Структурно-параметрический синтез систем управления дорожно-транспортной инфраструктурой

011 - только при изменении скорости;

101 - только при изменении плотности;

111 - только при изменении плотности и скорости.

(3)

При организации событийного управления на графе УДС построены 44 предиката допустимости проезда ТП по дуге для каждого типа дорожного знака .

Учитывая большой объем исходного графа УДС, разработаны методы уменьшения его размерности без потери качества исходной информации для задач, не требующих глубокого уровня детализации (рис. 4) для решения задач управления в реальном режиме времени.

Линейное стягивание графа происходит за счет объединения нескольких последовательных дуг в одну удалением вершин степени 2 и заменой цепи дуг, инцидентных этим вершинам, одной дугой и пересчета весов соответствующим алгоритмом для аддитивных, усредненных и зависящих от длины дуги характеристик.

Рисунок 4 - Последовательное применение алгоритмов линейного и зонального стягивания

Зональное стягивание графа происходит за счет объединения нескольких вершин и дуг графа, образующих подграф графа УДС. Выделение зоны производится методом последовательной дискретизации картографической основы УДС. Зональное стягивание применяется при решении задач, для которых потеря информации о весовых характеристиках дуг внутри зоны не является критичной, однако информация о характеристиках входящих и исходящих из зоны дуг является необходимой.

Важным критерием оценки эффективности транспортных маршрутов является их безопасность. Для ИТС разработаны методы расчета уровня безопасности на основе: экспертных оценок, конфликтных точек, анализа скоростного режима. Значение уровня безопасности на основе метода экспертных оценок рассчитывается как среднее арифметическое этих оценок:

,

где m - количество экспертов, .- оценка i-м экспертом j-го показателя. Коэффициент безопасности участка:

,

где n - количество показателей, - приведенный коэффициент , cj - коэффициент, определяющий вид показателя; - коэффициент приведения. Безопасность маршрута:

,

где lj - длина j-го участка; n - количество участков в маршруте.

Для решения задачи нахождения оптимальных маршрутов разработаны методы построения и визуализации маршрутов на карте в среде ГИС: Дейкстры, ветвей и границ, эвристические методы. Анализ работы алгоритмов построения маршрутов, адаптируемых к состоянию транспортной инфраструктуры, позволил выявить области предпочтения использования для решения задач управления транспортными потоками алгоритмов с различными исходными данными и критериями поиска.

В пятой главе рассматривается методология синтеза ИТС на основе развиваемого в диссертации подхода к системному анализу и компьютерному моделированию сложных систем. При разработке использованы оригинальные приемы ООП на основе паттернов.

Методология формализации и анализа проблем ИТС базируется на комплексной стратегии значительного повышения уровня абстракции используемых моделей, охватывающих реализуемые комбинации особенностей объектов ПрО. В этом смысле архитектура ИТС должна включать структурно-функциональные компоненты, которые по отдельности или в определенных сочетаниях призваны отобразить интеллектуальные единицы общей схемы проектирования и технологические составляющие, с помощью которых рассматриваемые интеллектуальные единицы порождаются и увязываются между собой. Каждый компонент ИТС имеет семантически индифферентный, по отношению к задачам исследования предметной области, паттерн.

Декларативная составляющая концептуальной модели ИТС служит своеобразным регламентом для конструирования общего шаблона базы данных (БД) для размещения объектно-ориентированных моделей ИТС, и всякая поименованная репликация такого паттерна порождает пустую модель. По паттерну БД строятся все объектно-ориентированные БД для различных объектных моделей ПрО, которую описывает схема модели, определившая данный паттерн БД.

Проведена классификация и реализованы паттерны ИТС, различающиеся уровнем абстракции и степенью детализации:

архитектурные - множество предварительно определенных подсистем со спецификацией их ответственности, правил и базовых принципов установления отношений между ними;

проектирования - специальные схемы для уточнения структуры подсистем и взаимодействия элементов ИТС;

анализа - специальные схемы для представления общей организации процесса моделирования;

порождающие - связаны с процессом создания объектов, делегирующие ответственность за создание объектов своим подклассам;

структурные - композиции объектов и классов, использующие наследование для составления классов или описывающие способы сборки объектов из частей (пример структурного паттерна приведен на рис. 5);

поведения - характеризуют взаимодействие классов и/или объектов при использовании механизмов наследования для описания алгоритмов и потока управления.

Экспериментальные исследования результативности паттерного проектирования ИТС свидетельствуют об устойчивой идентификации классов объектов ИТС при субъективном формировании точки зрения на состав имманентных свойств ПрО.

Рисунок 5 - Диаграмма классов структурного паттерна ИТС «Адаптер модели ТП»

В шестой главе приведен пример синтезированной ИТС (рис. 6) с описанием составляющих ее гетерогенных компонентов, результатами проведенных имитационных экспериментов и натурных испытаний (рис. 7):

супервизор ИТС и обобщенная база данных;

Размещено на http://www.allbest.ru/

Рисунок 6 - Функциональная схема интеллектуальной транспортной системы

система автоматизированного построения геоинформационной объектно-ориентированной модели УДС и дислоцированных объектов;

экспертная система дислокации ТСОДД;

экспертная система построения транспортных маршрутов по различным критериям (расстояние, время, безопасность);

системы мониторинга оперативных данных (дорожно-транспортные происшествия, нештатные ситуации и др.);

система моделирования управления ТП для различных типов моделей ТП (микроскопические, макроскопические, разрывные, территориальные) и видов зонального управления (локальное, координированное);

интеллектуальная система анализа пространственно-координированных объектов на основе использования технологии Data Mining.

Рисунок 7 - Снижение уровня тяжести последствий от ДТП в комплексе мероприятий по внедрению ИТС в г. Самаре

В приложения вынесены вспомогательные математические выкладки, примеры использования инструментальных средств и новых имитационных технологий, разработанных с помощью этих средств, иллюстрации к организации экспериментов, акты реализации результатов научных исследований.

ВЫВОДЫ

Исследования и анализ технологий и функций систем управления дорожно-транспортной инфраструктурой (интеллектуальных транспортных систем) позволили выработать принципы интеграции ее элементов и подсистем, систематизировать задачи, решаемые в рамках интеллектуальных транспортных систем, определить основные направления развития транспортных систем: мониторинг характеристик объектов транспортной инфраструктуры, управление дорожным движением и маршрутизация транспортных потоков, информационное обеспечение участников движения.

На основе системного анализа разработана и апробирована на статистической информации и натурных экспериментах методика представления транспортной инфраструктуры урбанизированной территории в виде агрегатного построения моделей улично-дорожной сети, технических средств организации дорожного движения, транспортных потоков на основе концепций объектно-ориентированного проектирования, аппарата теории графов, геоинформационных и нейросетевых технологий. Интегрированная модель системы управления дорожно-транспортной инфраструктурой позволяет рассматривать с единых позиций транспортные сети разных размеров, конфигурации и вариантов организации движения, дает возможность анализировать комплексное состояние объектов системы, проводить исследования и вырабатывать рекомендации по управлению транспортной инфраструктурой.

Разработаны методы интеграции концептуальных знаний, представленных в спецификации транспортных потоков; методы управления транспортными потоками с использованием разнородных: макроскопических, территориальных, разрывных моделей и их адаптации к идеологии систем управления дорожно-транспортной инфраструктурой на этапе вычислительного эксперимента и при организации эволюционных исследований на моделях зонального управления на участках сети, функционирующих в режимах свободного движения и близких к пропускной способности.

На основе разработанных концепций, информационных моделей и методов исследования транспортной инфраструктуры разработана унифицированная основа, обеспечивающая исследование, оптимизацию и экспертное конструирование маршрутов, адаптируемых к состоянию транспортной инфраструктуры.

Разработана методика структурно-параметрического синтеза системы управления дорожно-транспортной инфраструктурой на основе паттернов, обеспечивающих сокращение времени и унификацию проектирования системы управления дорожно-транспортной инфраструктурой за счет автоматического представления любого объекта такой системы в виде структуры, состоящей из двух частей: формальной, взаимодействие с которой осуществляется через универсальные инструментальные средства, и содержательной, наполняемой значениями имманентных свойств объектов транспортной инфраструктуры.

Построены компьютерные модели и созданы специализированные системы компьютерного моделирования в рамках системы управления дорожно-транспортной инфраструктурой, получивших практическое признание. Приобретенный опыт свидетельствует, что предложенные модели и методы позволяют создавать эффективные методологии решения прикладных задач и научных исследований, а использование паттернов повышает производительность труда и унификацию проектирования, сокращает сроки создания, упрощает модификацию и сопровождение системы управления дорожно-транспортной инфраструктурой. Технология построения систем управления дорожно-транспортной инфраструктурой на основе паттернов открыта, она модернизируется и пополняется новыми паттернами и алгоритмами.

Эффективность разработанных теоретических положений, методов, моделей и алгоритмов подтверждена положительным опытом их использования при разработке системы управления дорожно-транспортной инфраструктурой г. Самары. Опытная эксплуатация системы управления дорожно-транспортной инфраструктурой позволила улучшить характеристики организации дорожного движения: увеличить пропускную способность основных перекрестков города на 5-10 %, снизить удельное время поездки на 12-18 %, уменьшить транспортные задержки на 10-15 %, снизить уровень тяжести последствий от ДТП в 2001-2007 гг. в 1,92 раза. Практические результаты диссертационной работы используются на предприятиях г. Самара и Самарской области, в учебном процессе Самарского государственного аэрокосмического университета, Самарского государственного технического университета, Самарского филиала Саратовского юридического института МВД России.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ ПОЛНОСТЬЮ РАСКРЫВАЕТСЯ В СЛЕДУЮЩИХ ПУБЛИКАЦИЯХ

1. Программная таксономия - основа для создания гипермедийных систем / Т.И. Михеева, И.Е. Михеенков // Информационные технологии. 1998. № 8. С. 40-43 (автору принадл. 2 ж. с.).

2. Роль концепции делегирования при построении интеллектуальных систем /Т.И. Михеева, И.Е. Михеенков // Информационные технологии, 2000. № 9. С. 50-54 (автору принадл. 3 ж. с.).

3. Модели наследования в системе управления дорожным движением / Т.И. Михеева, С.В. Михеев // Информационные технологии. 2001. № 7. С. 50-54 (автору принадл. 3 ж. с.).

4. Моделирование движения в интеллектуальной транспортной системе / Т.И. Михеева // Вестник Самарск. гос. аэрокосм. ун-та. 2004. № 4. С. 118-126 (автору принадл. 8 ж. с.).

5. Использование принципов объектно-ориентированного проектирования интеллектуальной транспортной системы / Т.И. Михеева // Вестник Самарского гос. техн. ун-та. Серия «Физико-математические науки». 2004. № 34. С. 141-149 (автору принадл. 9 ж. с.).

6. Интеллектуальная транспортная система. Дислокация дорожных знаков / Т.И. Михеева // Вестник Самарск. гос. техн. ун-та. Серия «Технические науки». 2005.№ 32. С. 53-63 (автору принадл. 11 ж. с.).

7. Data Mining в геоинформационных технологиях / Т.И. Михеева // Вестник Самарск. гос. техн. ун-та. Серия «Технические науки». 2006. № 41. С. 96-99 (автору принадл. 4 ж. с.).

8. Автоматизированное управление потоками оперативных данных / Т.И. Михеева // Вестник Самарск. гос. аэрокосм. ун-та. 2006. № 1(9). С. 237-246 (автору принадл. 10 ж. с.).

9. Инструментальная среда для проектирования объектов интеллектуальной транспортной системы / Т.И. Михеева // Вестник Самарск. гос. техн. ун-та. Серия «Технические науки». 2006. № 40. С. 96-103 (автору принадл. 8 ж. с.).

10. Построение математических моделей объектов улично-дорожной сети города с использованием геоинформационных технологий / Т.И. Михеева // Информационные технологии. 2006. № 1. С. 69-75 (автору принадл. 7 ж.с.).

11. Идентификация зависимостей в пространственно-распределенных данных с использованием нейросетевых технологий / Т.И. Михеева, О.Н. Сапрыкин // Вестник Самарск. гос. техн. ун-та. Серия «Технические науки». 2007, №1(19). С. 40-47 (автору принадл. 4 ж.с.).

12. Управление транспортными потоками. Учет ДТП / Т.И. Михеева. Самара: Самар. гос. техн. ун-т, 2006. 125 с.

13. Порядок остановки и стоянки транспортных средств. Гл. 3 ; Отступление от ряда требований правил дорожного движения. Гл. 5 ; Типичные дорожные ситуации. Гл. 7 ; / Т.И. Михеева // Управление транспортными потоками. Парковка / Т.И. Михеева, И.А. Рудаков, И.А. Чугунов. Самара: D.S. Style, 2006. С. 18-54, 70-77, 90-118 ; 144 с.

14. Автоматизированная система контроля и управления дорожным движением / Т.И. Михеева, С.В. Михеев, А.В. Золотовицкий // Математика. Компьютер. Образование: сб. научн. тр. / Под ред. Г.Ю. Ризниченко. Пущино-Москва: МГУ; Прогресс-Традиция. 2000. С. 207-214.

15. Исследование методов локального управления транспортными потоками / Т.И. Михеева, С.В. Михеев // Вестник Самарск. гос. аэрокосм. ун-та. Сер. «Актуальные проблемы радиоэлектроники». 2003. С. 24-30.

16. Система мониторинга дислокации знаков дорожного движения / Т.И. Михеева, Калугин Н.А., Калугин А.Н. // Вестник Самарск. гос. аэрокосм. ун-та. Сер. «Актуальные проблемы радиоэлектроники». 2003. С. 35-39.

17. Применение теории графов в задачах управления дорожным движением / Т.И. Михеева, А.В. Золотовицкий // Вестник Самарского гос. аэрокосм. ун-та. Сер. «Актуальные проблемы радиоэлектроники». 2003. С. 20-24.

18. Эвристические методы построения транспортных путей в задачах логистики / Т.И. Михеева, А.В. Золотовицкий // Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах: тр. междунар. научн.-практ. конф. СПб.: СПбАДИ. 2004. С. 89-93.

19. Конвергенция современных технологий в управлении транспортом / Т.И. Михеева, Р.В. Демьяненко // Информационные технологии моделирования и управления: междунар. сб. научн. тр. / Под ред. О.Я. Кравца. Воронеж: Научная книга. 2004. Выпуск 17. С. 150-157.

20. Автоматизированная система учета и анализа ДТП / Т.И. Михеева, В.С. Ярцев // Интеллектуальные системы: тр. Шестого междунар. симп. (INTELS'2004) / Под ред. К.А. Пупкова. М.: РУСАКИ. 2004. С. 485-488.

21. О решении задачи исследования транспортных путей / Т.И. Михеева, А.В. Золотовицкий // Информационные технологии моделирования и управления: междунар. сб. научн. тр. / Под ред. О.Я. Кравца. Воронеж: Научная книга. 2004. Выпуск 18. С. 40-47.

22. Методы и средства проектирования систем управления дорожным движением / Т.И. Михеева, С.В. Михеев // Интеллектуальные системы: тр. Шестого междунар. симп. (INTELS'2004) / Под ред. К.А. Пупкова. М.: РУСАКИ. 2004. С. 406-409.

23. Автоматизация мониторинга транспортной и дорожной инфраструктуры / Т.И. Михеева, И.А. Рудаков // Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах: тр. междунар. научн.-практ. конф. СПб.: СПбАДИ. 2004. С. 93-96.

24. Применение инструментальных средств проектирования интеллектуальной транспортной системы / Т.И. Михеева // Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах: тр. междунар. научн.-практ. конф. СПб.: СПбАДИ. 2004. С. 85-89.

25. Инструментальная среда для имитационного моделирования потоков / Т.И. Михеева // Математика и ее приложения: тр. междунар. научн. конф. Тольятти: ТГУ. 2005. С. 123-127.

26. Модуль автоматизированного удаленного управления светофорным объектом / Т.И. Михеева, А.С. Большаков // Математика и ее приложения: тр. междунар. научн. конф. Тольятти: ТГУ. 2005. С. 114-117.

27. Обработка геоданных в интеллектуальной транспортной системе / Т.И. Михеева, А.В. Хренов // Математика и ее приложения: тр. междунар. научн. конф. Тольятти: ТГУ. 2005. С. 102-106.

28. Автоматизация исследования безопасности дорожного движения / Т.И. Михеева, И.А. Чугунов // Математика и ее приложения: тр. междунар. научн. конф. Тольятти: ТГУ. 2005. С. 110-113.

29. Обработка потоков оперативной информации / Т.И. Михеева, В.С. Ярцев // Математика и ее приложения: тр. междунар. научн. конф. Тольятти: ТГУ. 2005. С. 119-123.

30. Применение нейросетевых методов для анализа пространственных данных / Т.И. Михеева, О.Н. Сапрыкин // Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах: тр. междунар. научн.-практ. конф. СПб.: СПбАДИ. 2006. С. 81-84.

31. Программный комплекс для исследования безопасности дорожного движения / Т.И. Михеева, Д.В.Абросимова, И.А. Чугунов // Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах: тр. междунар. научн.-практ. конф. СПб.: СПбАДИ. 2006. С. 291-293.

32. О методике разработки интеллектуальной системы дислокации технических средств организации дорожного движения на улично-дорожной сети города / Т.И. Михеева, Денисенко В.С., И.А. Рудаков // Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах: тр. междунар. научн.-практ. конф. СПб.: СПбАДИ. 2006. С. 291-293.

33. О методике разработки подсистемы исследования распределения транспортных потоков / Т.И. Михеева, С.В. Михеев, В.С. Ярцев // Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах: тр. междунар. научн.-практ. конф. СПб.: СПбАДИ. 2006. С. 289-291.

34. Алгоритмы триангуляции плоских областей по нерегулярным сетям точек / Т.И. Михеева, Петряшина Ю.В. // Перспективные информационные технологии в научных исследованиях, проектировании и обучении: сб. научных трудов. Самара: СГАУ. 2006. Т. II. С. 48-54.

35. Метод оценки транспортного спроса / Т.И. Михеева, В.С. Ярцев, Р.В. Демьяненко // Перспективные информационные технологии в научных исследованиях, проектировании и обучении: сб. научных трудов. Самара: СГАУ. 2006. Т. I. С. 61-65.

36. Синергетический подход к проектированию интеллектуальной транспортной системы / Т.И. Михеева // Перспективные информационные технологии в научных исследованиях, проектировании и обучении: сб. научных трудов. Самара: СГАУ. 2006. Т. II. С. 162-163.

37. Системный анализ при проектировании интеллектуальной транспортной системы региона / Т.И. Михеева // Математика. Компьютер. Образование: сб. научн. тр. / Под ред. Г.Ю. Ризниченко. М.-Ижевск: МГУ; НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика». 2006. Т. I. С. 235-255.

Размещено на Allbest.ru