改进的元胞自动机车辆微观行为仿真模型的研究-电路与系统专业论文.docxVIP

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改进的元胞自动机车辆微观行为仿真模型的研究-电路与系统专业论文

à 原渺 1: 人 r I! IhJi j γ 改进的元胞自动机军辆微观行为仿 真模型的研究 摘要 交通问题一直关乎人们正常的行为活动。随着中国经济的不断发展 , 大城市的规模不断扩大 ,近年来舍国机动车保 有量件续增长, 线城市诸 如北京、 上海 、广州的交通陀力不断加大。近期l北京更是由台了机动 车摇 号撞施以缓解首都的 交通状况,解快 交通问题迫 在眉睫。而交通仿真作为 研究和解决交通问题的 重要工具 ,其重安性不 言而喻 。微观交通仿真由于 更接近交通流的本质 ,在交通工程和研究领域日益受到重视。在交通仿真 的研究中,元胞自动机 (CA)模型虽然规则简单但却能模拟、解释众多复 杂多变的交通现象 ,并且模拟效率很 高,因此 - .且是微观交通仿真研究的 热点。但是,传统的 CA 模型由于模型向 身的规则和特点,只能适用 于较大 尺度、颗粒较粗糙的交通仿真研究。综合写虑我国的交通问题特点和实际 情况,需要结合 实际情况 ,具体问题具休分析,有 -针对性的对 CA 模型进行 相应的改进 ,从而达到仿真效果。 本文对传统的 CA 模型进行了改造,提出了时间和 l空间划分粒度可控的 CA 模型,并且融合 了改进的车辆 驰棋型和 驾驶员模型 。新的 CA 模型保 留了传统 CA 模型的并行性的特点, 因而在进行软件仿真时模拟效率比较高 。 此外,新模型的时空结构使得任何微观仿 真新模型的研究成果方便的加入 元胞自动机模型的规则中 ,从而能更加接近现实的交通状况。并且 ,新模 型的时空划分方法 又为不同尺度交通实体 在 同一空间范围的研究提供了新 的思路。尤其针对我国复杂的交通问题 ,国外模型都不能很好的拟合并解 释,而新模型对车辆跟驰行为和驾驶员行为 的研究和改进 ,对解决这 一问 题具有非常重要的现实意义。 本文运用 C#和 Direct X 技术进行软件开发的仿真软件,基于 以上的关 :2 )(j[;(J ;, 1 )、学颂寸(月i 究上学it沦文 于 CA 模型、车辆跟驰模 型和匀驶员模型的研究和总结 ,充分利用了 C#开 发的便捷性和良好的用 户交丑 界而,并 且结合 DirectX 的高速计算和强大的 动态渲染效果,对事先设 置 的不同的仿真测试场景进 行仿真 ,并结合输出 的数据进行了道路和车辆自j数据的统计和分析 ,最后验证了本文的改 进的 元胞臼动机车辆微观仿真模型的正确性 ,符合实际预期要求。 关键词: 微观交通仿具, 元胞自动机苹辆跟驰模型,驾驶员模型 II 太; i.ii I 人予以1:明 1 l::!rf\j 论 文 RESEARCH ON SIMULATION MODEL OF VEHICLE MICRO-BEHA V IORS BASED ON I肌1PROVED CELLULAR AUTOMAT A ABSTRACT Traffic problems have been closely related to the human behavior. I n recent years,the national vehicle popu l ation continues to grow and first-line cities have great traffic pressure. There was a resoJve to mitigate the lraffíc situation in the capital by lottery. Microscopic traffic simulation gained more and more importance in traffic engineering due to its close to the naturc of traffic flow.In recen t years ,celJular automata (CA) model tums 10 be Ihe hot spots for traffic study. Although its rules are simple,CA modeJ can simulate and explain the large number of transport events,and have high simulation efficiency. However, the traditiona l CA model can only be appli ed to large-scale traffic simulation. Consi dering the characteristics and the actual situation of

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