道路网元胞自动机交通流仿真研究

计算机工程与应用 ›› 2011, Vol. 47 ›› Issue (24): 236-240.

道路网元胞自动机交通流仿真研究

陆东鑫1，王泽兵2，郭鸣2，苏健2

1.浙江大学计算机科学与技术学院计算机系，杭州 310027
2.浙江大学城市学院计算机科学与技术学院网络与计算重点实验室，杭州 310027

收稿日期:1900-01-01 修回日期:1900-01-01 出版日期:2011-08-21 发布日期:2011-08-21

Research on traffic flow simulation via rode network-based cellular automata

LU Dongxin1，WANG Zebing2，GUO Ming2，SU Jian2

1.Department of Computer，Institute of Computer Science and Technology，Zhejiang University，Hangzhou 310027，China
2.Department of Networking and Computing Laboratory，Institute of Computer Science and Technology，Zhejiang University City College，Hangzhou 310027，China

Received:1900-01-01 Revised:1900-01-01 Online:2011-08-21 Published:2011-08-21

摘要/Abstract

摘要： 对于交通流移动对象的模拟，论述了现有模型的不足，并提出基于道路网的元胞自动机模型（RN-CA）。该模型不仅模拟移动对象在交通流中的行为，还引入不同类型道路和车辆情况下的发车、跟车、超车和矫正模型，使模拟更精确、可靠。采用Dijkastra算法，综合考虑道路长度、车道数、流量、平均速度等因素动态计算最优行驶路径。对于行车时间预估，采用模拟加预估的方式，综合考虑当前和历史路况。为了改进系统的性能，系统采用可调节线程数目的模拟方式。

关键词: 元胞自动机微观模型, 多车道元胞自动机微观模型, Dijkastra算法, 最优路径

Abstract: This paper proposes the Road Network-based Cellular Automata model（RN-CA） for simulation of moving objects in traffic flow.Defects of existing models are discussed.RN-CA model not only simulates the traffic behavior of moving objects of vehicles，but also proposes the departure，following，overtaking and correction model with different types of cars and roads，making simulation more accurate and reliable.Dijkastra algorithm is adopted in this paper for the dynamic selection of optimal path，factors such as the length of the road，the number of lanes，traffic，and average speed are considered.For total driven time estimation，this paper merges simulation model and prediction model，combining the current traffic information and historical traffic information.For improving the efficiency of the prototype system，the strategy of dynamic adjusting threads is applied.

Key words: cellular automaton model, multiple lane cellular automaton model, Dijkastra algorithm, optimal path

陆东鑫1，王泽兵2，郭鸣2，苏健2. 道路网元胞自动机交通流仿真研究[J]. 计算机工程与应用, 2011, 47(24): 236-240.

LU Dongxin1，WANG Zebing2，GUO Ming2，SU Jian2. Research on traffic flow simulation via rode network-based cellular automata[J]. Computer Engineering and Applications, 2011, 47(24): 236-240.

[1]	马炫，刘栋，胡家鑫. 求解必经点k条最优路径问题的粒子群优化算法[J]. 计算机工程与应用, 2019, 55(20): 89-94.
[2]	张文元1，丁京祯1，杨丽娜2，杨翔宇1. 室内外一体化最优路径分析算法实现[J]. 计算机工程与应用, 2018, 54(18): 58-65.
[3]	董跃华，周永新. 过必经结点集的选择性排序算法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(20): 43-49.
[4]	万晓凤，胡伟，方武义，郑博嘉. 基于改进蚁群算法的机器人路径规划研究[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(18): 63-66.
[5]	杨泳，户佐安，何金海. 路径诱导系统中双向启发式A*算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(16): 54-56.
[6]	魏林1，付华2，尹玉萍2. 和声蚁群耦合算法求解整数规划的应用研究[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(20): 5-8.
[7]	何敏1，周永华2，唐平江2，鲍伟强2. 基于蚁群算法的PCB布线优化[J]. 计算机工程与应用, 2012, 48(9): 226-229.
[8]	陈和平，黎小琴，顾进广，陈彬，沈磊. 基于矢量地图数据的路径规划算法研究 [J]. 计算机工程与应用, 2010, 46(19): 238-240.
[9]	张玲¹,高淑萍¹,王进鑫². 动态多路径选择的混合演化算法[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(8): 200-203.
[10]	江敏,杜学东,张晓晖,胡美燕. 对等点的数据映射推导算法研究[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(3): 152-154.
[11]	史辉，曹闻，朱述龙，朱宝山. 证据理论在最优路径规划中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(26): 213-215.
[12]	范昌胜¹，郭强¹，岳爱峰². 节点间有转向限制的网络最优路径算法[J]. 计算机工程与应用, 2009, 45(23): 59-62.
[13]	聂黎明,周永权. 基于人工鱼群算法的机器人路径规划[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(32): 48-50.
[14]	徐云剑^1,2,彭沛夫¹,郭艾寅^2,3,张桂芳². 基于蚁群算法的WSN移动信标路径获取研究[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(28): 109-112.
[15]	杜长海,黄席樾,杨祖元,唐明霞,杨芳勋. 改进的蚁群算法在动态路径诱导中的应用研究[J]. 计算机工程与应用, 2008, 44(27): 236-239.