All issues

В работе приведены возможные улучшения двухстадийной модели равновесного распределения транспортных потоков, повышающие качество детализации моделирования и скорость вычисления алгоритмов. Модель состоит из двух блоков, первый блок — модель расчета матрицы корреспонденций, второй блок — модель равновесного распределения транспортных потоков по путям. Равновесием в двухстадийной модели транспортных потоков называют неподвижную точку цепочки из этих двух моделей. Более подробно теория и эксперименты по данной модели были описаны в предыдущих работах авторов. В этой статье в первую очередь рассмотрена возможность сокращения вычислительного времени алгоритма расчета кратчайших путей (в модели стабильной динамики, равновесно распределяющей потоки). В исходном варианте эта задача была выполнена с помощью алгоритма Дийкстры, но, так как после каждой итерации блока распределения транспортных потоков, время, требующееся для прохода по ребру, изменяется не на всех ребрах (и если изменяется, то очень незначительно), во многом этот алгоритм был избыточен. Поэтому были проведены эксперименты с более новым методом, учитывающим подобные особенности, и приведен краткий обзор других ускоряющих подходов для будущих исследований. Эксперименты показали, что в некоторых случаях использование выбранного T-SWSF-алгоритма действительно сокращает вычислительное время. Во вторую очередь в блоке восстановления матрицы корреспонденций алгоритм Синхорна был заменен на алгоритм ускоренного Синхорна (или AAM-алгоритм), что, к сожалению, не показало ожидаемых результатов, расчетное время не изменилось. Инак онец, в третьем и финальном разделе приведена визуализация результатов экспериментов по добавлению платных дорог в двухстадийную модель, что помогло сократить количество перегруженных ребер в сети. Также во введении кратко описана мотивация данных исследований, приведено описание работы двухстадийной модели, а также на маленьком примере с двумя городами разобрано, как с ее помощью выполняется поиск равновесия.

This article describes possible improvements for the simultaneous multi-stage transport model code for speeding up computations and improving the model detailing. The model consists of two blocks, where the first block is intended to calculate the correspondence matrix, and the second block computes the equilibrium distribution of traffic flows along the routes. The first block uses a matrix of transport costs that calculates a matrix of correspondences. It describes the costs (time in our case) of travel from one area to another. The second block presents how exactly the drivers (agents) are distributed along the possible paths. So, knowing the distribution of the flows along the paths, it is possible to calculate the cost matrix. Equilibrium in a two-stage traffic flow model is a fixed point of a sequence of the two described models. Thus, in this paper we report an attempt to influence the calculation speed of Dijkstra’s algorithm part of the model. It is used to calculate the shortest path from one point to another, which should be re-calculated after each iteration of the flow distribution part. We also study and implement the road pricing in the model code, as well as we replace the Sinkhorn algorithm in the calculation of the correspondence matrix part with its faster implementation. In the beginning of the paper, we provide a short theoretical overview of the transport modelling motivation; we discuss current approaches to the modelling and provide an example for demonstration of how the whole cycle of multi-stage transport modelling works.

Целью исследования являются моделирование динамики автотранспортных потоков на транспортных сетях мегаполисов и систематизация современного состояния дел в этой области. Во введении указывается, что на первый план выходит развитие интеллектуальных транспортных систем, которые становятся неотъемлемой частью современных транспортных технологий. Основным ядром таких систем являются адекватные математические модели, максимально приближенные к реальности. Отмечается, что в связи с большим объемом вычислений необходимо использование суперкомпьютеров, следовательно, создание специальных пар аллельных алгоритмов. В начале статьи приводится современная классификация моделей, обсуждаются отличительные особенности каждого класса со ссылками на соответствующие примеры. Далее основное внимание уделяется созданным авторами статьи разработкам в области как макроскопического, так и микроскопического моделирования и определению места этих разработок в приведенной выше классификации. Макроскопическая модель основана на приближении сплошной среды и использует идеологию квазигазодинамических систем уравнений. Указаны ее достоинства по сравнению с существующими моделями этого класса. Система уравнений модели представлена как в одномерном варианте, но с возможностью исследования многополосного движения, так и в двумерном варианте, с введением понятия боковой скорости, то есть скорости перестроения из полосы в полосу. Второй вариант позволяет проводить вычисления в расчетной области, соответствующей реальной геометрии дороги. Представлены тестовые расчеты движения по дороге с локальным расширением и по дороге с системой светофоров с различными светофорными режимами. Расчеты позволили в первом случае сделать интересные выводы о влиянии расширения на пропускную способность дороги в целом, а во втором случае — выбрать оптимальный режим для получения эффекта «зеленой волны». Микроскопическая модель основана на теории клеточных автоматов и однополосной модели Нагеля – Шрекенберга и обобщена авторами на случай многополосного движения. В модели реализованы различные поведенческие стратегии водителей. В качестве теста моделируется движение на реальном участке транспортной сети в центре г. Москвы. Причем для грамотного прохождения транспортных узлов сети в соответствии с правилами движения реализованы специальные алгоритмы, адаптированные для параллельных вычислений. Тестовые расчеты выполнены на суперкомпьютере К-100 ЦКП ИПМ им. М. В. Келдыша РАН.

The purpose of the study is to simulate the dynamics of traffic flows on city road networks as well as to systematize the current state of affairs in this area. The introduction states that the development of intelligent transportation systems as an integral part of modern transportation technologies is coming to the fore. The core of these systems contain adequate mathematical models that allow to simulate traffic as close to reality as possible. The necessity of using supercomputers due to the large amount of calculations is also noted, therefore, the creation of special parallel algorithms is needed. The beginning of the article is devoted to the up-to-date classification of traffic flow models and characterization of each class, including their distinctive features and relevant examples with links. Further, the main focus of the article is shifted towards the development of macroscopic and microscopic models, created by the authors, and determination of the place of these models in the aforementioned classification. The macroscopic model is based on the continuum approach and uses the ideology of quasi-gasdynamic systems of equations. Its advantages are indicated in comparison with existing models of this class. The model is presented both in one-dimensional and two-dimensional versions. The both versions feature the ability to study multi-lane traffic. In the two-dimensional version it is made possible by introduction of the concept of “lateral” velocity, i. e., the speed of changing lanes. The latter version allows for carrying out calculations in the computational domain which corresponds to the actual geometry of the road. The section also presents the test results of modeling vehicle dynamics on a road fragment with the local widening and on a road fragment with traffic lights, including several variants of traffic light regimes. In the first case, the calculations allow to draw interesting conclusions about the impact of a road widening on a road capacity as a whole, and in the second case — to select the optimal regime configuration to obtain the “green wave” effect. The microscopic model is based on the cellular automata theory and the single-lane Nagel – Schreckenberg model and is generalized for the multi-lane case by the authors of the article. The model implements various behavioral strategies of drivers. Test computations for the real transport network section in Moscow city center are presented. To achieve an adequate representation of vehicles moving through the network according to road traffic regulations the authors implemented special algorithms adapted for parallel computing. Test calculations were performed on the K-100 supercomputer installed in the Centre of Collective Usage of KIAM RAS.