微观交通仿真综述
来源:用户上传
作者:
摘要：城市交通问题越发严重，交叉口是交通系统的重中之重，微观交通仿真软件可对交叉口交通组织控制的方案进行模拟对比，投资少又见效快，因此其研究意义重大。本文对目前微观交通仿真行为模型、评价参数及优化算法的现状研究进行了详细阐述。
关键词：仿真软件；行为模型；评价参数；优化算法
1引言
随着机动车保有量的增加，交通越来越拥堵，而道路资源紧缺且新增扩建道路又费时费力。大量实践表明，对路网进行科学的管理和控制见效快、投资少且易操作，信控和渠化逐渐成为缓解交通拥堵行之有效的方法。对于调整方案若采用实地实验的方法，既阻碍交通秩序又费时费资，这时仿真技术的优势就凸显出来了。仿真软件可运用计算机虚拟技术动态地模拟现实交通状况和行为，时空上再现交通流的变化，进而分析人车路的交通特征找到交通问题的根源。
2主流微观交通仿真软件
微观交通仿真是一种以秒或分秒为时间刻度来模拟单个车辆运行规则，以便用以评估高速公路及城市道路系统或行人系统各自及其相互间的作用，对描述和评价路网交通流状况意义重大。目前广泛应用的微观交通仿真软件有如下五种：
（1）AIMSUN：由西班牙TSS公司开发，可用于作宏观到微观的各层次仿真，用于整合运输规划和微观交通仿真。微观上采用Gipps1981的安全距离模型，采用GIS层级架构运行速度快。可提供各种人车路仿真对象，交通量用OD矩阵形式，采取静态分配方式。其微宏观规划模型相结合，用于短中期交通规划决策的动态支持。但无法设置不同车道宽度，无法模拟混合车流。（2）TSIS：FHA出资研发，采用FRESIM模型和NETSIM模型。可将路网根据不同需求分割成若干副路网，各副路网以界面点与路段相连接结合脚本编程，TSIS可快速修改仿真文件信息。但缺乏分配算法，使得评价匝道控制、事故和出行者信息引起的交通量转移难以进行。（3）PARAMICS：有两个版本：Q- PARAMICS 和S-PARAMICS，分别属于Quadstone公司和SIAS公司。该软件利用组合的方式将不同路网，依据单一节点逐步构建整体路网，可模拟各种交通状态和行为。可用于模拟大规模路网，可提供API应用程序接口供用户使用，开发适用当地的不同道路条件或需求的操作。但现有研发改进的参数较少无法模拟非机动车驾驶行为。（4）TransModeler：由美国Caliper公司研发，使用MITSIM跟驰模型。融合GIS技术，增强仿真模型的数据编辑功能，其GISDK可提供强大的地理分析功能，便于二次开发；还可整合从宏观到微观各层次的仿真模型，针对不同的项目要求，可在同一路网中对不同区域要求来同时进行宏、微观模拟，与TransCAD进行衔接实现。（5）VISSIM：卡尔斯鲁尔大学于1979研发，后经PTV公司开发。是微观的行为驱动的多用途交通仿真软件，用于分析评价交通流状况。应用于城市道路和高速公路、综合运输系统等的分析。采用心理-生理类跟驰模型，可模拟各种路网的各种交通状态，还可用于任何道路交通的建模。
3微观交通仿真行为模型
主要的微观交通仿真行为模型有如下几种：
（1）车辆跟驰模型：以人车元素间的运动及其间的相互影响的层次来分析单车道交通流运行特性。模型的跟驰方程描述了前后车的速度、加速度及相对位置等参数间的关系。
1）刺激—反应模型：驾驶员试图与前车驾驶员行为保持一致，具有制约性、延迟性和传递性。2）安全距离跟驰模型：也称防撞模型，找一个特定的跟驰距离，使得当前车驾驶员采用非常规操作时，只要后车与前车间距大于这个特定跟驰距离就不会发生碰撞，此距离考虑了总反应时间和制动距离。常用的安全跟驰模型有Gipps。3）生理—心理模型：也称反应模型，用一系列的期望距离和阈值来体现驾驶人的心理判断和反应，不同参数的边界值分为不同取值范围，反应前后车间的不同影响关系。4）元胞自动机模型：也称微粒跳跃模型，适用于模拟具有离散性和随机性的自然现象，采用平行处理技术，可用于仿真大型路网的交通运作或交通预测。
（2）换道模型：描述车辆变换车道的整个行为过程，可分为强制性换道和判断性换道。常用期望速度和期望运行状态作为模型参数。
4微观仿真评价参数及优化算法
（1）评价参数
VISSIM的模型参数是最多，所以采用其评价参数：路段—密度、流量、平均车速和损失时间；路口—流量、平均延误、旅行时间、停车次数和排队长度；路网—进入与离开的车辆数、总路径距离、总旅行时间、平均车速、停车次数和延误及总停车数。
（2）优化算法
微观交通仿真参数校正是离散选择寻优问题，常用多点寻优算法。目前遗传算法及同步扰动梯度算法研究最为突出。
Cheu将遗传算法用于构建FRESIM模型，校准了12个交通流模型参数。Lee和Ding分别将GA算法和SPSA算法用于校正PARAMICS模型，校正了平均车头时距和平均反应时间。Park用遗传算法提出微观交通仿真模型的校正程序，应用于CORSIM、PARAMICS和VISSIM。Kim与Rilet将GA算法用于CORSIM和TRANSIMS模型的快速路参数校正。Lee与Ozbay将改进的SPSA算法对流量和密度進行校正，并用K-S检验方法进行验证。国内也有不少学者对微观交通仿真参数进行校正优化算法。李志明用进口道延误为评价指标，在VISSIM仿真平台下用遗传算法校正信号交叉口。汪洋用流量和速度评价指标，用正交实验方法对VISSIM城市道路及高速公路跟驰模型和换道模型的驾驶行为参数进行校正。孙剑以旅行时间及流量为评价指标，用遗传退火启发算法进行模型校正。章玉建立基于同步扰动随机逼近算法的微观交通仿真模型参数校正方法，并用Matlab和C++开发了自动校正程序，采用流量评价指标对VISSIM的11类驾驶行为参数进行了校正。刘衍希为研究快速路公交专用道设置路段通行能力，基于SPSA算法及遗传算法的混合算法研究，设计了基于随机梯度遗传算法的参数校正方法，在遗传算法得出的参数后再用SPSA算法对其进行小范围寻优。胡婷为进行快速路交织区仿真模型校正，设计了交织区多目标规划校正模型，以流量和速度为评价指标，用遗传算法优化，并用Matlab与C++开发了自动校正程序。
5结语
综上可知微观交通仿真技术已经发展得较为成熟，但仍有开发空间。目前全球广泛应用的微观交通仿真软件是VISSIM，VISSIM也是评价参数最多最全的微观仿真软件，所以好好学习VISSIM并深入研究其参数及优化算法对于解决交通问题是至关重要。
参考文献
[1]孙剑.微观交通仿真分析指南[M].上海：同济大学出版社2014.
[2]任其亮，刘博航.交通仿真[M].北京：人民交通出版社，2013.6-10.
转载注明来源:https://www.xzbu.com/1/view-14850539.htm
