0,他引:2  
To study the uncertain optimization problems on implementation schedule, time-cost trade-off and quality in enterprise resource planning (ERP) implementation, combined with program evaluation and review technique (PERT), some optimization models are proposed, which include the implementation schedule model, the timecost trade-off model, the quality model, and the implementation time-cost-quality synthetic optimization model. A PERT-embedded genetic algorithm (GA) based on stochastic simulation technique is introduced to the optimization models solution. Finally, an example is presented to show that the models and algorithm are reasonable and effective, which can offer a reliable quantitative decision method for ERP implementation.  相似文献   

20.
分布交互仿真技术综述   总被引:28,自引:7,他引:21  
介绍了DIS的技术特点,综述了DIS中关键技术和相关技术,并对目前DIS发展过程中遇到的问题进行了深入的分析与论证。  相似文献   

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