分布式并行体系在交通仿真系统中的应用

以"基于Java的分布式交通仿真平台"为背景,介绍了分布式并行体系在交通仿真系统中的应用实例.着重介绍了系统的框架结构和分布并行中的数据分布,数据通讯问题的解决.给出的区域划分算法和数据同步算法不但可应用于交通仿真领域,还可以推广到其他数据分布并行问题中.最后给出了对于整个仿真系统并行效率的评价和分析.     

基于.Net平台的交通流分布式并行仿真框架研究

参考分布式计算技术中“黑板”体系结构，提出了交通流分布式并行仿真框架．并基于．Net平台远程处理结构给出了C#实现。结果表明．该仿真框架由于采用了优化的路网分割算法和．Net平台，具有实现的简便性，并能显著提高交通仿真的计算效率。     

微观交通分布式并行仿真系统设计与效益分析

为了提高交通网络仿真的速度和效率,从挖掘交通网络仿真的并行性出发,设计了分布式并行仿真系统的结构和仿真算法,通过比较选择PVM(Parallel Virtual Machine)作为并行计算的编程环境,提出基于车辆数的网络分割算法和数据时钟同步的通讯方式,使并行仿真达到负载平衡。用程序执行时间、加速比、并行效率和可扩展性4个测度指标来评价算法的并行效益,并以24个交叉口组成的交通网络为例,应用设计的并行算法在不同处理器数目下进行仿真。试验结果显示并行仿真速度比串行仿真提高了3.5倍,因此,这种并行算法提高了交通网络仿真的速度和效率,为实现更大规模的交通仿真奠定了基础。     

交通流分布式并行模拟建模理论与方法的框架

基于分布式计算机网络上的并行处理技术和面向对象的建模理论，提出交通流分布式并行模拟建模的理论框架，并给出基于分布式系统上的两种建模方案；面向对象和面向消息传递的网络分割式并行模拟建模方法和标准时钟分布式离散事件模拟建模方法。该方法能显著提高交通模拟的运行效率，满足智能运输系统（ITS）中网络模拟大规模、高效率和实时动态的要求。     

分区分布式动态诱导系统应用研究

介绍了分布式动态诱导系统和城市交通分区理论以及城市交通小区划分的条件,并以长春市为研究对象进行了交通小区划分研究.描述了分区分布式动态诱导系统的工作模式,降低了分布式动态诱导系统的信息接收量,提高了分布式动态诱导系统的计算速度,扩大了交通信息中心的诱导范围.模拟了一个交通小区,分析了如何对不同车辆、不同位置的车辆进行路径诱导,平衡交通流效果显著.     

基于高层体系结构的城市微观交通仿真系统研究

提出了用高层体系结构(High Level Architecture)开发城市微观交通仿真系统,构造了城市微观交通仿真组网联邦模型,实现其初步的分布式仿真.论述了基于粗糙集分类的联邦成员模型,以及联邦的开发过程和联邦FOM/SOM结构.最后对系统进行了初步仿真,并对结果进行了分析和比较,得到了用HLA技术开发城市微观交通仿真系统是一种可行的方法这一结论.     

基于Multi-Agent的区域交通协调控制研究

提出了一种基于Multi-Agent的区域交通协调控制系统。系统针对路网中各交叉口交通流相互影响的特点，构造了一种基于分布权值函数的分布式Q学习算法，采用此算法实现了Multi-Agent的学习以及协调机制。通过各Agent间的协调控制来协调相邻交叉口处的控制信号，从而消除路网中的交通拥塞。最后利用微观交通仿真软件Paramics对控制算法进行了仿真研究，仿真结果表明了控制算法的有效性。     

基于高层体系结构的城市微观交通仿真系统研究

提出了用高层体系结构（High Level Architecture）开发城市微观交通仿真系统，构造了城市微观交通仿真组网联邦模型，实现其初步的分布式仿真。论述了基于粗糙集分类的联邦成员模型，以及联邦的开发过程和联邦FOM／SOM结构。最后对系统进行了初步仿真，并对结果进行了分析和比较，得到了用HLA技术开发城市微观交通仿真系统是一种可行的方法这一结论。     

基于DIS的多传感器数据融合仿真系统研究

本文构建了基于DIS协议的多传感器、多目标数据融合的分布式仿真平台,为研究者提供了进行各种融合算法仿真验证和定量评估的仿真环境。文中介绍了系统的基本结构、功能模块以及所涉及的若干技术。最后给出了在本系统下运行的不同实验,实验表明采用这样的方法不但为数据融合提供了有效的数据,还提高了系统的灵活性、可扩张性和适用性。     

基于动态交通分配的应急路径规划

为了提高在应急救援与疏散工作中的应急交通效率,针对已有相关算法未考虑交通问题动态性的不足,提出了1个基于动态交通分配的应急路径规划算法。给出了问题的定义,设计了1个基于仿真的动态交通分配模型,给出了基于动态交通分配的算法求解步骤。通过北京市路网数据对算法进行验证,证明了算法的可行性与有效性。     

城市交通通用仿真系统的研究

首先提出了建立城市交通通用仿真系统的思想 ,并进一步从系统模拟单元构造和系统结构模式两方面讨论了建立城市交通通用仿真系统的方法 ,最后提出了城市交通通用模拟系统的框架构造 ,在此基础上可进一步设计开发城市交通通用仿真系统。     

全网络神经模糊控制在城市单路口交通实时控制中的应用

在已有城市单路口交通模糊控制方式和控制策略的基础上，提出了基于全网络化结构的神经模糊控制方法。方法考虑了影响信号灯控制策略的各种因素，根据分级并行控制思路，对车流采用不同的优先级和不同的控制策略进行协调控制，提高了系统的实时性，降低了系统的复杂性。采用6层全网络结构的神经网络进行了控制算法的实现，并利用已有数据对神经网络进行了学习训练，使网络结构和参数具有更为广泛的适用性。     

我国交通管理控制系统数据字典的建立及应用探讨

在我国城市交通管理控制系统数据字典建立需求和必要性分析的基础上,初步探讨了交通管理控制系统数据字典的定义、基本结构、建立过程和应用,提出了交通管理控制系统数据字典是描述交通管理控制系统功能层次的术语、数据元素和构建交通管理控制系统与其它ITS系统通讯信息集数据元素最小单元的集合。     

A traffic monitoring stream-based real-time vehicular offence detection approach

Traffic offences are becoming increasingly serious as traffic volume increases rapidly in large cities, causing serious property damage and threatening public safety. Existing traffic monitoring systems lack the capability of detecting various types of offences in real-time. This paper proposes a novel monitoring stream-based vehicular offence detection algorithm, which discovers various types of offences from high-throughput traffic monitoring stream in real-time. An offence detecting and monitoring system is also designed and implemented. In order to achieve real-time detection, parallel computing techniques are utilized. An optimized data structure, a one producer-multiple consumer model and a re-hash strategy are proposed to reduce the synchronization cost incurred by multiple threads in the parallel implementation. Both real-world data and synthetic data are applied in the experiments. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm is able to discover three types of offences from high-throughput traffic monitoring stream in real-time. Scalability is also observed. The experimental results indicate that the proposed system is sufficiently efficient to provide real-time offence detection for major metropolises.     

基于多Agent的城市交通控制建模研究

给出了多Agent智能系统的协作工作框架模型,设计了基于多Agent的分层递阶交通信号控制系统模型。实现了以多Agent计算为框架的仿真系统。通过实例仿真和分析证明了该方法的有效性和适用性。     

智能移动系统中大规模分布式车辆路径规划问题研究

本文针对智能交通和主动交通管理提出了一种适用于大规模交通分配和路径规划的分布式计算方法。讨论了通过信息传递接口(MPI)在多中央处理器(CPU)上并行计算实现的一系列研究需求和实现挑战;将基于时空事件的车辆路径规划模型应用于大规模的城市路网仿真;将原始车辆路径规划模型分解为一系列计算效率较高的子问题,大幅减少了仿真耗时和通信开销。通过将子问题分发到单独的分布式CPU上,使CPU可以同时执行其任务,并保证较好的负载平衡。重点分析了将所提出的方法应用于北京路网大规模路径规划,以及该方法在不同CPU核数下的计算效率。结果表明:所提出的并行计算方法可以显著减少计算耗时,并在512个计算节点上实现200倍以上的加速比。     

公交车辆运行微观交通仿真模型研究

介绍了上海交通大学与吉林大学共同开发的微观交通仿真系统MTSS的体系结构;建立了公交网络描述模型、公交车辆产生模型、乘客需求模型、公交站点事件反应模型和公交车辆运行模型;以微观交通仿真系统MTSS为仿真平台构建了公交车辆运行微观仿真模型;对上海市斜土路非港湾式站点与华山路港湾式站点进行了实地数据调查,利用实测数据对建立的公交车辆运行微观交通仿真模型进行了验证,测量值与仿真值之间的误差在10%以内。验证结果表明,建立的公交车辆运行微观交通仿真模型可以较好的描述公交车辆的运行过程以及与其他交通流之间的相互影响关系。     

支持向量机在交通流量实时预测中的应用

实时、准确的交通流量预测是正在发展的智能交通系统的关键问题之一,对于交通控制和交通流诱导都有着直接的影响。提出一种基于支持向量机的交通流量实时预测模型,通过采用序贯最小优化算法,能够实现对交通流量的有效预测。应用实例表明,支持向量机具有良好的泛化性能,在输入信号混有10%噪声的情况下,支持向量机的鲁棒性更好,预测的平均误差为4.25%,预测结果优于BP神经网络和动态递归神经网络。