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宏观介观微观交通流建模方法比较研究(2)


自动机由五个部分组成:元胞、元胞空间、元胞状态、邻居和局部规则。各个元胞根据局部
规则进行同步更新,实现整个系统的动态演化。
交通流元胞自动机的雏形是Wolfram 所命名的184 号元胞自动机[37]。1992 年,Nagel
和Schreckenberg 提出了模拟高速公路交通的一维交通流CA 模型:NS 模型[38],Biham、
135 Middleton 和Levine 提出了模拟城市交通网络的二维交通流CA 模型:BML 模型[39]。
在NS 模型[38]中,道路被划分为离散的格子(元胞),每个元胞或者为空,或者被一辆车
占据,每辆车的最大速度为max v ,局部更新规则为:
1. 加速: min( 1, ) max v v v n n = + ;
2. 减速: n min( n , n ) v = v gap ;
3. 随机慢化:以概率p , = max( −1,0) n n 140 v v ;
4. 运动: n n n x = x + v 。
其中, n x 为第n 辆车的位置, n v 为第n 辆车的速度, n gap 为第n 辆车和其前方车辆之间
的空元胞数。
在NS 模型的基础上,人们提出了许多改进模型。考虑到车辆的慢启动效应,人们提出
145 了相应的慢启动模型,包括:Takayasu 提出的基于慢启动规则的TT 模型[40],Barlovic 、
Johnson 和Hui 通过引入慢启动步提出的BJH 模型[41],Barlovic 等提出的依赖于速度的随机
慢化模型(VDR 模型) [42];Fukui 和Ishibashi 认为车辆不需要逐步加速,并且随机慢化只对
高速行驶的车辆有效,提出了FI 模型[43];Li 等认为在更新车辆速度时,不仅要考虑与前车
之间的距离,还要考虑前车的速度,提出了考虑前车速度效应的VE 模型[44];Knospe 等认
150 为驾驶员希望平稳和舒适驾驶,考虑了前车的刹车灯效应对后车的影响,提出了舒适驾驶模
型(CD 模型) [45];Xue 等对NS 模型演化规则的次序进行调整,首先随机慢化,提出了
Noise-First 模型[46];Li 等综合考虑驾驶员和车辆的差异性及其外部噪声等随机因素的影响,
 基于概率论的思想提出了一种可广泛应用于不同道路条件的加权概率元胞自动机模型[47];
魏丽英等利用磨擦减速规则,使受到自行车干扰的机动车进行减速[48]。Rickert 等[49]和
155 Chowdhury 等[50]分别提出了一套换道规则,将NS 模型扩展为双车道模型,在此基础上,人
们提出了各种双车道模型:Knospe 等提出了含有刹车灯和期望速度的双车道舒适驾驶模型
[51];Jia 等提出了具有鸣笛效应的双车道模型[52];Kong 等提出了考虑到近邻车辆和次近邻车
辆影响的双车道元胞自动机模型[53];王永明等考虑高速车辆和低速车辆对换道间距的要求
不同,提出了基于弹性安全换道间距的模型[54]。
160 在BML 模型[39]中,元胞空间被划分为N × N 的格子,每个格式有三种状态:空、向北
行驶车辆、向东行驶车辆。在奇数时步,只有向东的车辆可以行驶;在偶数时步,只有向北
车辆可以行驶。在BML 模型的基础上,人们提出了许多改进模型。考虑到东向行驶和北向
行驶的车辆数并不相等,Nagatani 研究了两个方向车辆数目的非对称分布情况[55];Nagatani
等研究了立交桥的情况[56],在定义为立交桥的元胞上最多可容纳两辆行驶方向不同的车辆;
165 Fukui 等研究了不同的车辆最大速度[57],东向行驶的车辆在一个时间步最多可以向前移动M
个元胞;Chowdhury 和Schadschneider 等将NS 模型和BML 模型结合起来,提出了城市网
络交通流模型(ChSch 模型) [58];陈若航等在BML 模型的基础上,建立了具有中心车站的二
维元胞自动机城市交通流模型[59];Sun 等研究了BML 模型中交通灯的周期和车辆密度对交
通流的自由相和阻塞相的影响关系[60]。
170 4 结论
宏观交通流模型基于连续介质假设,主要研究流量、速度和密度之间的基本关系,适于
描述均匀且稳态的交通流,对于自由流和间歇流无法适用,基于该模型的仿真与车辆数目无
关,具有较高的计算效率。介观交通流模型采用相空间密度分布函数来描述交通流,相对于
宏观交通流模型来说,能够包含更多的车辆相互作用的细节,但是,由于方程中通常包含许
175 多待定参数和复杂关系式,使用起来比较困难。微观交通流模型以单个车辆为研究对象,注
重车辆之间的相互作用,能够很好地描述各种复杂交通流现象,尤其是元胞自动机模型,将
时间、空间和状态离散化,通过简单的微观规则来反映宏观交通流现象,具有很好的灵活性,
近年来得到了很好的应用。
随着计算机技术和通信技术的不断发展,车辆所获得的信息越来越呈现实时化、个性化、
180 全面化的特点。作为物联网的重要分支,汽车移动物联网(车联网)的出现使车辆不再是封闭
的个体,而是变成了一个个移动的无线节点,车辆通过车载终端可以很方便地实现车间通信
和车与路边节点通信,从而获得更加实时和丰富的交通信息。车联网的迅速发展必然带来交
通模式的巨大改变,从而对现有的交通流理论提出新的要求。以元胞自动机模型为例,车辆
之间相互作用的范围将进一步扩大,从而带来局部更新规则的改变。这些微观上的改变会带
185 来什么样的交通流宏观特性的改变,将是今后交通流研究的一个方向。 


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