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    基于并行更新規(guī)則的交叉口行人流模擬與解析研究

    2019-05-14 10:56黃妍慧
    科技資訊 2019年4期

    黃妍慧

    摘 要:該文主要研究二維網(wǎng)格上并行更新的非對稱排它過程。網(wǎng)格上均勻分布方向向東和向北的兩種行人。當(dāng)行人運動方向的前方為空且無其他行人進入該空格,則行人以q的概率向前移動;若兩個行人競爭同一個空格,兩個行人都以q/2的概率進入空格。該文運用了蒙特卡羅仿真繪制了密度-流量基本圖??紤]到行人之間的相互作用,并通過時間滾動平均場方法對模型進行解析研究。

    關(guān)鍵詞:非對稱排它過程 平均場解析 基本圖

    中圖分類號:U491 文獻標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-3791(2019)02(a)-000-02

    近年來,行人流動力學(xué)在不同領(lǐng)域中被廣泛研究。這些研究從最早的人行道設(shè)計,到城市各種設(shè)施設(shè)置,分別研究宏觀行人流特征和微觀行人的走行行為,對解決擁堵現(xiàn)象和指導(dǎo)行人安全提供了理論支撐。

    微觀行人流模型能夠體現(xiàn)出行人個體特征差異,受到學(xué)者的廣泛關(guān)注。微觀行人流模型可以分為連續(xù)模型和離散模型。社會力模型是最常見的連續(xù)模型,該模型引入行人和周圍環(huán)境以及行人之間相互作用,能夠展現(xiàn)行人流中一些自組織行為現(xiàn)象,如行人成行[1]、成拱堵塞和快即是慢等現(xiàn)象[2]。元胞自動機模[3]是最常見的離散模型。

    由于元胞自動機模型便于大規(guī)模計算機數(shù)值模擬,計算效率高,被學(xué)者們關(guān)注。例如偏右行走傾向的行人流元胞自動機模型,對向行走交換位置的行人流元胞自動機模型等。行人流在不同場景下有不同特性,比較常見的場景有單向流、相向流和疏散流等??紤]到學(xué)者們對交叉流的研究較少,此文重點研究交叉行人流,首先基于元胞自動機方法建立交叉行人流模型;接著通過蒙特卡羅模擬,發(fā)現(xiàn)行人流的一些復(fù)雜動態(tài)特性;最后,時間滾動平均場方法對模型進行理論驗證。

    此文的組織如下:第一部分為模型介紹。第二部分為周期邊界下模型的仿真結(jié)果。第三部分對自由流進行解析。第四部分給出該文結(jié)論。

    1 模型

    如圖1所示,在一個大小為L×L的二維周期網(wǎng)格上,隨機分布著密度相等的兩種行人。第一種行人只能向東運動,第二種行人只能向北運動。由于每一個格子只能容納一個行人,因此每個格子有3種狀態(tài):空的、被第一種行人占據(jù)和被第二種行人占據(jù)。當(dāng)行人運動方向的前方為空且無其他行人進入該空格,則行人以q的概率向前移動,以Pr的概率保持不動,其中Pr=1-q;若兩個行人競爭同一個空格,兩個行人都以q/2的概率進入空格;當(dāng)行人運動方向的前方空格被占據(jù),行人保持不動。

    2 仿真結(jié)果

    模擬時所采用的系統(tǒng)尺寸是100×100,考慮行人的移動概率q=0.2,0.4,0.6,0.8這4種情況。圖2是經(jīng)過100次模擬得到的平均速度v隨車輛密度ρ變化關(guān)系圖。可以看出系統(tǒng)中只有自由狀態(tài)和阻塞狀態(tài)兩種狀態(tài)。系統(tǒng)處于自由流相時,行人之間幾乎沒有相互作用,行人能夠自由行駛,速度隨著密度的變化是線性的。

    3 自由流的解析

    該文采用時間滾動平均場方法對自由流進行解析,該方法解析的關(guān)鍵點是:如果隨機選擇一個格點,這個格點為空的概率是1-ρ。然而如果選擇的格點被一個東向(北向)行人占據(jù),這個東向(北向)行人的東向(北向)格點為空的概率等于平均速度v,而不是1-ρ。釆用這種方法,將行人之間的相關(guān)性納入進去。假如當(dāng)前時間步一個東向行人被選中,研究當(dāng)他再次被選中時他的移動概率p。很明顯這個概率應(yīng)該等于平均速度v。為了計算這個概率p,我們需要考慮圖3中的12種情況。

    圖3中Po表示格點被行人占據(jù),Pe表示格點為空。每個子圖的左邊是當(dāng)前時間步對應(yīng)位形的存在概率。右邊是當(dāng)目標(biāo)車輛再次被選中時的移動概率。

    下面我們對子圖1做詳細解釋,其他子圖以此類推(如圖4)。

    子圖1:

    t時刻:表示格點3為空的概率,是格點6被東向行人占據(jù)的概率;

    t+1時刻:是目標(biāo)行人保持不動的慢化概率;

    t+2時刻:是目標(biāo)行人進入格點3的概率。

    目標(biāo)車輛再次被選中時的移動概率等于圖中所有子圖中的概率乘積之和:

    聯(lián)立各式,得到行人的平均速度的數(shù)值解。

    圖5是系統(tǒng)處于自由流狀態(tài)時,仿真結(jié)果與時間滾動平均場解析結(jié)果的比較。實線是解析結(jié)果,點是仿真結(jié)果。由圖5可知,解析結(jié)果和模擬結(jié)果符合得很好,說明時間滾動平均場方法可以很好地應(yīng)用到并行更新的交叉行人流模型中。

    4 結(jié)語

    該文討論交叉行人流的非對稱排它過程,建立并行更新規(guī)則的元胞自動機模型,通過蒙特卡羅模擬,采用時間滾動平均場方法對模型驗證。幸運的是,解析結(jié)果和模擬結(jié)果十分吻合,說明時間滾動平均場方法可以應(yīng)用到交叉行人流模型中。

    參考文獻

    [1] 馬劍.相向行人流自組織行為機理研究[D].中國科學(xué)技術(shù)大學(xué),2010.

    [2] 鄺華.基于潛意識效應(yīng)和行為分析的行人流動力學(xué)建模及相變研究[D].上海大學(xué),2011.

    [3] 高自友,李克平,李新剛.基于元胞自動機的交通系統(tǒng)建模與模擬[M].北京:科學(xué)出版社,2007.

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