Повышение эффективности функционирования изолированных регулируемых перекрестков с учетом временной неравномерности транспортных потоков тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.22.10, кандидат наук Кашталинский Александр Сергеевич

• Кашталинский Александр Сергеевич
• кандидат наук
• 2018

Оглавление диссертации кандидат наук Кашталинский Александр Сергеевич

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1. МЕТОДЫ СВЕТОФОРНОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ НА ИЗОЛИРОВАННЫХ ПЕРЕКРЕСТКАХ

1.1. Проблема учета временной неравномерности транспортных потоков на регулируемых перекрестках

1.2. Методы учета временной неравномерности транспортного потока

1.3. Локальные методы светофорного регулирования

1.3.1. Жесткие методы светофорного регулирования

1.3.2. Методы местного гибкого светофорного регулирования

1.3.3. Методы адаптивного регулирования с обратной связью по параметрам ТП

1.3.4. Сравнение локальных методов светофорного регулирования

1.4. Методы расчета параметров светофорного регулирования

1.5. Выводы по первой главе

Глава 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ПРЕДПОСЫЛКИ ОПТИМИЗАЦИИ ПАРАМЕТРОВ СВЕТОФОРНОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ С УЧЕТОМ НЕРАВНОМЕРНОСТИ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ

2.1. Выбор критерия эффективности светофорного регулирования

2.2. Выбор модели транспортной задержки на регулируемых перекрестках

2.3. Описание процесса движения транспорта с учетом его временной неравномерности

2.4. Описание неравномерности транспортных потоков и ее влияние на загрузку регулируемых перекрестков

2.4.1. Влияние неравномерности транспортного потока на функционирование регулируемых перекрестков

2.4.2. Особенности изменения интенсивности транспортного потока

2.4.3. Обоснование показателя внутричасовой неравномерности транспортного потока

2.4.4. Описание внутричасовой неравномерности транспортного потока

2.5. Модель многопрограммного светофорного регулирования на изолированном перекрестке, учитывающая временную неравномерность транспортного потока

2.6. Выводы по второй главе

Глава 3. ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ НЕРАВНОМЕРНОСТИ ТРАНСПОРТНОГО ПОТОКА

3.1. Постановка задач

3.2. Методика проведения экспериментальных исследований

3.2.1. Структура экспериментальных исследований

3.2.2. Методы сбора экспериментальных данных

3.3. Обработка экспериментальных данных об интенсивности транспортных

потоков

3.3.1 Расчет показателя внутричасовой неравномерности транспортных потоков

3.3.2. Определение необходимого числа измерений

3.3.3. Оценка тесноты связи показателя внутричасовой неравномерности транспортного потока с дорожно-транспортными факторами

3.3.4. Оценка адекватности математических моделей внутричасовой неравномерности транспортного потока

3.4. Выводы по третьей главе

Глава 4. РЕЗУЛЬТАТЫ ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ И РАЗРАБОТКА МЕТОДИКИ ФОРМИРОВАНИЯ БИБЛИОТЕКИ

МНОГОПРОГРАММНОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ

4.1. Анализ результатов экспериментального исследования

4.1.1. Результаты спектрального анализа изменения интенсивности транспортного потока

4.1.2. Результаты исследования суточной неравномерности транспортных потоков

4.1.3. Результаты исследования внутричасовой неравномерности транспортных потоков

4.2. Рекомендации по учету временной неравномерности при организации многопрограммного светофорного регулирования

4.3. Проверка адекватности модели остаточной очереди транспортных средств перед регулируемым перекрестком на направлении движения

4.4. Методика определения оптимальных режимов многопрограммного регулирования на изолированном перекрестке с учетом временной неравномерности транспортных потоков

4.5. Расчет параметров режимов многопрограммного регулирования, учитывающих временную неравномерность транспортных потоков на изолированных перекрестках

4.6. Технико-экономическая оценка эффективности результатов исследования 143 4.7 Выводы по четвертой главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ПРИЛОЖЕНИЕ В

ПРИЛОЖЕНИЕ Г

ПРИЛОЖЕНИЕ Д

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Повышение эффективности функционирования изолированных регулируемых перекрестков с учетом временной неравномерности транспортных потоков»

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность исследования. Самым распространенным методом обеспечения безопасности дорожного движения на перекрестках является применение светофорного регулирования (СР). Применение СР предполагает применение режимов регулирования, обеспечивающих минимизацию задержек транспортных средств (ТС). Эффективность функционирования регулируемых перекрестков оценивают по степени минимизации на них задержек транспорта.

Наиболее распространённый в Российской Федерации метод управления светофорной сигнализацией - жесткое однопрограммное регулирование (ОР), при котором параметры режима регулирования рассчитываются для пикового периода и используются на перекрестке неизменно в суточном цикле. Применение ОР приводит к неоправданно высоким задержкам в межпиковые периоды суток и не гарантирует обеспечение пропускной способности перекрестка в периоды наибольшей загрузки транспортом - часы-пик. Повышение эффективности функционирования регулируемых перекрестков с помощью многопрограммного регулирования (МР) сдерживается недостатком знаний о временной неравномерности транспортных потоков (ТП) и отсутствием научно обоснованных методик расчета оптимальных параметров режимов МР. Поэтому исследование, направленное на выявление зависимостей, характеризующих временную неравномерность ТП на изолированных регулируемых перекрестках и разработку научно обоснованной методики расчета режимов МР на изолированных регулируемых перекрестках, позволяющее значительно снижать задержки транспорта является актуальным и направлено на повышение эффективности функционирования регулируемых перекрестков в городах.

Научная гипотеза. Эффективность функционирования изолированных регулируемых перекрестков можно значительно повысить, если при расчете параметров светофорного регулирования учитывать временную неравномерность формирования ТП.

Цель исследования - повышение эффективности функционирования изолированных регулируемых перекрестков с учетом временной неравномерности транспортных потоков.

Объект исследования. Процесс движения транспорта на изолированных регулируемых перекрестках.

Предмет исследования. Зависимости, характеризующие временную неравномерность ТП на изолированных регулируемых перекрестках.

Задачи исследования:

1. Теоретически обосновать модель задержек транспорта, учитывающую внутричасовую вариацию интенсивности его движения, выявить возможные недостатки модели и скорректировать модель в случае их наличия;

2. Разработать модель многопрограммного регулирования движения на перекрестке и модель интенсивности ТП, позволяющую оценивать и учитывать временную неравномерность движения транспорта при оптимизации параметров его многопрограммного регулирования на изолированных пересечениях;

3. Выполнить экспериментальные исследования ТП в зоне регулируемых перекрестков, выявить факторы и зависимости, определяющие показатель внутричасовой неравномерности ТП. Разработать классификацию суточных распределений интенсивностей движения;

4. По результатам теоретических и экспериментальных исследований научно обосновать методику, позволяющую учитывать временную неравномерность транспортных потоков при расчете режимов многопрограммного регулирования на изолированном перекрестке. Выполнить производственную проверку результатов научного исследования и дать им технико-экономическую оценку.

Положения, выносимые на защиту:

1. Назначение режимов светофорного регулирования на перекрестке должно учитывать наличие временной неравномерности ТП;

2. Оптимальным вариантом жесткого регулирования на изолированном перекрестке является многопрограммное светофорное регулирование, которое позволяет учитывать временную неравномерность ТП и тем самым обеспечивать снижение суммарных задержек транспорта в суточном цикле;

3. Суточные распределения интенсивности транспортных потоков и показатель их внутричасовой неравномерности должны использоваться для учета временной неравномерности ТП при назначении режимов многопрограммного регулирования движения на изолированных перекрестках, что позволяет значительно снижать суточные задержки транспорта;

4. Для расчета оптимальных параметров режимов МР на изолированных перекрестках должны использоваться программные алгоритмы, основой которых являются научно обоснованные методики минимизации задержек транспорта.

Научную новизну составляют:

1. Установленные зависимости влияния дорожно-транспортных факторов на внутричасовую неравномерность ТП.

2. Разработанная модель расчета остаточной очереди на перекрестке, которая учитывает накопление и убывание очереди ТС в зависимости от степени насыщения регулируемого направления.

3. Разработанная модель МР на изолированном перекрестке, которая позволяет минимизировать суммарные суточные задержки ТС с учетом временной неравномерности ТП.

4. Научно обоснованная методика определения параметров МР на изолированных перекрестках, которая позволяет учитывать временную неравномерность ТП.

Теоретическая значимость исследования:

1. Разработанная автором модель остаточной очереди ТС позволяет проводить аналитические исследования процесса движения транспорта на регулируемых перекрестках;

2. Выявленные закономерности влияния условий движения на временную неравномерность ТП позволяют производить ее учет при определении оптимальных параметров режимов МР.

3. Научно обоснованная методика, позволяющая учитывать внутричасовую и суточную неравномерность ТП при определении оптимальных режимов МР.

Практическая значимость исследования заключается в том, что результаты выполненного исследования могут использоваться: инженерами проектных организаций при расчете и назначении режимов МР на изолированных перекрестках; сотрудниками департаментов и подразделений административных организаций, занимающимися вопросами организации дорожного движения при утверждении, реорганизации и внедрении СР на изолированных перекрестках; сотрудниками центров организации и безопасности движения, занимающимися вопросами оптимизации СР на улично-дорожной сети (УДС) в городах; сотрудниками образовательных учреждений, ВУЗов при организации учебного процесса подготовки специалистов в сфере организации и безопасности дорожного движения.

Методы исследований. Экспериментальные исследования основаны на методах натурного обследования с использованием средств и технологий, позволяющих вести учет характеристик ТП с заданной дискретностью. Планирование эксперимента, обработка экспериментальных данных, а также получение математических зависимостей осуществлялись с помощью методов математической статистики. В рамках задач по составлению алгоритма и методики определения параметров МР использовались методы кластерного анализа и методы многомерной оптимизации.

Достоверность полученных результатов обеспечена репрезентативными объемами выборок, использованием современных методов обработки статистических данных, моделирования и подтверждается отсутствием противоречий между полученными результатами и результатами ранее выполненных научных исследований.

Реализация результатов работы. Основные результаты исследований приняты к практическому использованию в ООО «Автоматика-Д» (г. Омск), в ООО «Институт системотехники» (г. Омск), в ООО «СМЭУ» (г. Ангарск), а также внедрены в учебный процесс кафедры «Организация и безопасность движения» ФГБОУ ВО «СибАДИ».

Апробация результатов работы. Материалы и результаты проведенного научного исследования доложены и получили одобрение на Всероссийской 65-й и Международной 66-й научно-технической конференции «Ориентированные фундаментальные и прикладные исследования» - Омск, 2011 г., 2012 г., на Всероссийской VII научно-практической конференции (с международным участием) ФГБОУ ВПО «СибАДИ»: «Развитие дорожно-транспортного комплекса и строительной инфраструктуры на основе рационального природопользования», Омск - 2013 г., на Международном конгрессе ФГБОУ ВПО «СибАДИ»: «Архитектура. Строительство. Транспорт. Технологии. Инновации» - Омск, 2013 г., на Международной научно-практической конференции «Развитие дорожно-транспортного и строительного комплексов и освоение стратегически важных территорий Сибири и Арктики: вклад науки» -Омск, 2014 г., на Международной научно-практической конференции «Актуальные проблемы науки и техники глазами молодых ученых» - Омск, 2016 г., на научно-методическом семинаре для соискателей ученых степеней, аспирантов и докторантов региона: «Новейшие требования ВАК РФ к диссертациям» - Иркутск, 2016 г., на Международной конференции «Транспортное планирование и моделирование» - Санкт-Петербург, 2016, на Международной 12-й конференции «Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах» - Санкт-Петербург, 2016, на Международной научно-практической конференции «Транспорт России: проблемы и перспективы - 2016» - Санкт-Петербург, 2016, на Международной V заочной научно-практической конференции «Перспективы развития и безопасность автотранспортного комплекса» - Новокузнецк, 2016, на Международной научно-практическая конференции «Архитектурно-строительный и дорожно-

транспортный комплексы: проблемы, перспективы, новации» - Омск, 2016, на Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных «Фундаментальные и прикладные исследования молодых учёных» - Омск, 2017, на Международной 99-й научно-практической конференции ААИ «Безопасность колесных транспортных средств в условиях эксплуатации» - Иркутск, 2017, на II Международной научно-практической конференции «Архитектурно-строительный и дорожно-транспортный комплексы: проблемы, перспективы, инновации» - Омск, 2017.

Публикации. По результатам исследования опубликовано 17 печатных работ, из них - 6 статей в ведущих научных журналах, включённых в перечень ВАК РФ , 1 статья - в зарубежном издании, входящем в международную цитатно-аналитическую базу Scopus, 10 статей - в сборниках Международных и Всероссийских научных конференций.

Структура и объем работы. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованных источников, включающего 147 наименований, в том числе 63 на иностранном языке и 5 приложений, изложена на 185 страницах, включает 21 таблицу и 37 рисунков.

Работа выполнена на кафедре «Организация и безопасность движения» ФГБОУ ВО «СибАДИ», в период с 2011 по 2017 гг.

Автор выражает свою искреннюю благодарность за помощь в разные периоды работы и ценные советы научному руководителю к.т.н., В.В. Петрову, заведующему кафедрой, к.т.н., доценту Ю.А. Рябоконю и сотрудникам кафедры «Организация и безопасность движения» ФГБОУ ВО «СибАДИ».

Свою глубокую признательность за непосредственную помощь в работе и ценные консультации автор выражает доценту кафедры «Организация и безопасность движения» ФГБОУ ВО «СибАДИ», к.т.н., доценту П.Н. Малюгину.

Глава 1. МЕТОДЫ СВЕТОФОРНОГО РЕГУЛИРОВАНИЯ НА ИЗОЛИРОВАННЫХ ПЕРЕКРЕСТКАХ

1.1. Проблема учета временной неравномерности транспортных потоков на

регулируемых перекрестках

Существующая методика расчета параметров СР основана на пропорциональном разделении длительности горения зеленого сигнала между конфликтующими направлениями в соответствии с их интенсивностями. Развитие основных идей и методик управления ТП посредством светофорной сигнализации происходило в 70-80-е годы прошлого столетия. В то время их применение позволяло достичь хороших результатов по снижению аварийности, вредных выбросов и оптимизации уровня задержек транспорта. Это подтверждается результатами многочисленных зарубежных и отечественных исследований того периода [1,6,11,22,25,29,38,41,80,139]. В нашей стране подобные исследования эффективности СР проводились под руководством ВНИИБД МВД СССР в таких крупных городах как Москва, Новосибирск, Нижний Новгород, Омск, Красноярск, Бишкек, Алма-Ата и др.

К сожалению, в последние годы, в связи с ростом интенсивностей движения ТП, наблюдаемым в большинстве городов РФ, отмечается снижение эффективности функционирования регулируемых перекрестков, регулярно наблюдаются заторовые ситуации. При этом чаще всего причиной заторов являются проблемы с движением транспорта не на всем перекрестке, а лишь на отдельных направлениях.

Анализ причин заторов показал, что при существующем подходе дифференциации состояний ТП [6,38,52,54,55,93,94,98,111], проблемы заторов на регулируемых перекрестках возникают только при насыщенном состоянии ТП. Причем возникновение заторов в определенных направлениях движения на перекрестках носят регулярный характер изо дня в день.

Наибольший интерес для изучения в данном исследовании представляет неравномерность ТП.

Неравномерность ТП представляет собой проявление случайного характера поступления и движения ТП на УДС города. Такой характер ТП обуславливает и случайное изменение его характеристик как во времени, так и в пространстве. Исходя из этого, можно выделить временную и пространственную неравномерности ТП. При решении вопросов организации и эксплуатации СР важными являются знания именно о временной неравномерности ТП.

В качестве примера на рисунке 1.2 приведены графики изменения часовой интенсивности движения по суткам на одной из магистралей г. Омска в течение полной рабочей недели.

1400 1200

^ О) ё 800 ф ^

С^ОО^-ЮСОГ^СООСЭ

Время, ч

ПН

ВТ

СР

ЧТ

ПТ

СБ

ВС

'Мат. ожидание

Рисунок 1.1 - Пример изменения часовой интенсивности движения в течение

недели

0

Как видно на рисунке 1.2, графики изменения интенсивности движения в рабочие дни очень похожи, при этом разброс значений интенсивностей в пиковые периоды для рабочих дней не превышает 5%. Однако различия в изменении

интенсивности в разные дни недели все же присутствуют и это указывает на ее вариативный характер, как внешнее отражение неравномерности ТП, отмеченной на временных интервалах разной продолжительности.

В соответствии с продолжительностью исследуемого интервала временную неравномерность ТП можно разделить на следующие уровни:

- внутричасовая;

- суточная;

- недельная;

- годовая.

Для реализации учета временной неравномерности всех уровней необходим сбор, обработка и анализ статистических данных о параметрах ТП в течение продолжительного времени (от одного до нескольких лет), что часто трудно реализуемо на практике, за редким исключением. Поэтому в настоящий момент сведения о временной неравномерности ТП, ее показатели и характеристики в практике организации СР и при расчете его параметров в РФ практически не применяются. Так учет суточной неравномерности производится в недостаточной степени, в лучшем случае в течение суток на перекрестке используется 3-4 смены сигнальных программ (СП), а учет внутричасовой неравномерности не производится вовсе.

Однако появление части заторов на УДС связано именно с наличием неравномерности ТП, наблюдаемой в течение часа, когда интенсивность поступления транспорта, за счет случайного кратковременного увеличения, превышает пропускную способность подхода на перекрестке. Это вызывает образование затора, который в свою очередь снижает пропускную способность перекрестка на более длительный срок, по сравнению с периодом своего появления [38,43,73]. Пример процесса превышения моментальной интенсивности над пропускной способностью на подходе к перекрестку, а также графическое отражение расчетного значения интенсивности ТП представлены на рисунке 1.2

"I 700 -

О)

¡¡5" 600 -

I 500 -

Сй

§ 400 -

О)

| 300 -

1 200 --О

1100 -

^ 0 -

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 Время, мин.

1=1 Интенсивность движения по полосе

^—Средняя часовая интенсивность

^—Пропускная способность регулируемого направления

Рисунок 1.2 - Пример превышения уровня интенсивности движения за 5-ти минутные интервалы над уровнем пропускной способности регулируемого

направления

Анализ показателей неравномерности ТП, их учет при расчете параметров СР позволит снижать вероятность возникновения заторов и повышать эффективность работы регулируемых пересечений в целом.

Необходимо также отметить, что при анализе значений интенсивности было выявлено, что неравномерность характерна для всех состояний ТП. Поэтому важным вопросом является определение пределов изменения временной неравномерности в каждом из состояний ТП.

1.2. Методы учета временной неравномерности транспортного потока

На современном этапе развития общество нуждается в эффективном и как можно менее затратном транспортном обслуживании. В связи с этим требуется широкое развитие УДС городов и, как следствие, необходимо проведение мероприятий по ОДД, направленных на обеспечение безопасности и снижение временных задержек участников движения.

Проектирование новых дорог и разработка инженерных мероприятий по ОДД возможна лишь при наличии информации о характере ТП и условиях, в которых происходит движение. При рассмотрении показателей движения ТП следует выделить тот из них, который является первичным [73]. Первичным показателем, характеризующим ТП, является интенсивность движения ТС, поскольку она определяется потребностями населения в перевозках пассажиров и грузов. Интенсивность движения определяется количеством ТС, проезжающих сечение дороги по тому или иному направлению за интервал времени. Выбор интервала измерения интенсивности зависит от цели использования искомой информации.

По величине интенсивности движения пересекающихся направлений определяется необходимость применения СР на перекрестках. При этом интенсивности конфликтующих ТП определяют также параметры СР, такие как длительность светофорного цикла, длительности фаз регулирования и др.

Определение оптимальных параметров СР, соответствующих спросу на движение через перекресток является важной задачей ОДД.

Для решения этой задачи отечественными и зарубежными учеными разработан ряд методов расчета параметров СР, которые будут рассмотрены ниже. Методы направлены на снижение задержек транспорта, вызванных введением СР на перекрестке. Во всех методах в качестве исходной необходима информация об интенсивности конфликтующих ТП, входящих на перекресток.

Исходя из этого, закономерности изменения интенсивности ТП являются основополагающими при расчете параметров СР. Такое положение определило высокий интерес к изучению закономерностей изменения интенсивности ТП как во времени, так и в пространстве, в том числе к вопросам учета временной неравномерности ТП при организации дорожного движения.

Этим вопросом занимались многие отечественные исследователи, в числе которых Н.О. Брайловский, С.А. Ваксман, В.А. Владимиров, В.Г. Живоглядов, В.В. Зырянов, В.И. Каганович, Г.И. Клинковштейн, А.Н. Красников, В.К. Пашкин, В.В. Петров, М.П. Печерский, В.В. Сильянов, Я.В. Хомяк, а также

зарубежные - Д. Дрю, Ф.В. Вебстер, Г.С. Левинсон, А. Д. Миллер, Дж. К. Оппенлендер, К. Робинсон и др.

Значительный вклад в изучение закономерностей изменения интенсивности ТП внесли ученые, занимавшиеся проблемами проектирования дорог, поскольку в соответствии с интенсивностью определяется категория дороги, ее геометрические элементы, динамические нагрузки на дорожную одежду. Также интенсивность движения используется для обоснования проведения реконструкции дорог, улиц и пересечений [1,15,22,38,73].

Закономерности изменения во времени интенсивности движения на городских магистралях обусловлены периодической природой поездок и отражают почасовую, суточную, недельную и сезонную картины жизни городского населения. Кроме того, имеют место годовые изменения интенсивности, в которых наблюдаются ежегодный рост интенсивности на основных магистралях и улицах, связанный с увеличением уровня автомобилизации населения.

Сезонные, недельные и суточные колебания интенсивности носят устойчивый характер на дорогах, схожих по функциональному назначению. Эти закономерности достаточно широко представлены в работах [1,22,38,73].

В качестве расчетного периода определения интенсивности движения принимают год, месяц, сутки, час [73] и более короткие отрезки времени, измеряемые минутами и даже секундами. Выбор временного интервала зависит от цели использования информации об интенсивности. Для увеличения наглядности в практике ОДД, независимо от продолжительности базового отрезка измерения, интенсивность приводится к одному часу. В городах, в условиях высокой концентрации транспорта и ограниченного пространства возникает необходимость использования более точных и подробных данных.

В практике определения параметров СР применяют значения часовых интенсивностей для наиболее загруженных периодов. При этом, важное значение имеет учет изменения часовой интенсивности в течение дня, недели и сезонов года. В соответствии с этими данными производится расчет сезонных, недельных

и суточных карт смены режимов работы светофорного объекта, т.е. для каждого конкретного регулируемого перекрестка необходимо составление таких карт, учитывающих колебания интенсивности. Такая методика, в рамках многопрограммного жесткого регулирования позволяет существенно снижать задержки транспорта. Однако, в наиболее загруженные движением периоды даже этого бывает недостаточно.

Многие исследователи [1,6,8,11,22,29,53,73,105] указывают на существенную неравномерность количества прибывающих ТС к перекрестку в течение часа, измеренного за более короткие отрезки времени (5-15 мин.). Интенсивность ТП в течение одного часа имеет определенные колебания, вызванные взаимосвязью дороги с элементами транспортной системы в целом [1], эти колебания особенно ощутимы в часы «пик».

Установлено, что за последовательные двенадцать пятиминутных интервалов равная интенсивность движения ТС практически не наблюдается. В указанные периоды она колеблется в определенных пределах, причем в один из отрезков времени принимает максимальное значение.

Так в работе [22] указывается на то, что пятиминутная пиковая интенсивность движения примерно на 20% превышает показатель для всего часа «пик», а в пиковый пятнадцатиминутный период может достигать 40% от часовой величины интенсивности [80]. Причем, в городах с населением менее 1 млн. чел. эти значения могут увеличиваться [1,22].

Для характеристики разброса значений интенсивности за внутричасовые отрезки времени в отечественных исследованиях [8,38,73] используется коэффициент внутричасовой неравномерности движения, который определяется следующим образом:

к„ = ^^, (1-1) X 4

г =1

где п - количество 1-минутных интервалов в течение 1 часа; 4тах - максимальное количество ТС, проехавших за 1-минутный интервал в течение 1 часа. В качестве

t-минутного периода возможно использование отрезка продолжительностью 5 минут [22,29,38,53], либо 15 минут [1,8,22,73].

В работе [8] указывается на то, что коэффициент внутричасовой неравномерности движения для центральной зоны города следует принимать равным 1,1, а для периферийной зоны - 1,2.

В зарубежных изданиях [1,105,106] неравномерность движения в наиболее загруженные периоды принято характеризовать коэффициентом часа «пик» (peak hour factor), являющимся обратно пропорциональным коэффициенту внутричасовой неравномерности (1.1):

n

I %

f > О-2)

n %max

В книге [22] этот коэффициент также называется коэффициентом внутричасовой неравномерности. В качестве t-минутного интервала в Североамериканском руководстве [105] для расчета коэффициента предлагается использование отрезка времени продолжительностью 15 минут. Однако здесь же указывается на то, что использование пятиминутного интервала точнее указывает на загрузку УДС и структуру часа «пик». В [22] утверждается, что определение пиковых характеристик в основном базируется на измерениях интенсивности за пятиминутный интервал времени.

Американскими учеными [1,105] были проведены исследования с целью определения величины коэффициента часа «пик» на городских пересечениях. Базовый интервал измерения - 15 минут. Результаты исследования показали, что основная часть наблюдаемых значений коэффициента часа «пик» находится в диапазоне от 0,80 до 0,98 при средней величине 0,853 и среднеквадратическом отклонении 0,06. Иллюстрация результатов исследования представлена на рисунке 1.3.

Важным этапом при определении границ изменения неравномерности ТП является определение факторов, оказывающих основополагающее влияние на нее.

Коэффициент часа "пик" И5

Рисунок 1.3 - Эмпирическое распределение коэффициентов часа «пик» на

городских пересечениях в США [22]

В работе [22] в качестве основного фактора, влияющего на максимальную величину интенсивности движения в течение часа «пик» приводится численность населения города. Пример определения интенсивности в пиковые часы за пятиминутный интервал вместе с данными о населении города приведен на рисунке 1.4.

На величину максимальной интенсивности в течение часа «пик» основное влияние оказывает средняя часовая интенсивность (рисунок 1.4). Эта зависимость подтверждается результатами отечественных [8,38,65,73] и зарубежных [1,105] исследований.

Как указывается в работе [8], с ростом интенсивности движения величина коэффициента внутричасовой неравномерности уменьшается по гиперболе.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Кашталинский Александр Сергеевич, 2018 год

- 28 с.

73. Сильянов В.В., Лобанов Е.М., Ситников Ю.М. Сапегин Л.Н. Пропускная способность автомобильных дорог.-М.: Транспорт, 1972.- 152 с.

74. Система адаптивного управления дорожным движением (САУДД). URL: http: //www. againc. net/media/41224/система%20адаптивного%20управления %20дорожным%20движением.pdf (Дата обращения: 14.12.2016)

75. Словарь философских терминов / науч. ред. профессора В.Г. Кузнецова.

- М.: ИНФРА-М, 2005. - 731 с.

76. Технология координированного управления транспортными потоками: Пособие. М.: НИИСТ МВД СССР, 1988. - 80 с.

77. Толок А.В. Основы теории выборочного метода обследования интенсивности движения транспорта на сети городских улиц и дорог /

A.В. Толок, Д.В. Фесенко, Д.В. Куевда // Вют Автомобшьно-дорожнього шституту. 2011. № 2(13). С. 73-81.

78. Фёрстер Э., Рёнц Б. Методы корреляционного и регрессионного анализа. Руководство для экономистов. Перевод с нем. и предисловие

B.М. Ивановой. - М.: «Финансы и статистика», 1983. - 304 с.

79. Хейт Ф. Математическая теория транспортных потоков. - М.: Мир, 1966. - 286 с.

80. Хомяк Я.В. Организация дорожного движения: Учебник для вузов. Киев: Вища школа, 1986.-271 с.

81. Эконометрика: Учебн. пособие для вузов / А.И. Орлов - М.: Издательство «Экзамен», 2002. - 576 с.

82. Эконометрика: Учебно-методическое пособие /Шалабанов А.К., Роганов Д.А. - Казань: ТИСБИ, 2008. - 203 с.

83. Abbas M. Guidelines for determination of optimal traffic responsive plan selection control parameters / M. Abbas, N. Chaudhary, G. Pesti, A. Sharma // Report No. FHWA/TX-05/0-4421 -2, Texas Transportation Institute, 2004. - 98 p.

84. Abbas M. Optimization of Time of Day Plan Scheduling Using a Multi-Objective Evolutionary Algorithm / M. Abbas, A. Sharma, Y. Jung // Civil Engineering Faculty Publications. Paper 20, 2005. - 20 p.

85. Abu-Lebdeh G. Signal control and queue management along oversaturated arterials. / G. Abu-Lebdeh, R. F. Benekohal // Proc., 1996 ITE International Conference, Dana Point, Calif., - 1996. -P. 92-95.

86. Abu-Lebdeh G. Development of traffic control and queue management procedures for oversaturated arterials / G. Abu-Lebdeh, R. F. Benekohal // Transportation Research Record, 1997. - 1603, - P. 119-127.

87. Abu-Lebdeh G. Genetic algorithm for traffic signal control and queue management of oversaturated two-way arterials. / G. Abu-Lebdeh, R. F. Benekohal // Transportation Research Record, 2000. - №1727. P. 61-67.

88. Akcelik R. The Highway Capacity Manual delay formula for signalized intersections. / R. Akcelik // ITE Journal. - 1988.- Vol.3, №58. p. 23-27.

89. Anguloa E. An adaptive approach to enhanced traffic signal optimization by using soft-computing techniques / E. Anguloa, F. P. Romerob, R. Garcia, J. Serrano-Guerreroa, J. A. Olivasa // Expert Systems with Applications, №3, vol. 38. - 2011. - P. 2235-2247.

90. Balaji P.G. Type-2 fuzzy logic based urban traffic management / P.G. Balaji, D. Srinivasan // Engineering Applications of Artificial Intelligence, 2011. - №24. - P. 12-22.

91. Bang K.-L. Optimal control of isolated traffic signals / K.-L. Bang // Traffic Eng. Contr. - 1976. - №7, vol.17. - P. 288-292.

92. Brilon W. Delays at fixed-time traffic signals under time dependent traffic conditions. / W. Brilon, N. Wu // Traffic engineering and control. - 1990. - №30, vol.12. - P. 523-631.

93. Chang T. H. Optimal signal timing for an oversaturated intersection. / T. H. Chang, J. T. Lin // Transportation Research, Part B, 2004. - 38(8). P.687-707.

94. Chen S. Real-time traffic signal control for over-saturated networks: Ph.D. Dissertation / S. Chen, United States, Texas: Texas Tech University, 163 p.

95. Coogana S. Traffic Predictive Control from Low-Rank Structure: [Electronic resource] / S. Coogana, C. Floresb, P. Varaiyac. 2016. - 17p. Режим доступа: https://arxiv.org/pdf/1610.00325v2.pdf. (Дата обращения: 19.12.2016).

96. Courage K.G. Estimation of delay at traffic-actuated signals. / K. G. Courage, P.P. Papapanou // Transportation research record. - 1977. - 630. - P. 17-21.

97. Daganzo C. F. Fundamentals of transportation and traffic operations. - New York: Pergamon, 1997. - 356 p.

98. Denney R.W. Long green times and cycles at congested traffic signals. / R.W. Denney, E. Curtis, L. Head // Transportation Research Record, 2009. - 2128, - P. 1-10.

99. Design guidance for intersection auxiliary lanes: National cooperative highway research program report 780 // Transport research board. - Washington, DC, 2014. - 160 p.

100. Dunne M.C. traffic delay at signalized intersections with binominal arrivals. / M.C. Dunne // Transportation science. - 1967. - №1. - P.24-31.

101. Foy M. D. Signal timing determination using genetic algorithms. / M. D. Foy, R. F. Benekohal, D. E. Goldberg. // TRANSPORTATION RESEARCH RECORD, 1992. no. 1365: 108.

102. Guo R. Integrated multi-criteria signal timing design for sustainable traffic operations: Ph. D. dissertation / R. Guo; United States, Florida: University of South Florida, 2015. - 147 p.

103. Henry RD. Signal timing on a shoestring / RD. Henry // Report No. FHWA-HOP-07-006, Office of Travel Management Federal Highway Administration, 2005. -54 p.

104. Highway Capacity Manual 2000. // Transportation research board, National research council. - Washington, DC, 2000. - 1134 p.

105. Highway Capacity Manual 2010. Vol. 1, №3. // Transportation research board, National research council. - Washington, DC, 2010. - 1650 p.

106. Hu H. Arterial offset optimization using archived high-resolution traffic signal data. / H. Hu, H. X. Liu // Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2013. - 37. - P. 131-144.

107. Kashtalinsky A. Method Considering Traffic Stream Variability over Time when Determining Multiprogram Control Modes at Signaled Intersections / A. Kashtalinsky, V. Petrov, Y. Ryabokon // Transportation Research Procedia, Volume 20, 2017, P. 277-282.

108. Katwijk van R.T. Traffic adaptive control of a single intersection: A taxonomy of approaches. / R.T. van Katwijk, B. De Schutter, and J. Hellendoor // Proceedings of the 11th IFAC Symposium on Control in Transportation Systems, Delft, The Netherlands, 2006. P. 227-232.

109. Kronborg P. Mova and Lhovra. Traffic signal control for isolated intersections. / P. Kronborg, F. Davidsson // Traffic Engineering and Control, 1993. - 34 (4). P. 195-200.

110. Lee I. Optimization and evaluation for time-of-day signal timing of arterial traffic / I. Lee, Y.-C. Kim // Proceedings of the Eastern Asia society for transportation studies, Vol.8. - 2011. - P. 1-10.

111. Li H. Traffic adaptive control for isolated, over-saturated intersections, Ph.D. Dissertation / H. Li, Department of Civil Engineering, Hawaii: University of Hawaii at Manoa, 2002.

112. Li H. Traffic adaptive control integrated with phase optimization: Model development and simulation testing / H. Li, P.D. Prevedouros // Journal of Transportation Engineering, 2004. - Vol. 30, №5. - P.594-601.

113. Li H. A new optimization method for time-of-day signal timing transition of arterial traffic / H. Li, H. Lu // Proceedings of the Eastern Asia Society for transportation studies, 2005. - №. 5. - P. 1352 - 1357.

114. Liao L.C. A review of the optimized policies for adaptive control strategy (OPAC) / L. C. Liao // California PATH Working Paper UCB-ITS-PWP-98-9, Institute of Transportation Studies, University of California, Berkeley, 1998. - 12 p..

115. Liu H. X. Automatic generation of traffic signal timing plan. / H. X. Liu, J. Zheng // Report No. MN/RC 2014-38, Department of Civil, Environmental, and Geo-Engineering University of Minnesota, Minnesota, 2014. - 67 p.

116. MacQueen J.B.. Some methods for classification and analysis of multivariate observations. / J.B. MacQueen // In Proceedings, 5th Berkeley symposium on Mathematical Statistics and Probability, Berkeley, CA, 1967. - №1. - P. 281-297.

117. Mussa R. Development of an optimal timing plans' transition procedure / R. Mussa, M. F. Selekwa, A. Chiteshe // Transportation research board. - 2002. - 17 p.

118. Newell G.F. Theory of highway traffic signals / G.F. Newell // UCB-ITS-CN-89-1, Institute of transportation studies, University of Carolina. - Berkeley. - 1989.

- 67 p.

119. Newell G.F. Theory of highway traffic flow / G.F. Newell // Institute of transportation studies, University of Carolina. - Berkeley.- 1990. - 301 p.

120. Oh C. Real-time inductive-signature based level of service for signalized intersections. / C. Oh, S.G. Ritchie // In Journal of the Transportation Research Board: Transportation Research, 2002. - №1802. - P. 97-104.

121. Ohno K. Computational algorithm for a fixed cycle traffic signal and new approximate expressions for average delay / K. Ohno // Transportation science. - 1978.

- Vol.1, № 12. - P.29-47.

122. Park B. Development and evaluation of GA-Based time-of-day intervals optimization program for traffic signal control / B. Park, P. Santra, I. Yun, D. Lee // Center for transportation studies university of Virginia, Charlottesville. - 2003. - 24 p.

123. Park B. Optimization of time-of-day breakpoints for better traffic signal control / B. Park, P. Santra, I. Yun, D. Lee // Transportation Research Record, 2004. -Vol. 1867, № 1. P. 217-223.

124. Ratrout N. T. Developing optimal timing plans for cyclic traffic along arterials using pre-timed controllers / N. T. Ratrout // WIT Transactions on state of the art in science and engineering, 2013. - № 66. - P. 30-40.

125. Ratrout, N. T. Subtractive clustering based K-means technique for determining optimum time-of-day breakpoints. / N. T. Ratrout // Accepted for publication in journal of computing in civil engineering, ASCE, 2010. - Vol. 25, №5. -P. 380-387.

126. Robertson D. Transyt method for area traffic control. // Traffic Engeneering & Control. - 1969. - №11. - P. 6.

127. Shao C. Adaptive control strategy for isolated intersection and traffic network: Ph. D. dissertation / C. Shao; United States, Ohio: University of Akron, 2009. - 118 p.

128. Shelby, S. G. Single-intersection evaluation of real-time adaptive traffic signal control algorithms / S. G. Shelby // Transportation Research Record, 2004. 1867. - P.183-192.

129. Smaglik E. Implementation of Lane-By-Lane Detection at Actuated Controlled Intersection / E. Smaglik, D. Bullock, J. Sturdevant, T. Urbanik // Transportation Research Record, TRB, 2007. - №2035. P. 81-89.

130. Smith, B.L. Data-mining tools for the support of signal-timing plan development. / B.L. Smith, W.T. Scherer, T.A. Hauser // Transportation research record: journal of transportation research board, 2001. - №1768. P. 141-147.

131. Smith B.L. Data-driven methodology for signal timing plan development: a computational approach. / B.L. Smith, W.T. Scherer, T.A. Hauser, B.B. Park // Computer-aided civil and infrastructure engineering, 2002. - №17. - P. 387-395.

132. Sosin J.A. Delays at intersections controlled by fixed cycle traffic signals // Traffic Eng. and Contr., 1980. - Vol. 21, №5. - P. 264-265.

133. Teply S. Second edition of the canadian capacity guide for signalized intersections. / S. Teply, D. Allingham, D. Richardson, B. Stephenson. // Institute of Transportation Engineers, District 7. - Canada, 1995. - 115 p.

134. Traffic control systems handbook. / Gordon, R.L. [et al.] // FHWA. Report No. FHWA-HOP-06-006, 2005. - 369 p.

135. Traffic flow theory: a state of the art report / ed. by N. Gartner [et al.] // TRB Special Report, 2001. - 386 p.

136. Traffic Signal Timing Manual./ Koonce P. & associated // FHWA. Report No. FHWA-HOP-08-024, 2008. - 278 p.

137. Wang, X. Using K-means clustering to identify time-of-day breakpoints for traffic signal timing plans. / X. Wang, W. Cottrell, Mu Sichun // Proc. of 8th Int. IEEE Conf. on Intelligent Transportation Systems, Vienna, Austria, 2005. - P. 586-591.

138. Wang X. Evaluation of lane-by-lane detection at signalized intersections using simulation. / X. Wang // ITE Journal, 2008. P. 16-22.

139. Webster F.V. Traffic signal settings. - British road res. Lab. Tech. paper, 1958 - №39

140. Webster F.V., Cobbe B.M. Traffic signals / Road Research Technical Paper N56, HMSQ, London, 1966. - 111 p.

141. Wu X. Identification of oversaturated intersections using high-resolution traffic signal data. / X. Wu, H. Liu, D. Gettman // Transportation Research Part C, 2010. - Vol. 18, №4. - P.626-638.

142. Yang Z. Multi-phase traffic signal control for isolated intersections based on genetic fuzzy logic. / Z. Yang, X. Huang, H. Liu, C. Xiang // 2006 6th World Congress on Intelligent Control and Automation, 2006. - Vol. 1. P. 3391-3395.

143. Yin Y. Robust optimal traffic signal timing. / Y. Yin // Transportation Research Part B, 2008. - №42. - P.911-924.

144. Zarandi M.H.F. A fuzzy signal controller for isolated intersections / M.H.F. Zarandi, S. Rezapour // Journal of Uncertain Systems, 2009. - Vol.3, №3.- P.174-182.

145. Zhang L. Robust signal timing for arterials under day-to-day demand variations. / L. Zhang, Y. Yin, Y. Lou // Transportation Research Record, 2010. - Vol. 2192, №1. - P. 156-166.

146. ГОСТ Р 51709 -2001. Автотранспортные средства. Требования безопасности к техническому состоянию и методы проверки - М.: Стандартинформ, 2007. - 42с.

147. СП 42.34.13330.2012. Автомобильные дороги. (Актуализированная редакция СНиП 2.05.02-85*).

«УТВЕРЖДАЮ»

АКТ

внедрения в учебный процесс ФГБОУ ВО «Сибирский государственный

автомобильно-дорожный университет (СибАДИ)» результатов диссертационной работы Кашталинского Александра Сергеевича на тему «Повышение эффективности функционирования изолированны* регулируемых перекрестков с учетом временной неравномерности

Результаты научных исследований Кашталинского А. С. внедрены в учебный процесс кафедры «Организация и безопасность движения» при подготовке бакалавров, обучающихся по направлению 23.03.01 «Технология транспортных процессов» профиль «Организация и безопасность движения» в 2017/18 учебном году:

- по дисциплине «Управление в сфере безопасности дорожного движения»;

- по дисциплине «Информационные технологии на транспорте»;

- для выполнения практической части выпускных квалификационных работ.

В учебный процесс для изучения бакалаврами внедрены новые знания о временной неравномерности транспортных потоков, включена модель многопрограммного регулирования и методика расчета его оптимальных параметров на изолированных перекрестках. Для практического применения внедрено программное обеспечение, позволяющее в автоматическом режиме формировать библиотеки многопрограммного регулирования и учитывать временную неравномерность транспортных потоков на перекрестках.

Декан факультета «Автомобильный транспорт»

транспортных потоков»

канд. техн. наук, доцент

Заведующий кафедрой

«Организация и безопасность движения»

канд. техн. наук, доцент

РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ Общество с ограниченной ответственностью

ИНСТИТУТ СИСТЕМОТЕХНИКИ

И Россия, 644043 г. Омск, ул. Красный Путь, 101 офис 403 Я/факс [phone]

E-Mail :omsis(o'bk.ru http:omsis.ru

1на1)1етровна

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы «Повышение эффективности функционирования изолированных регулируемых перекрестков с учетом временной неравномерности транспортных потоков», выполненной КАШТАЛИНСКИМ АЛЕКСАНДРОМ СЕРГЕЕВИЧЕМ

Настоящий акт свидетельствует о том, что результаты научных исследований Кашталинского A.C. внедрены в Отделе организации дорожного движения ООО «Институт системотехники» (г. Омск) и используются сотрудниками отдела при решении практических задач по организации многопрограммного регулировании на перекрестках.

Сотрудниками используются следующие разработки: - методика определения параметров многопрограммного регулирования на изолированных перекрестках;

программное обеспечение, позволяющее в автоматизированном режиме формировать суточную библиотеку многопрограммного регулирования для изолированного перекрестка.

Заключение. Результаты научной работы Кашталинского A.C. используются в практической деятельности предприятия для формирования суточных библиотек многопрограммного регулирования. Использование оптимизированных режимов регулирования на перекрестках в городах Салехард, Благовещенск, Нижневартовск позволило снизить суточные задержки транспорта на них на величину от 15 до 25%.

Заместитель генерального директора по разработке средств ОДД

Главный инженер проекта

Кочерга Константин Николаевич

Огурцова Лариса Николаевна

Общество с ограниченной ответственностью «Автоматика-Д»

644042 г. Омск пр. Маркса, д. 18/28 тел./факс (3812.) 37-07-35

автоматика *• дн

итель директора твтоматика-Д»

УТВЕРЖДАЮ

Г. Чебунина варя 2018 г.

www.asud55.ru

АКТ

о внедрении результатов диссертационной работы Кашталинского Александра Сергеевича на тему: «Повышение эффективности функционирования

изолированных регулируемых перекрестков с учетом временной неравномерности транспортных потоков».

Научно-техническая комиссия в составе главного инженера проекта Белокрылова Алексея Андреевича и главного инженера проекта Алгазина Алексея Анатольевича составили настоящий акт о том, что ООО «Автоматика -Д» использует результаты диссертационной работы Кашталинского A.C. в следующих целях:

- в качестве средства разработки организации движения в городских районах;

- для определения уровня загрузки различных элементов городской дорожной сети;

- для оценки эффективности действующих режимов светофорного регулирования;

- для подготовки проектной документации.

Использование результатов работы Кашталинского A.C. в 2014-2017 годах позволило повысить эффективность управления на перекрестках в городах с действующими АСУДД. Результаты работы применялись при настройке светофорного регулирования на перекрестках в городах Иркутске, Ангарске и Красноярске. Применение научно обоснованной методики Кашталинского A.C. позволило снизить задержки транспорта на изолированных перекрестках на величину 15-30%.

Кроме того, повысилась производительность труда инженеров организации дорожного движения в среднем на 15% в процессе настройки режимов работы регулируемых перекрестков.

Главный инженер проекта

Алгазин A.A.

Главный инженер проекта

Белокрылов A.A.

Листинги программ расчёта параметров режимов многопрограммного

регулирования

Программа объединения временных интервалов в кластеры

#include <conio.h> #include <dos.h> #include <stdio.h> #include <math.h> #include <bios.h> #include <io.h> #include <fcntl.h> #include <time.h> #include <stddef.h> #include <assert.h> #include <dir.h> #include <mem.h> #include <stdlib.h> #include <graphics.h> #include <types.h> #include <stat.h>

float fISX[7][100],S[7]; /* интенсивности, пот насыщения */

float F[4][100],C[100],t[4][100],Zsum[7]; float fL,fmint1,fmint2,fmint3;

int NINT[100]; /* номера программ */

main()

int i,j,k,m,NU,NN,NK; float c,Z1,Z2,Z3,Z4,ZD1,ZD2, ZD3; char sf[80]; /* Имя исх файла */

FILE *str,*wix; /* Поток для исх. файла */

void cikl (int); float zad (int); float zado (int); void sumz (int);

{

/* Ввод массива интенсивностей из файла */

/* f0: printf (" Имя исходного файла = "); scanf ("%s",&sf); */

sprintf (sf,"Inten.dat"); str=fopen (sf,"r"); if (str==0)

{ printf (" НЕТ ФАЙЛА"); i=getch (); goto m100; }

for (j=1;j<=96;j++) for (i=1;i<=6;i++) fscanf (str,"%f",&fISX[i][j]); fclose (str);

printf (" Расчет кластеров по соседу \n"); getch () ;

/* printf (" Интенсивности\n"); k=0; for (j=1;j<=96;j ++)

{ k++; printf ("%3i %6.0f %6.0f %6.0f %6.0f %6.0f %6.0f\n",

j,fISX[1] [j],fISX[2][j],fISX[3][j],fISX[4][j],fISX[5] [j],fISX[6] [j]); if (k==20) { getch (); k=0; } } */

/* Исходные данные

Задаем потоки насыщения */ S[1]=3600; S[2]=1800; S[3]=1800; S[4]=1800; S[5]=1800; S[6]=3000; /* Задаем потерянное время */ fL=9;

/* Задаем минимальную длительность фаз */ fmint1=12; fmint2=22; fmint3=15;

/* Расчет параметров програм для всех циклов */

for (j=1;j<=96;j++) { cikl (j); C[j]=C[0];

t[1][j]=t[1][0]; t[2][j]=t[2][0]; t[3][j]=t[3][0]; F[1][j] =F [1] [0]; F[2][j]=F[2][0]; F[3][j]=F[3][0];

F[0][j]=F[1][j]+F[2][j]+F[3] [j]; }

/* printf (" Фазовые коэфффициенты\n");

k=0; for (j=1;j<=96;j ++) { k++; printf ("%3i %6.3f %6.3f %6.3f %6.3f %6.0f\n",

j,F[0][j],F[1][j],F[2] [j],F[3] [j],C[j] ); if (k==2 0) { getch () ; k=0; } } goto m100; */

m55: for (j=1;j<=96;j+ + ) NINT[j]=0;

/* Считаем исходную задержку на циклах регулирования */

NU=1; /* номер участка */ NN=1; /* начало участка */ NK=2; /* конец участка */

NINT[1]=1;

m0:

/* Берем начальный интервал NN. Берем присоединяемый интервал NK Считаем задержку на втором интервале Z1=zad(0). Считаем задержку от переключения программ Z2=zad(1) Считаем суммарную задержку Z3=Z1+Z2 на интерв. 2 Считаем суммарную задержку на интерв. 2 по параметрам интервала NN без переключения по интенсивности интервала 2 */

/* Загружаем второй интервал NK в j=97 */

C[97]=C[NK]; t[1][97]=t[1][NK]; t[2][97]=t[2][NK]; t[3][97]=t[3][NK];

for (i=0;i<=3;i++) F[i][97]=F[i][NK]; for (i=1;i<=6;i++) fISX[i][97]=fISX[i][NK]; /* Считаем задержку Z3 на интервале по циклу NK */ Z1=zad (0); Z2=zad (1); Z3=Z1+Z2;

/* Загружаем параметры первого интервала в j=97 */

C[97]=C[NN]; t[1][97]=t[1][NN]; t[2][97]=t[2][NN]; t[3][97]=t[3][NN];

for (i=0;i<=3;i++) F[i][97]=F[i][NK]; /* Считаем задержку Z4 на интервале по циклу NN */ Z4=zad (0);

/* printf (" %2i %2i Z3=%6.1f Z4=%6.1f\n",NN,NK,Z3,Z4); */ /* Если Z4<Z3 то включаем интервал NK */ if (Z4<Z3)

{ NINT[NK]=NU; NK=NK+1; if (NK<97) goto m0; }

/* Переходим к следующему интервалу */ NU=NU+1;

if (NK>96) goto m100; NN=NK; NK=NN+1; NINT[NN]=NU; goto m0;

m10 0:

for (k=1;k<=2 0;k+ + ) j=k; printf ("%3i %3i j = k+20; printf (" j=k+40; printf (" j=k+60; printf (" j = k+80; if (j<97) printf ("\n"); } getch () ;

",j,NINT[j]); %3i %3i ",j,NINT[j]) %3i %3i ",j,NINT[j]) %3i %3i ",j,NINT[j]) printf (" %3i %3i ",

j , NINT [j])

{

sumz(0); sumz (1);

Zsum[3]=Zsum[0]; Zsum[4]=Zsum[1]; Zsum[5]=Zsum[3]+Zsum[4]; printf (" Исходные задержки при работе по 96 программам\n"); printf (" Сумма задержек на интервалах %6.1f\n",Zsum[3]); printf (" Сумма задержек переключения %6.1f\n",Zsum[4]); printf (" Сумма всех задержек %6.1f\n\n",Zsum[5]);

/* Расчет задержек переключения */ c=0;

for (j=1;j<96;j++) { k=0; m= j+1;

if (NINT[j]!=NINT[m]) k=1; if (k==0) goto m51;

C[97]=C[m]; t[1][97]=t[1][m]; t[2][97]=t[2][m]; t[3][97]=t[3][m]; for (i=0;i<=3;i++) F[i][97]=F[i][m]; for (i=1;i<=6;i++) fISX[i][97]=fISX[i][m]; c=c+zad (1); m51:; }

sumz(0);

Zsum[1]=c; Zsum[2]=Zsum[0]+Zsum[1];

printf (" Сумма задержек и работе по %3i программам^",^^!) ; printf (" Задержка на интервалах %6.1f\n",Zsum[0]); printf (" Прежняя задержка переключения %6.1f\n",Zsum[1]); printf (" Сумма всех задержек %6.1f\n",Zsum[2]);

m=1;

m50 : NN=0; NK=0;

for (j=1;j<=96;j++) { if (NN==0) if (NINT[j]==m) NN=j;

if (NN>0) if (NINT[j]==m) NK=j; } /* Нашли NN NK */ /* Складываем интенсивности на участке находим среднее */ for (i=1;i<=6;i++) fISX[i][97]=0; for (j=NN;j<=NK;j++) for (i=1;i<=6;i++) fISX[i] [97]=fISX[i] [97]+fISX[i][j]; c=NK-NN+1;

for (i=1;i<=6;i++) fISX[i][97]=fISX[i][97]/c;

j=97; cikl (j); for (j=NN;j<=NK;j++) { C[j]=C[0] ; t[1] [j ]=t[1][0] ;

t[2][j]=t[2][0] ; t[3] [j]=t[3][0] ; /* F[1][j]=F[1][0]; F[2][j]=F[2][0]; F[3][j]=F[3][0]; F[0][j]=F[1][j]+F[2][j]+F[3] [j]; */

m=m+1; if (m<NU) goto m50;

ZD1=zado (1); ZD2=zado (0); ZD3=ZD2+ZD1;

printf (" Суммарная задержка c учетом очередей %6.1f\n",ZD3);

printf (" Повторим - 1, Нет - 0 "); scanf ("%i",&k); if (k==1) goto m55;

sprintf (sf,"Klasi.dat"); i=creat (sf,S_IWRITE); wix=fdopen Вывод в файл */

(i,"w");

for (k=1;k<=2 0;k+ + ) j=k; fprintf (wix,"%3i j=k+20; fprintf (wix," j=k+40; fprintf (wix," j=k+60; fprintf (wix," j=k+80; if (j<97) fprintf fprintf (wix,"\n"); }

3i ",j,NINT[j]); %3i %3i ",j,NINT[j]); %3i %3i ",j,NINT[j]); %3i %3i ",j,NINT [j]);

wix," %3i %3i ",j,NINT[j]);

fprintf (wix,

fprintf (wix,

fprintf (wix,

fprintf (wix,

fprintf (wix,

fprintf (wix,

fprintf (wix,

fprintf (wix, fclose (wix);

Исходные задержки при работе по 9 6 программам\п") ; Сумма задержек на интервалах %6.1f\n",Zsum[3]); Сумма задержек переключения %6.1f\n",Zsum[4]); Сумма всех задержек %6.1f\n\n",Zsum[5]);

Сумма задержек и работе по %3i программам\п"^и-1); Задержка на интервалах %6.1f\n",Zsum[0]); Прежняя задержка переключения %6.1f\n",Zsum[1]); Сумма всех задержек %6.1f\n",Zsum[2]);

/* {

sprintf (sf,"progi.dat");

i=creat (sf,S_IWRITE); wix=fdopen (i,"w"); Вывод в файл всего */ for (j=1;j<=96;j++)

fprintf (wix,"%3i %2i",j,NINT[j]); fprintf (wix," %3.0f ",C[j]); for (i=1;i<=3;i++) fprintf (wix," %3.0f for (i=0;i<=3;i++) fprintf (wix," %5.3f fprintf (wix,"\n"); }

fprintf (wix," Суммарная задержка суточная fclose (wix);

",t[i][j]); ",F[i][j]);

>6.1f\n",ZD3);

printf (" End\n");

getch (); }

}

{

Программа оптимизации параметров режимов многопрограммного

регулирования

#include <conio.h> #include <dos.h> #include <stdio.h> #include <math.h> #include <bios.h> #include <io.h>

#include <fcntl.h> #include <time.h> #include <stddef.h> #include <assert.h> #include <dir.h> #include <mem.h> #include <stdlib.h> #include <graphics.h> #include <types.h> #include <stat.h>

float fISX[7] [100],S[7]; /* интенсивности, пот насыщения */

float F[4][100],C[100],t[4][100],Zsum[7]; float fL,fmint1,fmint2,fmint3; float DTSum[7][100];

int NINT[100]; /* номера программ */

main()

{ int i,j,k,kk,n,m,NU,nu,NN,NK,Nopt;

float c,c1,c3,Z1,Z2,Z3,Z4,Z5; char sf[80]; /* Имя исх файла */

FILE *str,*wix; /* Поток для исх. файла */

float zado (int); float zad (int);

/* Ввод интенсивностей из файла */ sprintf (sf,"inten.dat"); str=fopen (sf,"r"); if (str==0)

{ printf (" НЕТ ФАЙЛА"); i=getch (); goto m100; }

for (j=1;j<=96;j++) for (i=1;i<=6;i++) fscanf (str,"%f",&fISX[i][j]); fclose (str);

/* Ввод массива из файла */ sprintf (sf,"progi.dat"); str=fopen (sf,"r"); if (str==0)

{ printf (" НЕТ ФАЙЛА"); i=getch (); goto m100; }

for (j=1;j<=96;j++)

{ fscanf (str,"%i",&k); fscanf (str,"%i",&NINT[j]);

fscanf (str,"%f",&C[j]);

for (i=1;i<=3;i++) fscanf (str,"%f",&t[i][j]); for (i=0;i<=3;i++) fscanf (str,"%f",&F[i][j]); } fclose (str);

/* k=0; for (j=1;j<=96;j ++) { k++;

printf ("%3i %2i",j,NINT[j]); printf (" %3.0f ",C[j]);

for (i=1;i<=3;i++) printf (" %2.0f ",t[i][j]); for (i=0;i<=3;i++) printf (" %5.3f ",F[i][j]); printf ("\n");

if (k==20) { getch (); k=0; } }

getch (); */

/* Задаем потоки насыщения */

S[1]=3600; S[2]=1800; S[3]=1800; S[4]=1800; S[5]=1800; S[6]=3000;

/* Задаем потерянное время */ а=9;

/* Задаем минимальную длительность фаз */ ^1п^=12; fmint2=22; fmint3 = 15;

/* Расчет задержек от переключения */ Z1=zado (1);

printf (" Задержка от переключения прогр \п"^1);

/* Расчет задержек на интервалах */ Z2 = zado (0) ;

printf (" Задержка на интервалах %6.1^п"^2);

Z3=Z2+Z1;

printf (" Суммарная задержка \п"^3);

/* Начало оптимизации */

nu=1; /* номер участка */

NU=0; for (^=1;^<=96;□++) if (NINT[j]>NU) NU=NINT[j]; printf (" Число участков %3i\n",NU); де^Ь. () ;

Nopt=10; /* число шагов оптимизации */ п=0; /* счетчик число оптимизаций */ /* Ищем начало и конец интервала m */ т0 : NN=0; N^0;

for (j=1;j<=96;j++) { if (NN==0) if ШШТ^]==пи) NN=j;

if (NN>0) if ШШТ^]==пи) NK=j; }

printf (" NU=%2i NN=%3i NK=%3i\n",nu,NN,NK);

m=1; /* номер фазы */ /* ищем начальную длину фазы min=fmint[]; max=105 */ Z5=Z2; /* = начальная задержка */

т1: if (m==1) c=fmint1; /* начальное значение t фазы */

if (т==2) c=fmint2; if (т==3) c=fmint3;

c3=t[m][NN]; /* нач. минимальное значение t фазы */

кк=с;

for (к=кк; к<=120; к++) { с=к; с1=0;

for (i=1; i<=3 ;i++) c1=c1 + t[i][NN]; с1=с1 + ^; if (с1>179) goto т3; /* заменяем столбцы t[m] и С[j] */

for (j=NN;j<=NK;j++) { t[m][j]=c; C[j]=c1; } /* Расчет задержек на интервалах Е4 <> Е2 */ Z4=zado (0);

if (Z4 < Z5) { Z5 = Z4; с3=с; } т3 : ; }

printf (" m=%1i nu=%2i Задержка Z5=%6.1f c3=%6.1f\n",m,nu,Z5,c3); */

/* Записываем минимум */

for (j=NN;j<=NK;j++) t[m][j]=c3;

c1=0; for (i=1;i<=3;i++) c1=c1+t[i][NN]; c1=c1+fL; for (j=NN;j<=NK;j++) C[j]=c1;

m=m+1;

if (m==2) { c=fmint2; c3=c; goto m1; }

if (m==3) { c=fmint3; c3=c; goto m1; } m=1;

n=n+1; if (n<=Nopt) goto m1; n=0;

printf (" m=%1i nu=%2i Задержка Z5=%6.1f c3=%6.1f\n",m,nu,Z5,c3); getch () ;

nu=nu+1; if (nu <= NU) goto m0; Z4=zado (0);

/*

{

sprintf (sf,"opt2.dat");

i=creat (sf,S_IWRITE); wix=fdopen (i,"w"); Вывод в файл всего */ for (j=1;j<=96;j++)

fprintf (wix,"%3i %2i",j,NINT[j]); fprintf (wix," %3.0f ",C[j]);

for (i=1;i<=3 for (i=0;i<=3 for ( i=1;i<=6

i++) fprintf (wix," i++) fprintf (wix," i++) fprintf (wix,"

52.0f",t[i] [j]); 55.3f",F[i][j]); 57.3f",DTSum[i][j]);

fprintf (wix,"\n"); }

printf (" Исходная задержка от переключения прогр %6

printf (" Исходная задержка на интервалах %6

printf (" Исходная суммарная задержка %6

printf (" Оптимизированнная задержка на интервалах %6

printf (" Оптимизированнная суммарная задержка %6

, 1f\n",Z1); , 1f\n",Z2); , 1f\n",Z3); , 1f\n",Z5); , 1f\n",Z5 + Z1) ;

fprintf (wix," Исходная задержка от переключения прогр %6

fprintf (wix," Исходная задержка на интервалах %6

fprintf (wix," Исходная суммарная задержка %6

fprintf (wix," Оптимизированнная задержка на интервалах %6

fprintf (wix," Оптимизированнная суммарная задержка %6 fclose (wix);

,1f\n",Z1); ,1f\n",Z2); ,1f\n",Z3); .1f\n",Z5); , 1f\n",Z5 + Z1) ;

m100: printf (" End\n");

getch ( ) ; }

Подпрограмма расчета длительностей цикла и фаз регулирования

#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include

<graphics.h> <conio.h> <dos.h> <stdio.h> <stdlib.h> <math.h> <errno.h> <fcntl.h> <time.h> <io.h>

void cikl (j) int j;

extern float fISX[7][100],S[7],F[4][100],C[100],t[4][100]; extern float fL,fmint1,fmint2,fmint3,fQ; int i,k,m; float c,d[7];

/* /*

Цикл записывается в начало массивов: j=m=0 */ т=0;

Выбираем, расчетные фазовые коэффициенты Если j=0, то интенсивность берется из начала массива fISX[][],

{

чтобы на портить массивы */

^г Ц=1^<=6^++) { с=ИБХи]^]; d[i]=c/S [i]; } F[1][m]=d[1]; if (d[6]>d[1]) F[1][m]=d[6]; F[2][m]=d[4]; if (d[5]>d[4]) F[2][m]=d[5]; F[3][m]=d[2]; if (d[3]>d[2]) F[3][m]=d[3];

/* Расчет длительности цикла */

/* с=0; for (i=1;i<=3;i++) c=c+F[i][m]; C[m]=fL/(1.-c); */ с=0; ^г (i=1 ;i<=3; i + + ) c=c+F[i][m]; с=(1.5*а + 5.)/(1--с); i=c; C[m]=i;

/* Контроль и правка длительности цикла */

if (С[т] < 0) С[т]=18 0; if (С[т] > 180) С[т]=18 0; if (С[т] < 58) С[т]=58;

/* Расчет длительности фаз регулирования */

^г ( к=1; к<=3 ;к++) { c=F[1][m]+F[2][m]+F[3][m]; c=F[k][m]*(C[m]-fL)/c;

i=c; t[k] [т]=^ } /* Проверка фаз на минимальную длительность */

if (t[1][m] < fmint1) t[1][m]=fmint1; if ^[2][т] < fmint2) t[2][m]=fmint2; if ^[3][т] < fmint3) t[3][m]=fmint3; i=t[1][т]+t[2][m]+t[3][т];

if Ц < C[m]-fL) t[2][m]=C[m]-fL-t[1][m]-t[3][m];

/* Корректировка длительности цикла */

C[m]=t[ 1] [т]+^2] [m]+t[3][m]+fL;

/* Повторный контроль и правка длительности цикла */

if (С[т] < 0) С[т]=18 0; if (С[т] > 180) С[т]=18 0;

if (С[т] < 58) С[т]=58; }

Подпрограмма расчета задержек направлений движения для каждого интервала при проведении кластеризации

#include #include #include #include #include #include #include #include #include #include

<graphics.h> <conio.h> <dos.h> <stdio.h> <stdlib.h> <math.h> <errno.h> <fcntl.h> <time.h> <io.h>

float zad (k) int k;

extern float fISX[7][100],S[7],C[100],t[4][100]; float c,c1,c2,tt,u,x,p,d1,d2,d3,QN[7],Dsum[7]; float D1,D2,D3,D4,D5,D6; int i,j2;

Расчет задержeк при добавлении одной программы управления подключаемый цикл j=97 */

{

j2=97;

/* Задержка от переключения программ */ И (к==1)

{ с=0; Гог Ц=1;К7;1++) с=с+Г13Х[1][^2]*0.25*15/3600.;

return (с); }

/* Задержка на перекрестке k=0 */

/* Направление 1, степень насыщения к */

(t[1][j2]==0) ^1] [j2]=1; х^^^^^] [j2]/(t[1][j2]*S[1]); /* пропускная способность */

р=^1Ш2^[1]/С^2] ; /* Очередь накопленная на 2 цикле */

0Ы[1]=0; (х>1) <2Ы[1]=0.25*р*(х-1.);

/* постоянная задержка на цикле 2 */

d1 = 0.5*C[j2]*(1.-t[1] [j2]/C[j2])*(1.-t[1] [j2]/C[j2]);

с=1.; (х<1.) с=х;

d1=d1/(1.-c*t[1][j2]/C[j2]); /* случайная задержка */

d2=900.*0.25*((x-1.)+sqrt((x-1.)*(x-1.)+16.*х/р));

/* задержка от очереди */

(0Ы[1]==0) { d3 = 0. ; до^ т2; } с1=0.25; с2=4.*<Ы[1]/р;

^=с1; if (с2<с1) tt=c2; /* время сущ очереди */ (^<0.25) и=0. ; (tt>=0.25) и=1.-0.25*р*(1.-с)/<N[1]; d3=18 0 0.*QN[1]*(1.+u)*tt/(0.25*p); т2: D1=d1+d2+d3;

Dsum[1]=0.25*fISX[1][j2]*D1/3600.;

/* Направление 2 */

(t[3][j2]==0) t[3] [^2]=1; х=^2]*^Х[2] [j2]/(t[3][j2]*S[2]); P=t[3][j2]*S[2]/C[j2] ;

QN[2]=0; (х>1) QN[2]=0.25*p*(x-1.);

d1=0.5*C[j2]*(1.-t[3] ^^^ПМ!.-^] [j2]/C[j2]);

с=1.; (х<1.) с=х;

d1=d1/(1.-c*t[3][j2]/C[j2]);

d2=900.*0.25*((x-1.)+sqrt((x-1.)*(x-1.)+16.*х/р)); /* задержка от очереди */

(QN[2]==0) { d3=0.; goto т3; } с1=0.25; с2 = 4^^2]/р; tt=c1; (с2<с1) tt=c2;

(tt<0.25) и=0.; (tt>=0.25) u=1.-0.25*p*(1.-c)/QN[2]; d3=18 00.*QN[2]*(1.+u)*tt/(0.25*p); т3: D2=d1+d2+d3;

Dsum[2]=0.25*fISX[2][j2]*D2/3600.;

/* Направление 3 */

(t[3][j2]==0) t[3] [з2]=1; x=C [j2] *fISX[ 3] ^2]/^[3]^2^[3]); P=t[3][j2]*S[3]/C[j2] ;

QN[3]=0; (х>1) QN[3]=0.25*p*(x-1.); d1=0.5*C[j2]*(1.-t[3] [j2]/C[j2])*(1.-t[3] ^2]/^2]);

с=1.; (х<1.) с=х;

d1=d1/(1.-c*t[3][j2]/C[j2]);

d2=900.*0.25*((x-1.)+sqrt((x-1.)*(x-1.)+16.*х/р)); /* задержка от очереди */

if (QN[3]==0) { d3=0.; goto т4; } с1=0.25; с2=4.*QN[3]/р; tt=c1; if (с2<с1) tt=c2; i f (tt<0.25) и=0.; if (tt>=0 .25) и=1.-0.25*р*(1.-с)^[3]; d3=18 00.*QN[3]*(1.+u)*tt/(0.25*p); т4: D3=d1+d2+d3;

Dsum[3]=0.25*fISX[3][j2]*D3/3600.;

/* Направление 4 */

if (t[2][j2]==0) t[2] [з2]=1; x=C[j2]*fISX[4] [j2]/(t[2][j2]*S[4]); P=t[2][j2]*S[4]/C[j2] ;

QN[4]=0; if (x>1) QN[4]=0.25*p*(x-1.); d1=0.5*C[j2]*(1.-t[2] ^2]/С^2])*(1.-^2] [j2]/C[j2]);

с=1.; if (x<1.) c=x; d1=d1/(1.-c*t[2][j2]/C[j2]);

d2=900.*0.25*((x-1.)+sqrt((x-1.)*(x-1.)+16.*x/p)); /* задержка от очереди */

if (QN[4]==0) { d3=0.; goto т5; } с1=0.25; с2 = 4^^4]^; tt=c1; if (с2<с1) tt=c2; i f (tt<0.25) и=0.; if (tt>=0.25) u=1.-0.25*p*(1.-c)/QN[4]; d3=18 0 0.*QN[4]*(1.+u)*tt/(0.25*p); т5: D4=d1+d2+d3;

Dsum[4]=0.25*fISX[4][j2]*D4/3600.;

/* Направление 5 */

if (t[2][j2]+t[1][j2]==0) t[2] [j2]=t[2][j2]+1; x=C[j2] *fISX[5] [j2]/( (t[2] [j2]+t[1][j2]-15.)*S[5]); p=(t[2][j2]+t[1][j2]-15.)*S[5]/C[j2]; QN[5]=0; if (x>1) QN[5]=0.25*p*(x-1.);

d1=0.5*C[j2]*(1.-(t[2] [j2]+t[1][j2]-15.)/C[j2])* (1.-(t[2][j2]+t[1][j2]-15.)/C[j2]);

с=1.; if c=x;

d1=d1 /(1.-c*(t[2] [j2]+t[1] ^2]-15.)/С^2]); d2=900.*0.25*((x-1.)+sqrt((x-1.)*(x-1.)+16.*x/p)); /* задержка от очереди */

if (QN[5]==0) { d3=0.; goto т6; } с1=0.25; с2=4.*QN[5]/p; tt=c1; if (с2<с1) tt=c2; i f (tt<0.25) и=0.; if (tt>=0.25) u=1.-0.25*p*(1.-c)/QN[5]; d3=18 00.*QN[5]*(1.+u)*tt/(0.25*p); т6: D5=d1+d2+d3;

Dsum[5]=0.25*fISX[5][j2]*D5/3600.;

/* Направление 6 */

if (t[1][j2]==0) t[1] ^2]=1; x=C[j2]*fISX[6] [j2]/(t[1][j2]*S[6]); P=t[1][j2]*S[6]/C[j2] ;

QN[6]=0; if (x>1) QN[6]=0.25*p*(x-1.);