基于相互作用勢的交通流隨機行為研究.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，交通的科學規(guī)劃、管理與控制已成為亟待解決的問題。在實際交通中，司機往往受到前面多個車輛、道路實際狀態(tài)等的相互作用，加、減速的決策是通過前面車輛等隨機因素的相互作用勢能的大小動態(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)的高密度隨機行為。論文研究交通系統(tǒng)的隨機非線性行為，主要將車輛抽象為相互作用的粒子，基于馬爾可夫隨機場方法中的Ising模型、粒子相互作用模型，以及A

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

3、nius動力學模型等，通過引入顧前勢，用動態(tài)可變的隨機慢化概率改進現(xiàn)有元胞自動機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機模型。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)進一步考慮前面不同距離的車輛對司機的影響不同的事實，通過引入加權(quán)系數(shù)，對越靠近司機車輛的相互作用勢賦予權(quán)重越大，建立了具有加權(quán)顧前勢的交通流模型。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，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距離相關(guān)的連續(xù)過程，通過引入分子動力學中的Lennard-Jones連續(xù)勢函數(shù)，用Lennard-Jones勢函數(shù)改進現(xiàn)有離散的與車輛間距離無關(guān)的勢函數(shù)，改進原有交通流細胞自動機模型中的固定的隨機慢化概率為動態(tài)連續(xù)變化的慢化概率，提出了基于Lennard-Jones勢的交通流模型。該模型更好的描述了實際交通中司機根據(jù)前面車輛及道路環(huán)境情況進行

5、隨機決策的過程。
　　(4)考慮車輛間的距離與速度對交通流的連續(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)勢函數(shù)，進一步提出兩種基于連續(xù)相互作用勢的元胞自動機交通流模型，分別為優(yōu)化安全距離相關(guān)勢函數(shù)模型和司機反應(yīng)強度相關(guān)勢函數(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)的相互作用勢函數(shù)，通過相互作用勢產(chǎn)生的隨機相互作用力的計算，