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。     

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.     

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.     

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。     

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。     

基于模式识别的自适应区域控制系统研究

介绍交通模式的定义及识别,结合实际项目构建了一种基于模式识别的自适应区域信号协调控制系统,给出了系统的结构及工作原理,讨论了交通模式识别过程中的若干关键问题.     

基于智能车路系统的交叉口主动交通安全技术研究

智能车路系统是通过交通信息资源在车载装置和交通基础设施之间的合理分配和平衡、车辆和道路设施的智能协同和配合来提高交通的安全性和工作效率的.从分析国内外智能交通的发展、对交通安全问题的关注和车载设备的增多等角度出发,认为智能车路系统是作为解决主动交通安全问题的一个有效途径,以解决交叉口"两难区"交通安全为出发点,给出了智能车路系统解决实际主动交通安全的实例.