Повышение эффективности использования улично-дорожных сетей на основе управления формированием транспортных потоков тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.22.01, кандидат наук Белов, Александр Владимирович

• Белов, Александр Владимирович
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Белов, Александр Владимирович

ОГЛАВЛЕНИЕ

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ И ОЦЕНКА СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ОРГАНИЗАЦИИ ДВИЖЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ НА УРБАНИЗИРОВАННЫХ ТЕРРИТОРИЯХ

1.1. Развитие автомобильного транспорта и связанных с этим проблем

1.2. Развитие методов организации движения и борьбы с заторами

1.3. Анализ транспортного потока как объекта управления

1.4. Перспективные способы организации транспортных систем городов и постановка задач исследования

1.5. Гипотеза исследования

1.6. Выводы по главе 1

ГЛАВА 2. ИССЛЕДОВАНИЕ ВЛИЯНИЯ ИНДИВИДУАЛЬНОГО ВЫБОРА ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ УЛИЧНО-ДОРОЖНОЙ СЕТИ НА ПРОЦЕСС ФОРМИРОВАНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ

2.1. Рассмотрение транспортной системы с позиций системного анализа

2.2. Исследование различий распределения транспортных потоков по первому и второму принципам Уордропа

2.3. Подходы к оценке влияния распределения потоков по времени поездки на

эффективность функционирования УДС

2.4 Описание математической модели оценки эффекта от управления формированием транспортного потока

2.5. Подходы к повышению эффективности работы УДС

2.6. Выводы по главе 2

ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА РАБОТЫ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ( ФОРМИРОВАНИЕМ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ

3.1. Разработка структурной схемы системы управления формированием транспортных потоков

3.1.1. Модель для использования в системе управления

3.1.2. Оценка целевой функции

3.1.3. Выработка управляющих воздействий

3.1.4. Оценка текущего состояния объекта управления

3.1.5. Блок-схема алгоритма работы системы управления формированием транспортных потоков

3.2. Экспериментальная оценка работы системы управления формированием транспортных потоков на основе имитационного моделирования

3.2.1. Описание программного комплекса для проведения эксперимента

3.2.2. Разработка модуля подпрограммы для реализации логики управления

3.2.3. Оценка допустимой плотности потока

3.2.4. Реализация основного алгоритма работы системы управления формированием транспортных потоков в AIMSUN

3.3. Выводы по главе 3

ГЛАВА 4. ПРЕДЛОЖЕНИЯ ПО ВНЕДРЕНИЮ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ФОРМИРОВАНИЕМ ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ

4.1. Технология работы системы

4.2. Обеспечение устойчивой работы системы

4.3. Состав технических средств

4.4. Интеграция предлагаемой системы в структуру ИТС

4.5. Автоматическое управление единицами подвижного состава

4.6. Оценка экономической эффективности

4.7. Предложения по дальнейшим исследованиям

4.8. Выводы по главе 4

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

(

' ПРИЛОЖЕНИЯ

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Повышение эффективности использования улично-дорожных сетей на основе управления формированием транспортных потоков»

ВВЕДЕНИЕ

«... мы создали сложную математическую теорию по поводу того, что делать с массой автомобилей, которая скопилась на ограниченном пространстве улично-дорожной сети городских центров, и выработали на ее основе некоторые полезные инженерные рецепты. Но для дальнейшего продвижения нам невозможно избежать вопроса: может быть, лучше всем этим автомобилям одновременно там не собираться?»

Дэнос Газис, журнал American Scientist, 1972 г.

Актуальность исследования. Современный уровень транспортной нагрузки на улично-дорожную сеть (УДС) крупных городов в настоящее время вызывает ряд проблем связанных с несоответствием количества транспорта выезжающего на УДС возможностям самой УДС. Основной проблемой является снижение скоростей движения по участкам УДС до значений, при которых функционирование наземного транспорта становится крайне неэффективным. Разница между временем движения в свободных условиях и в часы «пик» может составлять 6-8 раз и более. Помимо потерь времени такой режим движения вызывает значительное увеличение объема вредных выбросов. Кроме того, следует учитывать уровень стресса, испытываемый водителями в таких условиях движения. При этом уровень автомобилизации населения российских городов продолжает расти. Наблюдается тенденция разрастания часов пик и повышения интенсивности движения в межпиковый период. Такие условия перемещения по УДС начинают влиять на темпы общеэкономического развития города и качество жизни в нем. Потери от транспортных заторов для крупных городов по различным оценкам составляют около 3-4 % ВВП, например для Санкт-Петербурга это около 80 млрд. руб. в год, для Москвы около 450 млрд. руб. в год.

Западные страны столкнулись с подобными проблемами 30-40 лет назад. В начале основным направлением решения данных проблем было экстенсивное развитие УДС, строительство новых дорог и развязок. Затем стало развиваться

направление повышения эффективности использования имеющейся УДС посредством различных методов организации и управления дорожным движением. Однако подобные меры по улучшению условий движения вызывали все больший приток новых поездок, что в итоге снова приводило к возникновению заторов.

Таким образом, как бы ни была развита и проработана система управления транспортными потоками, она является всего лишь инструментом повышения пропускной способности имеющейся УДС посредством качественного управления. Это повышение имеет определенный предел, и при нагрузке превышающей этот предел заторы все равно возникнут. Большинство специалистов все-таки пришли к единому мнению, что без мер по управлению спросом транспортная система крупного города не может быть стабильной и надежной. Комплексный подход к управлению транспортной системой города неизбежно требует мер по ограничению числа поездок на личном транспорте и перераспределение их на транспорт общего пользования и другие альтернативы. В первую очередь это экономические меры, повышение различных налогов, взимание платы за проезд по магистралям, платная парковка и т.д., которые вызывают закономерное недовольство у автомобилистов. В противовес экономическим можно выделить меры физического сдерживания, такой принцип широко применяется на крупных магистралях, где доступ к ним бесплатный, но регулируется, не допуская перегрузок. Также подобные меры применяются в масштабах сети, сдерживая потоки на границах некоторой проблемной зоны посредством светофоров. Такие решения, однако, не ликвидируют заторы, а перемещают их в более «удобные» места. Эффективность таких мер по сдерживанию потоков обусловлена снижением пропускной способности дороги при рассасывании затора в случае отдельной магистрали, и возможностью возникновению сетевого затора (превышение длиной очереди длины перегона) в случае сети в целом. Исследования в области повышения эффективности работы УДС имеют высокую актуальность, особенно с помощью методов управления спросом.

Рассматривая меры по ограничению въезда как направленное действие с целью снижения задержек за счет поддержания транспортного потока в определенном состоянии, можно сказать, что имеет место управление формированием транспортных потоков. Эффективность таких мер на сетевом уровне изучена мало, и требует проведения специальных исследований.

При совершении поездки индивидуум обладает следующими степенями свободы:

- выбор совершать поездку или нет,

- выбор пункта назначения поездки (для культурно-бытовых и

рекреационных поездок),

- выбор вида транспорта или их комбинаций,

- выбор времени совершения поездки,

- выбор маршрута движения (при выборе личного автомобиля).

Такое разнообразие альтернатив вносит значительную долю неопределенности в процесс формирования транспортных потоков и существенно затрудняет процесс принятия решений о применении того или иного управляющего воздействия.

При уровне спроса превышающем возможности транспортной сети, свобода выбора маршрута и времени начала движения неизбежно приводит к образованию транспортных заторов и существенному снижению эффективности использования имеющейся УДС.

Гипотеза исследования. Для обеспечения максимальной

эффективности работы УДС может быть разработана система управления с директивным регулированием доступа на УДС и предписанием системно-оптимального маршрута на уровне отдельного ТС.

Целью настоящего исследования является разработка методических основ повышения эффективности использования улично-дорожных сетей городов за счет директивного воздействия на процесс формирования транспортных потоков.

Для достижения указанной цели в данной работе были поставлены следующие задачи:

- провести анализ процесса формирования транспортных потоков на сети и современных подходов к управлению ими;

- провести анализ эффективности мер по формированию транспортных потоков;

- разработать математическую модель оценки эффекта от управления формированием транспортных потоков;

- разработать алгоритм работы системы управления дорожным движением на основе управления формированием транспортных потоков;

- экспериментально оценить эффект от управления формированием транспортных потоков при помощи имитационного моделирования;

- разработать предложения по внедрению системы управления формированием транспортных потоков.

Объект исследования - улично-дорожная сеть города и транспортные потоки на ней.

Предмет исследования - методы распределения транспортных потоков на сети в пространстве и во времени.

Методы исследования. Математический, статистический и системный анализ. Имитационное моделирование.

Научная новизна работы состоит в разработке новых научно-практических рекомендаций по организации системы управления дорожным движением в городах с использованием мероприятий по формированию транспортных потоков:

- определены границы применимости системно-оптимального распределения потоков на сети;

- предложен новый способ организации системы управления дорожным движением;

- в рамках указанного способа предложен новый критерий оценки эффективности работы УДС;

- разработана математическая модель оценки эффекта от активного управления формированием транспортных потоков;

- разработан алгоритм работы системы управления дорожным движением на основе активного управления формированием транспортных потоков.

Практическая значимость результатов исследования. Результаты работы могут быть реализованы в виде системы управления дорожным движением, которая регулировала бы доступ автомобилей на УДС в масштабе города или целого региона, создавая вместо реальных транспортных заторов виртуальные очереди, что позволит использовать имеющуюся УДС максимально эффективно.

Реализация результатов диссертационной работы. Результаты исследования используются в учебном процессе ФГБОУ ВПО «Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет».

По разработанному способу организации системы управления дорожным движением получен патент на изобретение (патент Российской Федерации №2507583 «Способ организации системы навигации и управления дорожным движением», заявка от 27.04.2012 г., получен 20.02 2014 г.) представленный в Приложении 1.

Основные положения, выносимые на защиту:

- новый способ организации системы управления дорожным движением, отличающийся регулированием доступа к УДС и передачей управляющих воздействий непосредственно каждому водителю;

- новый критерий эффективности работы УДС, позволяющий оптимизировать производительность при регулировании доступа;

- математическая модель оценки эффекта от управления доступом к УДС, учитывающая закономерности изменения спроса и затрат времени;

- алгоритм работы системы управления дорожным движением на основе директивного управления формированием транспортных потоков.

Апробация работы. Основные положения, рекомендации и результаты исследования доложены и одобрены на международных и отраслевых конференциях (Санкт-Петербург, Москва, Минск), а также на IV Российском международном конгрессе по интеллектуальным транспортным системам. Публикации. Основные результаты диссертационного исследования опубликованы в 11 работах, в том числе 1 патент на изобретение. В рекомендованных ВАК РФ изданиях опубликовано 2 работы. Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованной литературы и 2 приложений. Основной текст размещен на 123 страницах, включает 5 таблиц, 27 рисунков. Библиографический список включает 117 наименований, в том числе 79 на иностранном языке.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ И ОЦЕНКА СУЩЕСТВУЮЩИХ МЕТОДОВ ОРГАНИЗАЦИИ ДВИЖЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ СРЕДСТВ НА УРБАНИЗИРОВАННЫХ ТЕРРИТОРИЯХ

1.1. Развитие автомобильного транспорта и связанных с этим проблем

Появление автомобиля в массовой доступности привело к противоречивым результатам. С одной стороны автомобильный транспорт, особенно в личном пользовании, обеспечил небывалую гибкость и скорость транспортного обслуживания населения, доставку грузов «от двери до двери». В любой стране развитие автомобильного транспорта подталкивало развитие практически всех отраслей экономики. Кроме того, и сам транспорт стал одной из ведущих отраслей. На сегодняшний день функционирование городов немыслимо без автомобильного транспорта, он играет роль своего рода кровеносной системы в организме города. В междугородных и международных сообщениях автомобильный транспорт также имеет весомую составляющую. На заре автомобилизации личный автомобиль для отдельного человека давал невероятную свободу передвижений, и значительное повышение качества жизни за счет сокращения времени на поездки. Автомобиль связывал разобщенные ранее территории и вызывал расширение городов, позволяя быстро добираться из пригородов в центр. С другой стороны, кроме каталитического эффекта на экономику и повышения мобильности населения автомобилизация несет с собой и отрицательные последствия, связанные с высокой аварийностью и смертностью в результате ДТП, огромного количества вредных выбросов в атмосферу, шумового загрязнения, и потерь времени вследствие перегрузки УДС. Последний фактор обусловлен тем, что для функционирования автомобильного транспорта необходима соответствующая инфраструктура, развитие которой требует гораздо больших ресурсов, чем производство автомобилей. Поэтому количество дорог и уровень их

пропускной способности не успевает за темпами роста автомобильного парка. Особенно остро эта проблема стоит в городах, где возможности развития транспортной инфраструктуры сильно ограничены. Из-за перегрузки УДС городов возникают транспортные заторы, парализующие движение на значительных территориях. Заторы не только свели на нет основное преимущество автомобиля - его высокую мобильность, но и привели к неэффективности системы автомобильных перевозок как таковой [1,2]. В таких условиях можно говорить о том, что автомобиль стал выполнять функции противоположные изначальным: вместо повышения скорости доставки грузов и мобильности населения он затрудняет движение по УДС и препятствует экономическому развитию.

Специалисты из США выделяют 7 базовых причин возникновения заторов, которые могут сочетаться друг с другом в различных комбинациях [3]. Эти 7 причин можно разделить на 3 группы:

1) Внешние причины

- дорожные происшествия (ДТП, поломка),

- проведение дорожных работ,

- погодные условия,

2) Уровень транспортного спроса

- ежедневные колебания в уровне интенсивности движения,

- колебания, связанные с проведением разного рода мероприятий,

3) Физические параметры дорог

- технические средства организации движения,

- изменения в пропускной способности (сужения дорог).

Также в [3] отмечается, что указанные причины имеют некоторую взаимозависимость, например, плохая погода может вызвать ДТП, возникающие заторы могут вызвать поломку автомобиля из-за перегрева, регулярные заторы могут стать причиной изменения спроса на поездки и.т.д.

На рисунке 1.1 представлена схема отражающая взаимосвязь указанных причин образования заторов.

Рисунок 1.1. Схема взаимодействия причин образования заторов Таким образом, воздействуя на одну из причин можно снизить негативное влияние других. По результатам многолетних исследований зарубежные специалисты пришли к выводу, что основной причиной возникновения заторов всегда является высокая загрузка. Влияние возникновения происшествий, погодных условий, дорожных работ может быть нивелировано запасом пропускной способности. Поэтому основное направление борьбы с заторами должно быть сосредоточено на регулировании соотношения спроса на поездки и предложения в виде дорожной инфраструктуры с целью поддержания её загрузки на допустимом уровне. Поскольку сдерживание нагрузки требует серьезных мер и крайне затруднено, возникает необходимость проработки действий оперативного характера для наилучшего использования имеющейся инфраструктуры и снижения влияния остальных факторов. К таким действиям

относится все, что касается управления транспортными потоками, а также меры по скорейшей ликвидации последствий ДТП, грамотная организация дорожных работ, предупреждение обледенения и своевременное информирование о погодных условиях.

По различным оценкам последствия от заторов для российских городов составляют от 3 до 6 % их ВРП. Эта величина складывается из многих составляющих, это и потери времени трудоспособным населением, потери бизнеса от несвоевременной доставки грузов, ускоренный износ ТС, повышенный расход ГСМ и так далее, вплоть до ухудшения состояния здоровья водителей и пассажиров. Установлено, что выраженность психовегетативных нарушений у водителей находится в прямой зависимости от длительности пребывания в транспортных заторах [4].

На сегодняшний день не существует общепринятой методики оценки последствий заторов, но не возникает сомнений в том, что эти последствия наносят ощутимый урон во всех сферах функционирования городов. Наиболее полный перечень рекомендаций по оценке последствий от заторов приведен в [5], а в [6] присутствует более подробное описание расчетов отдельных составляющих.

Помимо заторов на УДС с увеличением парка автомобилей возникает проблема их временного хранения и парковки. Эта проблема ярко проявляется в центральных частях крупных городов, когда из-за отсутствия парковочных мест до 25 % от наблюдаемых транспортных потоков могут составлять автомобили пытающиеся найти место для парковки.

Указанные факторы составляют классический набор последствий массовой автомобилизации. Кроме них, в последние десятилетия все чаще звучит еще один пример негативных последствий автомобилизации. Это тот факт, что неуправляемая автомобилизация в конечном итоге приводит к потере городом своих качеств, повсеместное использование автомобиля в городской черте оказывает негативное влияние и на конфигурацию городов, стиль жизни и социальные отношения. Подобное произошло со многими городами США,

особенно теми, которые бурно росли в 1970-1980 годах. Как по внешнему облику, так и в социальном плане такие города представляют собой тип населенных мест, разительно отличающийся от городов, где возможно прямое человеческое взаимодействие и активная общественная жизнь. В таких городах сформировались развитые сети фривэев и магистральных улиц с расположенными вдоль них коммерческими предприятиями, а также обширные пригороды. Общественный транспорт деградировал в систему услуг, предоставляемых в рамках социального обеспечения тем, у кого нет автомобиля или кто не способен им пользоваться. Пешеходное движение неэффективно или невозможно вследствие значительных расстояний между пунктами назначения, отсутствия удобных тротуаров, необходимости пересекать широкие улицы и огромные паркинги. Политика реконструкции городов под нужды частных легковых автомобилей и грузовых автомобильных перевозчиков не смогла достичь своей основной цели: заторов не стало меньше. Построив сотни миль фривэев и гигантские парковочные сооружения, которые доминируют не только в пригородных ландшафтах, но и в городских центрах, эти агломерации страдают от заторов не меньше, чем города с куда более скромными дорожными сетями [1].

1.2. Развитие методов организации движения и борьбы с заторами

Бесспорно, основным инструментом организации дорожного движения в современных условиях является светофор. Первое устройство для регулирования движения на дорогах ставшее прообразом современного светофора появилось еще до изобретения автомобиля - в 1868 г. в Лондоне. Однако, проработав около месяца, оно взорвалось, ранив управляющего им полицейского. После этого инцидента светофор вновь появился только в 1910-х гг. в США уже на основе электрической подсветки.

С тех пор светофор остается главным исполнительным элементом систем управления дорожным движением. В системе светофорного регулирования существуют 4 параметра управления:

- последовательность фаз,

- длительность фаз,

- длительность цикла,

- сдвиги между началом фаз на различных перекрестках.

За время прошедшее с момента появления светофорного регулирования пройден путь его развития от локального жесткого однопрограммного регулирования на отдельном перекрестке до автоматизированных систем управления целой сетью перекрестков с использованием сложнейших алгоритмов и искусственного интеллекта. Изначально светофор предназначался только для обеспечения безопасности при разъезде конфликтующих направлений. Затем, по мере увеличения транспортной нагрузки стало понятно, что работа светофора оказывает влияние на эффективность работы перекрестка. Сначала режимы стали подгонять под транспортную ситуацию эмпирическим путем, потом начали появляться методы аналитического расчета параметров регулирования, самым известным из которых стал метод Вебстера. Аналитические расчеты не позволяли рассчитывать оптимальные режимы регулирования более чем для одного перекрестка. Качественный скачок в развитии методов расчета параметров регулирования, позволяющий оптимизировать режимы более чем для одного перекрестка произошел после появления компьютеров в конце 50-х гг. Тогда появились методы на основе оптимизации результатов моделирования, основным таким методом стал ТИА^УТ [7], который продолжает развиваться и по сей день в виде программных продуктов по расчету параметров регулирования [8]. Появление ТИАЫБУТ позволило рассчитывать оптимальные планы координации для групп перекрестков при различных параметрах нагрузки. Следующим шагом развития стало использование в контуре управления обратной связи с потоком при помощи детекторов транспорта, и внедрение таких методов как ТИА^УТ

в систему управления для расчета планов координации в режиме онлайн на основе собранных детекторами данных (системы SCOOT, SCATS). Дальнейшим этапом развития систем, работающих на принципе обратной связи с потоком, стали адаптивные системы, использующие различные алгоритмы самообучения, имитирующие поведение живых организмов [9], и нейросетевые технологии [10,11].

На сегодняшний день самые передовые системы управления дорожным движением основаны на использовании встроенной транспортной модели, которая итеративно прогнозирует параметры движения на некоторый период, и реализуют упреждающие управляющие воздействия. Такой подход в зарубежной литературе называется «методом катящегося горизонта» (rolling horizon) или MPC (Model Predictive Control). Качество работы таких систем во многом зависит от используемой транспортной модели. Режим работы онлайн и большие размеры контролируемой сети требуют от таких моделей высокой скорости расчета, что приводит к существенному их упрощению. Как правило, это макромодель транспортного потока с различными модификациями для учета задержек на регулируемых перекрестках. Разработчики таких систем стремятся использовать для прогнозирования ситуации как можно более точные модели, переходя на уровень мезо и микро моделирования. Это требует еще больших вычислительных ресурсов. Однако, учитывая скорость роста вычислительных возможностей компьютеров за последнее время, можно предположить, что проблема нехватки вычислительных ресурсов не является лимитирующей и будет так или иначе решена. Другая сторона вопроса эффективности работы таких систем - это определение оптимальных управляющих воздействий на основе спрогнозированных в модели показателей. Во многих современных работах посвященных системам управления дорожным движением отмечается то, что поиск набора строго оптимальных управляющих воздействий для даже небольшой группы перекрестков - невыполнимая задача. Причиной является наличие множества случайных факторов делающих задачу оптимизации нерешаемой математически. Для определения приемлемого

решения прибегают к различным эвристическим процедурам поиска, что, как известно, не гарантирует оптимальности.

Кроме требований к свойствам модели и процедуре поиска набора управляющих воздействий, для эффективной работы таких систем значительное внимание должно уделяться качеству собираемых данных о текущих условиях движения в контролируемой сети. Это требует наличия в системе огромного количества детекторов транспорта и надежных алгоритмов обработки данных.

В западных странах уже в 70-х гг. прошлого века стали предприниматься попытки интегрирования системы светофорного регулирования с системой распределения потоков по сети [12]. Такое совмещение еще больше усложняет задачу поиска оптимальных управляющих воздействий, в том числе из-за необходимости учитывать реакцию водителей на рекомендацию маршрута. На сегодняшний день существуют единичные примеры внедрения таких систем на практике, проработка теоретических аспектов продолжается многими исследователями, например [13]. В [14] также отмечается, что в области управления дорожным движением в целом характерен большой разрыв между теоретическими проработками и реально внедряемыми системами.

И, наконец, самые перспективные разработки в области управления транспортными потоками основаны на использовании активного взаимодействия транспортных средств с помощью специального бортового оборудования, как между собой, так и с элементами ТСОДД и центром управления. Такие системы получили название кооперативные системы [15,16,17]. В настоящее время практически все ведущие мировые научные сообщества в сфере транспорта ведут интенсивные исследования в данном направлении.

Современные системы управления дорожным движением уже рассматриваются как компоненты общей Интеллектуальной транспортной системы (ИТС). ИТС - это система, интегрирующая современные технологии управления с телематикой и предназначенная для автоматизированного поиска

и принятия наиболее эффективных сценариев управления транспортной системой и ее элементами для обеспечения мобильности при установленном уровне качества обслуживания пользователей транспортной системой [18]. ИТС на сегодняшний день - это вершина развития технологий управления транспортной системой, при этом компоненты ИТС продолжают развиваться. За счет комбинации подсистем управления отдельными составляющими, ИТС направлена на достижение синергетического эффекта в обеспечении эффективной и надежной работы всей транспортной системы, и в частности, решении проблемы транспортных заторов. Однако, как показывает мировой опыт, еще нигде не удалось полностью решить проблему заторов, т.е. гарантированно предотвращать их появление, даже за счет самых современных технологий управления.

Представленное рассмотрение этапов развития систем управления дорожным движением не претендует на полноту и подробность описания, оно направлено на то, чтобы отследить основную тенденцию развития и показать, что как бы ни была развита и проработана система управления транспортными потоками, она является всего лишь инструментом повышения пропускной способности имеющейся УДС посредством качественного управления. Это повышение имеет определенный предел, и при нагрузке превышающей этот предел заторы все равно возникнут. Если не принимать во внимание меры по экстенсивному развитию УДС, то в таком случае начинают применяться технологии управления спросом на передвижения, которые уже относятся в большей степени к социально-экономическим мерам, чем к техническим. Поэтому транспортные системы современных крупных городов нельзя рассматривать как чисто технические системы. Полный спектр используемых в мировой практике мероприятий по борьбе с заторами представлен в таблице 1.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Белов, Александр Владимирович, 2014 год

БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК

1. Вучик, В. Р. Транспорт в городах, удобных для жизни, / пер. с англ. А. Калинина под научн. ред. М. Блинкина.: Территория будущего; Москва; 2011.

2. Ставничий, Ю. А. Транспортные системы городов / Ю. А. Ставничий -М.: Стройиздат, 1990. - 224 с.

3. Traffic Congestion and Reliability, Trends and Advanced Strategies for Congestion Mitigation, Cambridge Systematics, Inc., 2005, http://www.ops.fhwa.dot.gov/congestion_report/

4. Кунделеков, А.Г. Влияние транспортных заторов на психовегетативный статус водителей общественного транспорта с учетом возраста и стажа работы // Фундаментальные исследования. - 2012. - № 12 (часть 1). - стр. 82-85; URL: www.rae.ru/fs/?section=content&op=show_article &article_id=9999983

5. Litman Т. A., Smart Congestion Relief: Comprehensive Analysis Of Traffic Congestion Costs and Congestion Reduction Strategies, Victoria Transport Policy Institute, 2013, http://www.vtpi.org/cong_relief.pdf

6. TTI's 2012 Urban Mobility Report Powered by INRIX Traffic Data, http://tti.tamu.edu/documents/mobility-report-2012.pdf

7. Robertson D.I. Transyt: a traffic network study tool. Road Research Laboratory report. LR 253. Crowthome, Berkshire, 1969, p. 37.

8. Программный комплекс TRANSYT. [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://www.trlsoftware.co.uk/products/junction_signal_design/transyt

9. Prothmann Н., Organic Traffic Control, Dissertation, Karlsruher Institut fur Technologie, 2011.

10. Chong Y., Quek C., Loh P. A novel neuro-cognitive approach to modeling traffic control and flow based on fuzzy neural techniques. / Expert Systems with Applications, Vol. 36, Issue 3, Part 1, pp. 4788-4803, 2009.

11. Srinivasan D., Choy M. C., Cheu R. L. Neural Networks for Real-Time Traffic Signal Control. / IEEE transactions on intelligent transportation systems, vol. 7, no. 3,pp. 261-272. 2006.

12. Gershwin S.B., Tan H.N. Hybrid optimization: optimal static traffic control constrained by drivers' route choice behavior. Decision and Control including the 17th Symposium on Adaptive Processes, 1978 IEEE Conference on (Vol.17). https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/889/P-0870-5604704.pdf?sequence=l

13. Zuurbier F. S. Intelligent Route Guidance. Ph.D. thesis. Delft University of Technology, Netherlands, 2010.

14. Papageorgiou M., Diakaki, C., Dinopoulou, V., Kotsialos A., Wang, Y. (2003) 'Review of road traffic control strategies.', Proceedings of the IEEE., 91 (12). pp. 2043-2067.

15. The future of traffic management, State of the Art, Current Trends and Perspectives for the Future, 2012 TrafficQuest, http://www.traffic-quest.nl/images /stories/documents/State_of_the_Art/the_future_of_traffic_management.pdf

16. Wang M., Daamen W., Hoogendoorn S. P., Van Arem B. Rolling horizon control framework for driver assistance systems. Part II: Cooperative sensing and cooperative control. / Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Vol. 40, pp. 290-311,2014.

17. Monteil J., Billot R., El Faouzi N., Towards cooperative traffic management: methodological issues and perspectives. / Proceedings Australasian Transport Research Forum 2011.

18. Горев, А. Э. Основы теории транспортных систем: учеб. пособие / А. Э. Горев; СПбГАСУ - СПб., 2010. - 214 с.

19. Managing Urban Traffic Congestion, ECMT, 2007, http://www.internationaltransportforum.org/Pub/pdf/07Congestion.pdf

20. Wardrop J. G. Some theoretical aspects of road traffic research. In Proceedings of the Institute of Civil Engineers, Pt. II, volume 1, pages 325-378, 1952.

21. Теория игр с примерами из математической экономики: Пер. с франц-М.: Мир, 1985.-200 с, ил.

22. Koch R., Skutella М. Nash equilibria and the price of anarchy for flows over time. // Algorithmic Game Theory. Lecture Notes in Computer Science Vol. 5814, 2009, P. 323-334.

23. Taale H. Integrated Anticipatory Control of Road Networks A game-theoretical approach // Ph.D. Thesis, Netherlands: GA Delft, 2008.

24. Корягин, M. E. Равновесные модели системы городского пассажирского транспорта в условиях конфликта интересов / М. Е. Корягин. -Новосибирск: Наука, 2011. - 140 с.

25. Toledo Т., Beinhaker R. Evaluation of the potential benefits of advanced traveler information systems// Journal of Intelligent Transportation Systems: Technology, Planning, and Operations. Vol. 10(4), 2006. P. 173-183

26. Жанказиев, С. В. Научные основы и методология формирования интеллектуальных транспортных систем в автомобильно-дорожных комплексах городов и регионов : диссертация ... доктора технических наук : 05.22.01 / Жанказиев Султан Владимирович; [Место защиты: Моск. гос. автомобил.-дорож. ун-т (техн. ун-т)].- Москва, 2012.- 287 с.

27. Воробьев, А. И. Формирование методики оптимизации телематического комплекса технических средств интеллектуальной системы маршрутного ориентирования : диссертация ... кандидата технических наук : 05.22.01 / Воробьев Андрей Игоревич; [Место защиты: Моск. гос. автомобил.-дорож. ун-т (техн. ун-т)].- Москва, 2010.- 196 с.

28. A sustainable future for transport - Towards an integrated, technology-led and user-friendly system, European Commission, 2009 - 26 pp. http://ec.europa.eu /transport/media/publications/doc/2009_future_of_transport_en.pdf

29. Digital-Age Transportation: The Future of Urban Mobility, Deloitte Services LP, 2012, http://dupress.com/wp-content/uploads/2012/12/Digital-Age-transportation.pdf

30. The Future of Urban Mobility 2.0 Full study, 2014 http://www.adlittle.com/future-of-urban-mobility.html

31. Improving transport accessibility for all: guide to good practice -ECMT, 2006,

http://www.internationaltransportforum.org/IntOrg/ecmt/pubpdf706TPHguide.pdf

32. Иносэ, X Управление дорожным движением, пер. с англ. / X. Иносэ, Т. Хамада; под ред. М. Я. Блинкина. - М.: Транспорт, 1983. - 248 с.

33. Экономическая теория / Под ред. Дж. Итуэлла, М. Милгейта, П. Ньюмена: Пер. с англ. / Науч. ред. чл.-корр. РАН B.C. Автономов. - М.: ИНФРА-М, 2004. - XII, 931 с.

34. Using Pricing to Reduce Traffic Congestion, The Congress of the United States, Congressional Budget Office, 2009, http://www.cbo.gov/sites/default /files/cbofiles/ftpdocs/97xx/doc9750/03-11 -congestionpricing.pdf

35. Zuurbier F., Zuylen H., Hoogendoorn S., Chen Y. A generic approach to generating optimal controlled prescriptive route guidance in realistic traffic networks. 85th Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington D.C., 2006.

36. Зедгенизов, A.B., Управление доступом к улично-дорожной сети / А.В. Зедгенизов, А.Б. Куприянова, Р.Ю. Лагерев, А.Г. Левашев, А.Ю. Михайлов, М.И. Шаров. - Иркутск: ИрГТУ, 2009. - 71 с.

37. Белов, А.В. Контроль доступа на УДС как средство управления дорожным движением // Актуальные проблемы безопасности дорожного движения: матер, междунар. науч.-практ. конф. студентов, аспирантов, молодых ученых и докторантов/СПбГАСУ. - СПб., 2012. - С.48-51.

38. Дрю, Д. Теория транспортных потоков и управление ими / Д. Дрю -М.: Транспорт, 1972. - 424 с.

39. Kirschfink Н. Collective traffic control on motorways, Heusch/Boesefeldt Gmbh, http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.112.5337&rep= rep 1 &type=pdf

40. Varaiya P. Congestion, ramp metering and tolls. Phil. Trans. R. Soc. A (2008) 366, http://paleale.eecs.berkeley.edu/~varaiya/papers_ps.dir/RSTA20080015.pdf

41. Zhang L., Levinson D. Optimal freeway ramp control without origin-destination information // Transportation Research Part В 38, 2004. P. 869-887.

42. Сильянов, В. В. Теория транспортных потоков в проектировании дорог и организация движения Текст. / В. В. Сильянов. - М.: Транспорт, 1977. 303 с.

43. Методическое руководство по стратегии управления транспортными потоками в системах автоматизированного регулирования движения на автомобильных магистралях (АРДАМ) / М.: Государственный дорожный проектно-изыскательский и научно-исследовательский институт ГипродорНИИ, 1980. - 87с

44. Васильев А.П. История организации и становления отраслевой дорожной науки в системе Росавтодора и ФГУП «Росдорнии».// Дороги и Мосты, № 2, 2008 С. 273-289

45. Quinn D., A Review of Queue Management Strategies, DRIVE II PROJECT V2016 : PRIMAVERA, 1992, http://www.its.leeds.ac.uk/projects/primavera /delivl.pdf

46. Антонов, A.B. Системный анализ. Учеб. для вузов/А.В. Антонов. - М.: Высш. ШК., 2004.- 454 С.: ил.

47. Roughgarden Т. Selfish Routing and the Price of Anarchy. 2006. http://theory.stanford.edu/~tim/papers/optima.pdf

48. Braess D. On a paradox of traffic planning. Transportation Science, 39(4), 2005.

49. Spiess H. (1990). Conical volume-delay functions. Transportation Science, 24 (2), pp.153-158.

50. Lebacque J.P. (1996). Instantaneous travel times for macroscopic traffic How models. CERMICS Report 59-96.

51. Ak9elik R. (1991). Travel time functions for transport planning purposes: Davidson's function, its time-dependent form and an alternative travel time function. Australian Road Research 21 (3), pp. 49-59.

52. Buisson C., Lebacque J. P., Lesort J. B. Travel Times Computation for Dynamic Assignment Modelling. EURO Working group on transportation. 1996.

53. Singh R. Improved Speed-Flow Relationships: Application to Transportation Planning Models. 7th TRB Conference on Application of Transportation Planning Methods, 1999. http:// www. mtc. ca. gov/map s_and_data/datamart/research /bostonl.htm

54. Smith J. M., Cruz F.R.B. Deterministic and Stochastic Travel Time Estimation Formulas, 2005.

55. Dowling R., Skabardonis A. Urban Arterial Speed-Flow Equations For Travel Demand Models. // Innovations in Travel Modeling Conference, 2006.

56. Olstam J. J., Matstoms P. New V/D-functions on the way. Preliminary function for urban road environments based on a new method // VTI rapport 571, 2007.

57. Singh R. Improved Speed-Flow Relationships: Application to Transportation Planning Models. 7th TRB Conference on Application of Transportation Planning Methods. 1999.

58. Aimsun Users Manual, TSS-Transport Simulation Systems, S.L.

59. ОДМ «Руководство по прогнозированию интенсивности движения на автомобильных дорогах» 2003.

60. Rapoport A., Kugler Т., Dugar S., Gisches Е. J. Choice of routes in congested traffic networks: Experimental tests of the Braess Paradox // Games and Economic Behavior. 2009. V. 65 P. 538-571

61. Bloy K. An Investigation into Some Aspects of Braess' Paradox. 2006. http://www.inro.ca/en/pres_pap/international/ieug06/6-3_Keith_Bloy.pdf

62. Гасникова, E.B., Моделирование динамики макросистем на основе концепции равновесия, дисс. на соиск. ученой степени канд. физ.-мат. наук. 05.13.18, МФТИ.М., 2012.

63. Vickrey W.S. Congestion theory and transport investment, American Economic Review 59, 1969. pp. 251 - 260.

64. Yperman I., Logghe S., Immers B. Dynamic congestion pricing in a network with queue spillover // Proceedings of the 12th World Congress on Intelligent Transport Systems. 2005.

65. Arnott R. The Economic Theory of Urban Traffic Congestion: A Microscopic Research Agenda // Working Papers in Economics, Boston College, 2001 http://escholarship.bc.edu/econ papers/114

66. Fosgerau M., De Palma A., Karlstrom A., Small K. Trip timing and scheduling preferences, 2012, http://www.hal.archives-ouvertes.fr/hal-00742267

67. Daganzo C. F., Gonzales E. J., Gayah V. V. Traffic Congestion in Networks, and Alleviating it with Public Transportation and Pricing // Institute of Transportation Studies University of California, Berkeley, 2011.

68. Бабков, В.Ф. Автомобильные магистрали. M.: Транспорт, 1974.

69. Буслаев, А.П. Вероятностные и имитационные подходы к оптимизации автодорожного движения. А.П.Буслаев, А.В.Новиков, В.М.Приходько, А.Г.Таташев, М.В.Яшина. М.: Изд-во «Мир», 2003. - 368 с

70. Kerner В. S. Introduction to Modern Traffic Flow Theory and Control: The Long Road to Three-Phase Traffic Theory // Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2009.

71. Гасников, A.B. Введение в математическое моделирование транспортных потоков: учебное пособие / А. В. Гасников, С. JI. Кленов, Е. А. Нурминский, Я. А. Холодов, Н. Б. Шамрай; под ред. А.В. Гасникова - М.: МФТИ, 2010.-360 с

72. Лубашевский, И. А. Макроскопические фазовые состояния автотранспортного потока в туннелях / И.А. Лубашевский, Н.Г. Гусейн-Заде, К.Г. Гарнисов. - М.: Труды института общей физики им. A.M. Прохорова, 2009. -20 т

73. Brilon W., Geistefeldt J., Regler M. Reliability of Freeway Traffic Flow: A stochastic Concept of Capacity. Proceedings of the 16th International Symposium on Transportation and Traffic Theory // College Park, Maryland. 2005. P. 125 - 144.

74. Saberi M., Mahmassani H. S. Empirical Characterization and Interpretation of Hysteresis and Capacity Drop Phenomena in Freeway Networks. 92th Annual Meeting of the Transportation Research Board, 2013.

75. Михайлов, А. Ю. Научные основы проектирования улично-дорожных сетей: дисс. на соискание ученой степени д-ра тех. наук : 18.00.04 / Михайлов Александр Юрьевич. - Иркутск, 2004. - 381 с.

76. Михайлов, А. Ю. Современные тенденции проектирования и реконструкции улично-дорожной сети городов Текст. / А. Ю. Михайлов, И. М. Головных. - Новосибирск: Наука, 2004. - 267 с.

77. Godfrey J., The mechanism of a road network. Traffic Engineering and Control, Vol. 11, No. 7, 1969, P. 323-327.

78. Geroliminis N., Daganzo C.F. Existence of urban-scale macroscopic fundamental diagrams: some experimental findings. Transportation Research Part В 42(9), 2008. P.759-770

79. Saberi M., Mahmassani H. S., Zockaie A. Network capacity, traffic instability, and adaptive driving: findings from simulated urban network experiments // Springer-Verlag Berlin Heidelberg and EURO - The Association of European Operational Research Societies, 2013.

80. Knoop V. L., Hoogendoorn S. P. Empirics of a Generalized Macroscopic Fundamental Diagram for Urban Freeways // 92th Annual Meeting of the Transportation Research Board, 2012.

81. Mahmassani H.S., Saberi M., Zockaie K. A. Urban Network Gridlock: Theory, Characteristics, and Dynamics. 20th International Symposium on Transportation and Traffic Theory // Procedia - Social and Behavioral Sciences 80. 2013. P. 79-98

82. Зырянов, B.B. Особенности применения основной диаграммы транспортного потока на сетевом уровне. / Известия Волгоградского государственного технического университета. 2013. Т. 7. № 21 (124). С. 71-74.

83. Geroliminis N., Boyaci В. The effect of variability of urban systems characteristics in the network capacity// Transportation Research Part В 46. 2012. P. 1607-1623.

84. Aboudolas K., Geroliminis N. Perimeter flow control in heterogeneous networks // 13th Swiss Transport Research Conference, 2013.

85. Haddad J., Ramezani M., Geroliminis N. Cooperative traffic control of a mixed network with two urban regions and a freeway. Transportation Research Part B: Methodological, Vol. 54, pp. 17-36. 2013.

86. Кубичек Е. В., Пугачёв И. Н., Павленко А. А. Обеспечение эффективности дорожного движения путем разработки автоматизированной (интеллектуальной) системы управления движением (АСУДД) // Дальний восток: проблемы развития архитектурно-строительного комплекса. № 1, -2013 С. 459-463.

87. Zhenga N., Geroliminis N. On the distribution of urban road space for multimodal congested networks. 20th International Symposium on Transportation and Traffic Theory // Procedia - Social and Behavioral Sciences 80. 2013. P. 119 -138.

88. Chen B. Y., William H. K. L., Tam M. L. Modeling Departure Time and Route Choice Problems in Stochastic Road Networks for Online ATIS Applications // Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies.2009.V.8.

89. Lin S. Efficient model predictive control for large-scale urban traffic networks //Ph.D. Thesis, Netherlands: GA Delft, 2011.

90. Вольф, Д., PTV optima - прогноз транспортных ситуаций в режиме реального времени для городов и мегаполисов / Д. Вольф, О. JI. Яковенко // Дорожная держава. - 2012. - С. 47 - 49.

91. Wang L. Model Predictive Control System Design and Implementation Using MATLAB // Springer Verlag London Limited, 2009.

92. Кабанов, С. А. Управление системами прогнозирующих моделях / С. А. Кабанов - СПб.: Издательство С.- Петербургского университета, 1997. - 200 с.

93. Власов, А. А., Методика управления транспортными потоками с использованием прогнозирующей модели/ А. А. Власов , А. М. Горелов, Н.А. Орлов // Материалы 10-ой международной научно-практической конференции Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах, Санкт-Петербург - 2012. - С. 206 - 211.

94. Tung L., Hail L. Vu, Nazarathy Y., Hoogendoorn S. Linear-Quadratic Model Predictive Control for Urban Traffic Networks // Elsevier Ltd, Procedia -Social and Behavioral Sciences 80. 2013. P. 512-530.

95. Geroliminis N., Haddad J., Ramezani M. Optimal Perimeter Control for Two Urban Regions With Macroscopic Fundamental Diagrams: A Model Predictive Approach // Transactions on intelligent transportation systems: IEEE, 2012.

96. Программный комплекс AIMSUN. [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.aimsun.com/wp/?page_id=33

97. Организация дорожного движения в городах: Методическое пособие; Под общ. ред Ю.Д. Шелкова/НИЦГАИ МВД России. - М.: 1995. - 143 с.

98. Brilon W. Traffic Flow Analysis Beyond Traditional Methods. Proceedings of the 4th International Symposium on Highway Capacity, TRB Circular E-C018, pp. 26-41. 2000

99. Tsekeris Т., Stathopoulos A. Demand-Oriented Approach to Estimate the Operational Performance of Urban Networks With and Without Traffic Information Provision. EJTIR, 5, no. 2 (2005), pp. 81-96

100. Богумил, B.H. Экспериментальные исследования транспортных потоков с использованием навигационных данных (TJ10HACC/GPS) диспетчерских систем. В.Н. Богумил, Д.Б. Ефименко. / Наука и техника в дорожной отрасли. 2011. № 4. С. 3-7.

101. Имитационное моделирование транспортных потоков в проектировании дорог: учебное пособие / В. В. Сильянов, В. М. Еремин, Д. И. Муравьева. - М.: МАДИ, 1981. - 119 с.

102. 14. Gipps P.G. A behavioural car following model for computer simulation. Trans. Res. B, 1981,15, pp. 105-111.

103. Algers S. Review of microsimulation models, SMARTEST Project Deliverable D3, Institute for Transport Studies, University of Leeds, Leeds, U.K., 1997.

104. Manstetten D., W. Krautter and T. Schwab. Traffic Simulation Supporting Urban Control System Development. Proceedings of the 4th World Conference on ITS, Seoul, 1998.

105. Донченко, B.B. Проблемы обеспечения устойчивости функционирования городских транспортных систем: Монография. / В.В. Донченко. - М.: ИКФ «Каталог», 2005. -184 с.

106. Рейтинг суперкомпьютеров. [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.top500.org

107. Квантовый компьютер D-Wave. [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.dwavesys.com/d-wave-two-system

108. Спутниковая система точного позиционирования. [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://rekod.ru/products/glonass_gps/

109. Проект ЭРА ГЛОНАСС. [Электронный ресурс] / Режим доступа: http://www.nis-glonass.ru/projects/era_glonass/

110. Пржибыл, Павел. Телематика на транспорте/ Павел Пржибыл, Мирослав Свитек; перевод с чешского О. Бузека и В. Бузковой.; под ред. проф. В. В. Сильянова. М.: Изд-во МАДИ (ГТУ), 2003. - 540с.

Ш.Комаров, В. В. Архитектура и стандартизация телематических и интеллектуальных транспортных систем. Зарубежный опыт и отечественная практика / В. В. Комаров, С. А. Гараган - М.: НТБ «Энергия», 2012.

112. Проект Volvo Drive me. [Электронный ресурс] / Режим доступа: https://www.media.volvocars.eom/ru/ru-ru/media/pressreleases/l 36182/volvo-car-group-drive-me

113. Parent М., Cybercars: A solution for urban transport // CODATU Conference, 2004. http://codatu.nethink.com/wp-content/uploads/Cybercars-a-solution-for-urban-transport-Michel-PARENT.pdf

114. Resende P., Nashashibi F., Chariot F. A Cooperative Personal Automated Transport System - A CityMobil Demonstration in Rocquencourt. 12th International Conference on Control, Automation, Robotics and Vision. 2012. http://hal.inria.fr/docs/00/73/28/60/PDF/P0564.pdf

115. Лоскутов, A.K. Основы теории сложных систем. / А.К. Лоскутов, A.C. Михайлов - М - Ижевск: Институт компьютерных исследований, 2007. - 620 с.

116. Терехов, В.А., Нейросетевые системы управления. / В.А. Терехов, И.Ю. Тюкин, Д.Б. Ефимов. Учебное пособие для студентов, обучающихся по специальности «Управление и информатика в технических ВУЗах»/ - М.: Высшая школа, 2002, - 183 с.

117. Хо Дак Лок. Синтез адаптивных систем управления нелинейными динамическими объектами на базе нечетких регуляторов и нейросетевой технологии : диссертация ... доктора технических наук : 05.13.01.- Москва, 2002.-237 с.