Информационные технол огии омский на учный вестник

---

ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛ
ОГИИ 
ОМСКИЙ НА
УЧНЫЙ ВЕСТНИК 
№ 
1 (117) 2013
225
А. М. ПУРТОВ
Омский филиал 
Института математики 
СО РАН
РАЗРАБОТКА И АНАЛИЗ 
ИМИТАЦИОННОЙ МОДЕЛИ ПЕРЕКРЕСТКА 
ДЛЯ СИСТЕМЫ GISAUTO
УДК 004.7:519.2:004.421.5
Разработана имитационная модель перекрестка для системы GisAuto. Модель за-
программирована на GPSSW. Сделан сравнительный анализ адаптивной и неадап-
тивной систем управления светофорами на перекрестке.
Ключевые слова: перекресток, очереди автомобилей, концептуальная модель, 
имитационное моделирование, система управления светофорами, результаты экс-
периментов.
Работа выполнена при поддержке гранта РФФИ 12-07-00149-а.
Введение. Постоянно растущие проблемы авто-
дорожного движения в крупных городах стимули-
руют развитие методов анализа существующей и 
перспективной ситуаций с целью повышения эф-
фективности использования дорог. Современные 
информационные технологии и математические 
методы имеют большие возможности для решения 
такого рода задач. Интеграция различных методов 
и средств позволяет с разных сторон посмотреть 
на возникающие проблемы. Создаваемая система 
GisAuto ориентирована на анализ времени прохож-
дения различных участков пути. В GisAuto предпо-
лагается совместное использование методов геоин-
формационных систем (ГИС), технологий WWW, 
математических методов, в частности, методов ре-
дукции графов, таксономии, имитационного моде-
лирования. В [1] показана эффективность интегра-
ции методов ГИС и редукции графов для анализа 
времени прохождения маршрутов. Суть разрабаты-
ваемой технологии можно отобразить следующими 
этапами.
1. Построение ГИС-модели задержек на основ-
ных маршрутах города. 
Задержки происходят на перекрестках, светофо-
рах, пешеходных переходах. 
2. Построение на ГИС-карте графов маршрутов.
3. Сбор данных о задержках.
На этом этапе могут быть использованы эксперт-
ные, расчетные оценки, результаты наблюдений, 
имитационного моделирования.
4. Анализ маршрутов методом редукции графов.
В результате получаются коэффициенты, пока-
зывающие влияние каждой задержки на время про-
хождения маршрута.
5. Раскраска на ГИС-карте задержек (вершин 
графа) в зависимости от их значимости.
6. Анализ полученных результатов.
Выявление задержек и участков, оказывающих 
наибольшее влияние на время прохождения марш-
рута.
7. Микроанализ проблемных участков (дополни-
тельные наблюдения, имитационное моделирование). 
Представляемая в работе имитационная модель ори-
ентирована на выполнение двух основных функций.
1. Поддержка этапов 3 и 7.
2. Использование в автономном режиме для ана-
лиза систем управления перекрестками.
Имитационное моделирование является при-
знанным методом анализа транспортных сетей. 
Преимущество имитационных моделей по сравне-
нию с аналитическими состоит в принципиальной 
возможности отобразить объект на любом уровне 
детализации. Правда, наличие принципиальной 
возможности не означает, что практически целе-
сообразно учитывать при моделировании мелкие 
детали больших систем. Выбор уровня детализа-
ции является важным и сложным этапом построе-
ния имитационной модели. В грубых (общих) мо-
делях постоянно присутствует риск не включения 
в рассмотрение важных факторов, существенно 
влияющих на исследуемые параметры. Слишком 
детальные (подробные) модели требуют неоправ-
данно больших затрат ресурсов при их построении 
и использовании (сбор данных, программирова-
ние, затраты времени и памяти ЭВМ). Кроме того, 
в моделях, перегруженных деталями, бывает трудно 
найти важные связи между параметрами, элемента-
ми системы, входными и выходными данными. Чем 
более четко поставлена цель моделирования, тем 
легче выбрать необходимый уровень детализации. 
Различают макромодели и микромодели. Например, 
в макромоделях дорожного движения объектами 
моделирования являются крупные транспортные 
сети, потоки автомобилей, системы управления по-
токами. В микромоделях обычно имитируются не-
большие участки дороги (перекрестки) иногда даже 
на уровне отдельного автомобиля и стиля вождения 
водителя. В макромоделях часто используются ре-
зультаты теории систем массового обслуживания, 
аналитические и имитационные методы. В микро-
моделях для имитации передвижения автомобилей 
используются агентный подход [2] клеточные авто-
маты [3], управляемые (например, светофорами) си-
стемы массового обслуживания. Сложности пред-
ставления микромоделей перекрестков методами 
аналитического моделирования демонстрирует объ-
емная монография Живоглядова В.Г. [4].
Существуют десятки специализированных си-
стем имитационного моделирования автотранспорт-
ных потоков [5]. Большой популярностью пользуют-
ся программные продукты немецких производите-
лей, объединяемые названием PTV Vision [6]. Они 
используют концепции VISSIM и VISUM. Модели 
VISSIM ориентированы на микроанализ, а модели 

---