|

Классификация методов математического моделирования транспортных потоков

Авторы: Сёмина В.А.
Опубликовано в выпуске: #2(19)/2018
DOI: 10.18698/2541-8009-2018-2-247


Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Системный анализ, управление и обработка информации

Ключевые слова: моделирование, транспортный поток, транспортная сеть, мультиагентные системы

Опубликовано: 24.01.2018

Вследствие экспансии транспортных сетей все более усложняется анализ параметров их функционирования: пропускной способности, средней скорости и интенсивности движения транспортных средств на выделенных участках пути, а также эффективности и объема грузовых перевозок и др. В этой связи проведен анализ существующих методов формализации транспортных потоков. Установлено, что самым популярным среди них является метод мультиагентного моделирования. Благодаря учету индивидуальных характеристик участников движения, например скорости в транспортном потоке, он позволяет построить приближенную к реальности модель. Данный подход может быть усовершенствован с целью учета влияния психологического и физического состояния во-дителя на принимаемые им решения.


Литература

[1] Гасников А.В., ред. Введение в математическое моделирование транспортных потоков. Москва, МЦНМО, 2013, 215 с.

[2] Швецов В.И. Математическое моделирование транспортных потоков. Автоматика и телемеханика, 2003, № 11, с. 3–46.

[3] Nagel K., Schreckenberg M. A cellular automaton model for freeway traffic. Journal de Physique I, 1992, vol. 2, no. 12, pp. 2221–2229.

[4] Ивашкин Ю.А. Мультиагентное моделирование в имитационной системе Simplex 3. Москва, Лаборатория знаний, 2016, 361 с.

[5] Stone P., Veloso M., Multiagent systems: a survey from a machine learning perspective. Autonomous Robots, 2000, vol. 8, no. 3, pp. 345–383.

[6] Wooldridge M. An introduction to multiagent systems. Wiley, 2009, 484 p.

[7] Doran J., Franklin S., Jenkins N.R., Norman T.J. On cooperation in multi-agent systems. UK Workshop on Foundations of Multiagent Systems, Warwick, 1996.

[8] Russel S., Norvig P. Artificial intelligence: a modern approach. Prentice Hall, 1995, 932 p.

[9] Rehtanz C., ed. Autonomous systems and intelligent agents in power system control and operation. Springer, 2003, 306 p.