Kerangka Automata Selular untuk Mempelaj
Kerangka Automata Selular untuk
Mempelajari Model Arus Lalu
Lintas
Nama : Isrodiman saputra (141420126)
: Muhamad firdaus (141420275)
: Mita Anjani
(13142023)
Dosen : Chairunmukmin, M.Kom
Kerangka Automata Selular
untuk Mempelajari Model
Arus Lalu Lintas
•
Berbagai model yang berbeda untuk arus lalu lintas
telah dikembangkan oleh para ilmuwan dari
matematika, fisika dan rekayasa lalu lintas ke alamat
yang berbeda masalah. Sebuah automata menonjol di
antara model ini adalah selular model automatal.
model. Sebuah automaton selular (CA) merupakan
ciri-ciri model yang terdiri dari terbatas, biasa kotak
sel, masing-masing di salah satu menyatakan jumlah
terbatas. Dasar model untuk lalu lintas adalah satulane model yang berlainan di ruang dan waktu.
Berkendara yang ditentukan oleh perilaku yang hanya
beberapa aturan sederhana tanpa kehilangan fenomena
yang penting dalam dinamika lalu lintas. Kompleks
lalu lintas yang dibangun oleh model menyusun
sederhana satu-lane model, untuk mewakili, untuk
contoh, multi-jalur lalu lintas dan berbagai jenis
kendaraan. Selular automaton model untuk arus lalu
lintas milik mikroskopis metode simulasi. Mikrosimulasi adalah dinamis dan model stokastik dari
setiap kendaraan gerakan, dalam sistem sarana
transportasi. Gerakan setiap kendaraan yang lalu lintas
streaming dianggap tergantung pada gerakan
sebelumnya dan kendaraan memandu perilaku
individu dapat dipertimbangkan.
• Karena terjadi perubahan dalam teknologi kendaraan,
yakni baru macam dari otomatis atau semi-otomatis
kendaraan yang sedang dikembangkan, dan driver
mengubah perilaku dari waktu ke waktu, yang simulasi
peraturan lalu lintas untuk aliran terakhir Mei harus
disesuaikan. Penampungan fitur tersebut akan
memfasilitasi eksplorasi arus lalu lintas di dasar lokal,
di mana satu-lane model mungkin tidak cukup akurat.
• Selain itu, sebagian besar lalu lintas manajemen
proyek simulasi memerlukan kajian sebelum realisasi,
agar biaya-efektif. Oleh karena itu, besar terletak pada
kemampuan simulasi kontemporer perkotaan di
kompleks lingkungan. Sejauh ini, terdapat berbagai
perangkat karyawan
mikro-simulation, seperti
TRANSIMS, yang memfasilitasi parametris dimaksud
dengan model jaringan jalan. Akan tetapi, model
expandability dan parametris komposisi tidak
mencukupi, sedangkan simulasi aturan yang tertanam
dalam model dan tidak dapat diubah. In this paper a
framework Dalam makalah ini suatu kerangka adalah
berdasarkan usulan yang memungkinkan dan defintion
kajian hierarhical, modular, parameterizable model,
dan memudahkan untuk modeller's intervensi tidak
hanya untuk jalan jaringan tetapi untuk model simulasi
aturan juga. Pengembangan perangkat lunak alat
berdasarkan usulan MATLAB dalam kerangka
lingkungan juga dibahas.
• Kendala utama yang dihadapi dalam upaya kami sejauh
ini telah yang validasi dari hasil disebabkan oleh
kurangnya referensi empiris dan hasil yang rumit dan
model. Hal ini bukan untuk kasus sederhana, satu jalur
model, dimana validasi bukan masalah, karena banyak
bekerja dapat ditemukan di literatur. Dengan demikian,
iamemutuskan untuk pelaksana model dalam sistem
yang diusulkan untuk mengakomodasi validasi. Langkah
pertama ini dianggap berhasil sejak simulasi hasil
approximated hasil empiris, yang didirikan kelayakan
alat, sebagai berikut dibahas dalam bagian. Meskipun
telah diusulkan alat kemampuan untuk menampung
kompleks model, validasi belum dilakukan, karena
adanya kekurangan dari hasil empiris. Kami sedang
bekerja menuju arah ini, mengumpulkan hasil empiris
untuk mandiri dalam kota, sedangkan eksploitasi
alternatif simulasi menggambarkan diterjemahkan
perilaku berkendara di kota Athens, adalah dekat tujuan
dari upaya ini. Namun, penyediaan parametrical
lingkungan yang disajikan dalam berikut, yang mampu
mewujudkan fitur di atas, adalah penting untuk efisien
eksploitasi alternatif lalu lintas model skenario.
• Makalah ini diatur sebagai berikut : Bagian 2 meninjau
ulang seluler Automata Model, Bagian 3 menyajikan
kerangka upaya pelaksanaan, serta validasi hasil, dan
Bagaimana 4 membahas masa depan dan bekerja
sasaran.
Model Selular Automata
Pendekatan yang diajukan berdasarkan model selular
automaton untuk lalu lintas jalan bebas hambatan yang
diusulkan oleh Nagel Kai dan Michael Schreckenberg.
Model didefinisikan oleh vector yang terdiri dari situs,
juga dikenal sebagai sel. Setiap sel tersebut biasanya
ditetapkan hingga 7,5 m. Setiap sel bisa kosong, atau
diduduki oleh kendaraan. Dalam model asli, semua
kendaraan adalah ukuran yang sama dan telah bulat
velocities antara nol dan umax. Yang merupakan
parameter dari model. .Biasanya, realistis untuk nilai
umax adalah 5. Update dari posisi kendaraan melibatkan
tiga peraturan, yang, di setiap waktu langkah,
menentukan kecepatan kendaraan. Peraturan tersebut
adalah berikut:
Akselerasi: jika kecepatan kendaraan yang belum
mencapai kecepatan maksimal umax. Ini meningkat 1.
Perlambatan: jika kesenjangan antara kendaraan dan
kendaraan sebelumnya, dihitung dalam sel, adalah
kurang dari kecepatan kendaraan, kecepatan adalah yang
ke jeda-1.
• Acak: Dengan kemungkinan pdec, dengan kecepatan
kendaraan
sudah
berkurang
1.
Peraturan di atas dijalankan dan kecepatan dihitung untuk
setiap kendaraan hadir dalam sistem. Eventually, the Pada
akhirnya, yang posisi setiap kendaraan sudah diperbarui
ini menurut kecepatan. Agar hasil untuk mengacu ke
kehidupan nyata-pengukuran, setiap kali langkah
dianggap 1 detik..
Proposal dari model diterapkan dua jenis batas kondisi
ke: sistem tertutup dan sistem terbuka. Tutup sistem lalu
lintas sebagaimana dimaksud dalam lingkaran, di mana
tidak kendaraan memasuki atau meninggalkan sistem,
sehingga jumlah kendaraan adalah konstan. On the other
hand, an open system Di sisi lain, sebuah sistem terbuka
adalah lebih realistis untuk model lalu lintas perkotaan,
karena asumsi ada yang masuk dan keluar di mana
kendaraan poin dan memasukkan meninggalkan sistem,
masing-masing. Kedua jenis batas akan digunakan dalam
model diusulkan juga. Untuk menunjukkan struktur jalan
dan efek dari peraturan di atas terhadap kecepatan
kendaraan.
Gambar Salah satu contoh selular untuk model
Automata arus lalu lintas di jalan satu arah
Jalan yang ditunjukkan di atas terdiri dari dua belas sel, dari tiga yang
diduduki oleh kendaraan dengan velocities seperti yang ditunjukkan.
Pdec untuk contoh ini diatur ke 0,33, oleh karena itu, sebuah rata-rata
1 dari 3 kendaraan akan dipaksa untuk mengurangi para kecepatan.
Menerapkan aturan akan berakibat pertama kendaraan (v1) akan
meningkatkan kecepatan 1 tetapi kemudian menurun kembali karena
dari kecil kesenjangan antara pertama dan kendaraan kedua (v2).
Kedua kendaraan telah mencapai umax. Oleh karena itu tidak akan
meningkatkan kecepatan lebih lanjut. Dalam kasus Acak memerlukan
ini untuk kendaraan decelerare, para kecepatan akan dikurangi
menjadi 4. Akhirnya, ketiga kendaraan (v3) memiliki kecepatan yang
memungkinkan untuk meninggalkan sistem. Kemas kini dalam posisi
kendaraan akan dilakukan, simulasi waktu akan muka dan simulasi
langkah berikutnya akan dimulai dengan menerapkan kembali aturanaturan yang sama.
Langkah-langkah yang paling penting dalam model ini adalah lalu lintas dan kepadatan arus lalu
lintas, yang, pada satu jalur, yang dari data pengukuran lokal. Arus lalu lintas didefinisikan sebagai
jumlah
kendaraan
per
unit
dan
waktu
adalah
dihitung
sebagai
berikut:
Rata-ratakepadatan
kepadatan lalu
lalu lintas
lintas didefinisikan
didefinisikan sebagai
perper
unitunit
panjang
dan
Rata-rata
sebagaijumlah
jumlahkendaraan
kendaraan
panjang
dapat
dihitung
dari arus
kecepatan
rata-rata: rata-rata:
dan
dapat
dihitung
dari lalu
aruslintas
lalu dan
lintas
dan kecepatan
Pendekatan Δxj ≈ Δt ⋅ vj (x, t) ini hanya berlaku
Pendekatan
Δxj ≈terdeteksi
Δt ⋅ vj (x, t)kendaraan
ini hanya berlaku
jika
jika semua
bergerak
semua
dengan
denganterdeteksi
kecepatankendaraan
yang samabergerak
kira-kira selama
kecepatan
yang Δt.
sama kira-kira selama interval
interval waktu
waktu Δt.
Kerangka dan Pelaksanaan
Usulan kerangka adalah suatu lingkungan bertujuan pada peningkatan expandability dan
parameterization dari model jaringan jalan dan manipulasi alternatif simulasi aturan. Arsitektur
adalah modular, dalam rangka untuk bagian yang berbeda untuk mandiri dari satu sama lain dan
mudah.
Gambar Usulan kerangka arsitektur
Kerangka ini memfasilitasi:
• Parametris, jaringan jalan model.
• Mudah modifikasi dan perluasan yang sudah ada jalan
jaringan model.
• Adaptif aturan yang dapat dengan mudah dapat
diubah.
• Parametris simulasi.
• Visualisasi dari hasil simulasi dalam grafik dan
dibandingkan dengan data empirik.
Konseptual dan model jaringan perwakilan
• Usulan metodologi yang akan disajikan dalam
bagian ini yaitu hasil pembangunan yang terpadu
modular sistem untuk model dari arbitrary
jaringan jalan, dilaksanakan di MATLAB.
• Konseptual model jaringan jalan, yang dirancang
sebagai diusulkan dalam sistem, terdiri dari jalan
dan pertemuan. Setiap jalan dibagi menjadi biji
dan bagian, dan setiap bagian menjadi pertemuan
mungkin sederhana, dalam kasus yang biasa lalu
lintas, undang-undang menunjukkan prioritas
kendaraan, atau mungkin lampu lalu lintas, dalam
kasus yang mereka indikasi yang diperhitungkan.
Selain itu, sistem telah masuk dan keluar poin,
dimana kendaraan yang masuk dan keluar dari
sistem dan statistik yang dikumpulkan. Sejauh
properti di jalan raya adalah bagian bersangkutan,
masing-masing bagian memiliki kapasitas yang
telah ditetapkan, yang menunjukkan jumlah sel,
dan faktor perlambatan, yang menunjukkan
seberapa sering kendaraan lambat di bawah ini
bagian dari jalan dalam cara probabilistic.
• Setiap kendaraan yang diwakili sebagai terpisah entitas yang
memiliki parameter, seperti kecepatan. Parameter-parameter
digunakan dalam kombinasi dengan simulasi dan peraturan
lainnya keselamatan parameter sistem, untuk menghasilkan
update posisi kendaraan. Kendaraan yang terpasang dalam
sistem di entry point, menurut yang telah ditetapkan menilai
kedatangan diberikan oleh pengguna di muka sebagai
parameter dari setiap titik awal. Saat mereka dalam sistem,
mereka dapat mendiami tepat satu sel pada suatu waktu,
karena mereka semua dianggap ukuran yang sama. Akhirnya,
mereka meninggalkan keluar di sistem poin, yang
mempengaruhi statistik yang sesuai measures. tindakan.
• Ketika ia datang untuk melaksanakan model di atas
MATLAB, kombinasi dari array dan variabel lain digunakan.
Langkah pertama adalah untuk membuat jaringan jalan. Hal
ini dapat dicapai melalui sederhana menjawab pertanyaan
mengenai berbagai struktur. Untuk menunjukkan ini, berikut
sederhana jalan jaringan disajikan sebagai contoh
Gambar Contoh jalan masuk dan keluar dengan poin di
tandai
Sebuah contoh sebagian demostrating masuknya informasi untuk pertama bagian dari
Road 1 untuk MATLAB berikut
Gambar Contoh jalan input data
• Informasi yang diberikan ke sistem termasuk
interarrival waktu untuk bagian ini, karena
merupakan titik awal untuk sistem, kapasitas jalan
bagian, dengan pelaksanaannya, para tetangga, jika
ada, dan pada pertemuan awal dan akhir bagian
jalan. Prosedur yang sama telah akan diikuti sekali
untuk setiap bagian dalam sistem. Kemudian, ia
disimpan dan dapat diubah di lain waktu,
digunakan untuk menjalankan simulasi lalu lintas
dengan simulasi aturan yang dicantumkan dalam
sistem, atau digunakan dengan berbagai set aturan
simulasi. Perlu dicatat bahwa model jaringan jalan
yang disimpan sebagai file teks sederhana agar
mudah diperluas dan dimodifikasi. Misalnya, jika
modeller ingin menambahkan crosswalk dalam 3
bagian dari jalan 2, bagian ini dapat menjadi dua
bagian, dan informasi baru dapat mensubstitusi
data dalam file teks, tanpa ada perubahan lebih
lanjut. Begitu juga, jalan jalan baru atau bagian
dapat ditambahkan ke jaringan oleh menambahkan
data baru ke file teks.
• Lampu lalu lintas informasi yang diberikan dengan
cara yang serupa. Pada contoh berikut, diberikan
informasi tentang lampu lalu lintas di Jalan
Gambar Contoh lampu lalu lintas data masukan
SIMULASI
•
•
•
•
•
Setiap langkah dari simulasi terdiri dari tiga sub-langkah berikut:
Mengimpor kendaraan
Memperbarui posisi kendaraan
Memajukan simulasi waktu
Langkah-langkah di atas terdiri dari berbagai modul sistem. Oleh karena itu,
setiap satu adalah independen dari yang lain, sehingga memungkinkan modeller
untuk percobaan yang berbeda dengan set simulasi dari aturan.
• Model yang dilaksanakan dalam sistem yang diusulkan adalah asli oleh Nagel
dan Schreckenberg. Aturan simulasi yang sama dan konvensi untuk sel dan
panjangkecepatan maksimum yang diikuti. Pada setiap langkah waktu, peraturan
, yang menentukan kecepatan dari setiap kendaraan yang akselerasi, perlambatan
bawah dan Acak, dan pada akhirnya posisi kendaraan adalah diperbarui sesuai
dengan kecepatan ini. Kemungkinan acak, disebut sebagai pdec, diperkenalkan
pada sistem sebagai parameter dari masing-masing bagian jalan. Karena itu
setiap bagian mungkin memiliki kemungkinan yang berbeda.
• Peraturan di atas adalah penyandian dalam sistem dan dilaksanakan. Selama
berada dalam kendaraan yang sama bagian dari jalan, memperbarui posisinya
adalah tugas sepele. Akan tetapi, perhatian harus dibayar untuk mengambil
tindakan yang tepat bila kendaraan pendekatan akhir jalan itu adalah bagian
pindah, kecepatan dan memungkinkan perangkat untuk meninggalkan bagian
jalan ini. Priority in Prioritas dalam pertemuan dan lampu lalu lintas indikasi
harus diambil ke account. rekening. Selain itu, ada kemungkinan bahwa
kendaraan telah mencapai jaringan keluar jalur, karena itu harus statistik
diperbarui
Validasi dan hasil
• Dalam rangka untuk memvalidasi usulan dan metodologi alat
yang sesuai, serangkaian langkah-langkah yang harus dilakukan:
Pertama, sederhana lalu lintas model simulasi harus
menggunakan peraturan-peraturan yang asli CA model oleh
Nagel dan Schreckenberg. Selain itu, angka hasil harus disajikan
dan dibandingkan dengan hasil empiris. Jaringan sederhana yang
terdiri dari satu jalan dengan dua bagian adalah contoh simulasi
untuk mendapatkan hasil demonstrasi. Simulasi dilakukan untuk
dua berbeda nilai-nilai kemungkinan faktor pdec, yang melayani
tujuan acak dan menunjukkan seberapa sering kendaraan
kecepatan yang menurun Pengukuran minat ini adalah contoh
jumlah kendaraan yang pergi melalui jaringan di setiap langkah
simulasi.
• Mempertimbangkan hasil dari model simulasi sederhana dan
kedekatannya dengan hasil empiris, yang handal dari usulan alat
didirikan. Jadi, lebih lanjut eksperimen dengan lebih kompleks
lalu lintas model dapat dimanfaatkan.
Gambar Perbandingan hasil simulasi dan empiris.
Kesimpulan dan rancana masa
mendatang
• Usulan kerangka accommodates definisi dan
eksperimen dari hierarhical modular dan model aturan
simulasi independen dalam mode. Kami sedang bekerja
pada sebuah studi kasus yang otonom dalam kota
jaringan di pusat kota Athena, untuk hasil yang empiris
sedang dikumpulkan. Hal ini akan memungkinkan
validasi dari kompleks lalu lintas jaringan, sedangkan
eksploitasi alternatif simulasi aturan, menggambarkan
diterjemahkan berkendara perilaku di kota Athena, juga
dieksplorasi. CA adalah adanya aturan untuk
memastikan keakuratan. Langkah berikutnya diringkas
sebagai berikut:
• Kemampuan untuk memasukkan jenis lain dalam
metrik seperti yang lingkungan.
• Kombinasi kendaraan dan pejalan kaki lalu lintas di
sebuah . satu alat simulasi. Ini memerlukan pasangan
simulasi aturan dari kedua bidang[12]. Sebuah contoh
yang berguna aplikasi simulasi tersebut akan menjadi
penentuan lokasi tepat crosswalks di daerah perkotaan
dalam rangka mengoptimalkan keselamatan.
Program Lampu LaLu Lintas dengan C++
•
include
#include
#include
#
using namespace std;
void wait ( double seconds )//fungsi timing
{
clock_t endwait;
endwait = clock () + seconds * CLOCKS_PER_SEC ;
while (clock() < endwait) {}
}
int main(int argc, char *argv[])
{
for(int i=15;i>=0;i--){
system("cls");//penghapus layar
cout
Mempelajari Model Arus Lalu
Lintas
Nama : Isrodiman saputra (141420126)
: Muhamad firdaus (141420275)
: Mita Anjani
(13142023)
Dosen : Chairunmukmin, M.Kom
Kerangka Automata Selular
untuk Mempelajari Model
Arus Lalu Lintas
•
Berbagai model yang berbeda untuk arus lalu lintas
telah dikembangkan oleh para ilmuwan dari
matematika, fisika dan rekayasa lalu lintas ke alamat
yang berbeda masalah. Sebuah automata menonjol di
antara model ini adalah selular model automatal.
model. Sebuah automaton selular (CA) merupakan
ciri-ciri model yang terdiri dari terbatas, biasa kotak
sel, masing-masing di salah satu menyatakan jumlah
terbatas. Dasar model untuk lalu lintas adalah satulane model yang berlainan di ruang dan waktu.
Berkendara yang ditentukan oleh perilaku yang hanya
beberapa aturan sederhana tanpa kehilangan fenomena
yang penting dalam dinamika lalu lintas. Kompleks
lalu lintas yang dibangun oleh model menyusun
sederhana satu-lane model, untuk mewakili, untuk
contoh, multi-jalur lalu lintas dan berbagai jenis
kendaraan. Selular automaton model untuk arus lalu
lintas milik mikroskopis metode simulasi. Mikrosimulasi adalah dinamis dan model stokastik dari
setiap kendaraan gerakan, dalam sistem sarana
transportasi. Gerakan setiap kendaraan yang lalu lintas
streaming dianggap tergantung pada gerakan
sebelumnya dan kendaraan memandu perilaku
individu dapat dipertimbangkan.
• Karena terjadi perubahan dalam teknologi kendaraan,
yakni baru macam dari otomatis atau semi-otomatis
kendaraan yang sedang dikembangkan, dan driver
mengubah perilaku dari waktu ke waktu, yang simulasi
peraturan lalu lintas untuk aliran terakhir Mei harus
disesuaikan. Penampungan fitur tersebut akan
memfasilitasi eksplorasi arus lalu lintas di dasar lokal,
di mana satu-lane model mungkin tidak cukup akurat.
• Selain itu, sebagian besar lalu lintas manajemen
proyek simulasi memerlukan kajian sebelum realisasi,
agar biaya-efektif. Oleh karena itu, besar terletak pada
kemampuan simulasi kontemporer perkotaan di
kompleks lingkungan. Sejauh ini, terdapat berbagai
perangkat karyawan
mikro-simulation, seperti
TRANSIMS, yang memfasilitasi parametris dimaksud
dengan model jaringan jalan. Akan tetapi, model
expandability dan parametris komposisi tidak
mencukupi, sedangkan simulasi aturan yang tertanam
dalam model dan tidak dapat diubah. In this paper a
framework Dalam makalah ini suatu kerangka adalah
berdasarkan usulan yang memungkinkan dan defintion
kajian hierarhical, modular, parameterizable model,
dan memudahkan untuk modeller's intervensi tidak
hanya untuk jalan jaringan tetapi untuk model simulasi
aturan juga. Pengembangan perangkat lunak alat
berdasarkan usulan MATLAB dalam kerangka
lingkungan juga dibahas.
• Kendala utama yang dihadapi dalam upaya kami sejauh
ini telah yang validasi dari hasil disebabkan oleh
kurangnya referensi empiris dan hasil yang rumit dan
model. Hal ini bukan untuk kasus sederhana, satu jalur
model, dimana validasi bukan masalah, karena banyak
bekerja dapat ditemukan di literatur. Dengan demikian,
iamemutuskan untuk pelaksana model dalam sistem
yang diusulkan untuk mengakomodasi validasi. Langkah
pertama ini dianggap berhasil sejak simulasi hasil
approximated hasil empiris, yang didirikan kelayakan
alat, sebagai berikut dibahas dalam bagian. Meskipun
telah diusulkan alat kemampuan untuk menampung
kompleks model, validasi belum dilakukan, karena
adanya kekurangan dari hasil empiris. Kami sedang
bekerja menuju arah ini, mengumpulkan hasil empiris
untuk mandiri dalam kota, sedangkan eksploitasi
alternatif simulasi menggambarkan diterjemahkan
perilaku berkendara di kota Athens, adalah dekat tujuan
dari upaya ini. Namun, penyediaan parametrical
lingkungan yang disajikan dalam berikut, yang mampu
mewujudkan fitur di atas, adalah penting untuk efisien
eksploitasi alternatif lalu lintas model skenario.
• Makalah ini diatur sebagai berikut : Bagian 2 meninjau
ulang seluler Automata Model, Bagian 3 menyajikan
kerangka upaya pelaksanaan, serta validasi hasil, dan
Bagaimana 4 membahas masa depan dan bekerja
sasaran.
Model Selular Automata
Pendekatan yang diajukan berdasarkan model selular
automaton untuk lalu lintas jalan bebas hambatan yang
diusulkan oleh Nagel Kai dan Michael Schreckenberg.
Model didefinisikan oleh vector yang terdiri dari situs,
juga dikenal sebagai sel. Setiap sel tersebut biasanya
ditetapkan hingga 7,5 m. Setiap sel bisa kosong, atau
diduduki oleh kendaraan. Dalam model asli, semua
kendaraan adalah ukuran yang sama dan telah bulat
velocities antara nol dan umax. Yang merupakan
parameter dari model. .Biasanya, realistis untuk nilai
umax adalah 5. Update dari posisi kendaraan melibatkan
tiga peraturan, yang, di setiap waktu langkah,
menentukan kecepatan kendaraan. Peraturan tersebut
adalah berikut:
Akselerasi: jika kecepatan kendaraan yang belum
mencapai kecepatan maksimal umax. Ini meningkat 1.
Perlambatan: jika kesenjangan antara kendaraan dan
kendaraan sebelumnya, dihitung dalam sel, adalah
kurang dari kecepatan kendaraan, kecepatan adalah yang
ke jeda-1.
• Acak: Dengan kemungkinan pdec, dengan kecepatan
kendaraan
sudah
berkurang
1.
Peraturan di atas dijalankan dan kecepatan dihitung untuk
setiap kendaraan hadir dalam sistem. Eventually, the Pada
akhirnya, yang posisi setiap kendaraan sudah diperbarui
ini menurut kecepatan. Agar hasil untuk mengacu ke
kehidupan nyata-pengukuran, setiap kali langkah
dianggap 1 detik..
Proposal dari model diterapkan dua jenis batas kondisi
ke: sistem tertutup dan sistem terbuka. Tutup sistem lalu
lintas sebagaimana dimaksud dalam lingkaran, di mana
tidak kendaraan memasuki atau meninggalkan sistem,
sehingga jumlah kendaraan adalah konstan. On the other
hand, an open system Di sisi lain, sebuah sistem terbuka
adalah lebih realistis untuk model lalu lintas perkotaan,
karena asumsi ada yang masuk dan keluar di mana
kendaraan poin dan memasukkan meninggalkan sistem,
masing-masing. Kedua jenis batas akan digunakan dalam
model diusulkan juga. Untuk menunjukkan struktur jalan
dan efek dari peraturan di atas terhadap kecepatan
kendaraan.
Gambar Salah satu contoh selular untuk model
Automata arus lalu lintas di jalan satu arah
Jalan yang ditunjukkan di atas terdiri dari dua belas sel, dari tiga yang
diduduki oleh kendaraan dengan velocities seperti yang ditunjukkan.
Pdec untuk contoh ini diatur ke 0,33, oleh karena itu, sebuah rata-rata
1 dari 3 kendaraan akan dipaksa untuk mengurangi para kecepatan.
Menerapkan aturan akan berakibat pertama kendaraan (v1) akan
meningkatkan kecepatan 1 tetapi kemudian menurun kembali karena
dari kecil kesenjangan antara pertama dan kendaraan kedua (v2).
Kedua kendaraan telah mencapai umax. Oleh karena itu tidak akan
meningkatkan kecepatan lebih lanjut. Dalam kasus Acak memerlukan
ini untuk kendaraan decelerare, para kecepatan akan dikurangi
menjadi 4. Akhirnya, ketiga kendaraan (v3) memiliki kecepatan yang
memungkinkan untuk meninggalkan sistem. Kemas kini dalam posisi
kendaraan akan dilakukan, simulasi waktu akan muka dan simulasi
langkah berikutnya akan dimulai dengan menerapkan kembali aturanaturan yang sama.
Langkah-langkah yang paling penting dalam model ini adalah lalu lintas dan kepadatan arus lalu
lintas, yang, pada satu jalur, yang dari data pengukuran lokal. Arus lalu lintas didefinisikan sebagai
jumlah
kendaraan
per
unit
dan
waktu
adalah
dihitung
sebagai
berikut:
Rata-ratakepadatan
kepadatan lalu
lalu lintas
lintas didefinisikan
didefinisikan sebagai
perper
unitunit
panjang
dan
Rata-rata
sebagaijumlah
jumlahkendaraan
kendaraan
panjang
dapat
dihitung
dari arus
kecepatan
rata-rata: rata-rata:
dan
dapat
dihitung
dari lalu
aruslintas
lalu dan
lintas
dan kecepatan
Pendekatan Δxj ≈ Δt ⋅ vj (x, t) ini hanya berlaku
Pendekatan
Δxj ≈terdeteksi
Δt ⋅ vj (x, t)kendaraan
ini hanya berlaku
jika
jika semua
bergerak
semua
dengan
denganterdeteksi
kecepatankendaraan
yang samabergerak
kira-kira selama
kecepatan
yang Δt.
sama kira-kira selama interval
interval waktu
waktu Δt.
Kerangka dan Pelaksanaan
Usulan kerangka adalah suatu lingkungan bertujuan pada peningkatan expandability dan
parameterization dari model jaringan jalan dan manipulasi alternatif simulasi aturan. Arsitektur
adalah modular, dalam rangka untuk bagian yang berbeda untuk mandiri dari satu sama lain dan
mudah.
Gambar Usulan kerangka arsitektur
Kerangka ini memfasilitasi:
• Parametris, jaringan jalan model.
• Mudah modifikasi dan perluasan yang sudah ada jalan
jaringan model.
• Adaptif aturan yang dapat dengan mudah dapat
diubah.
• Parametris simulasi.
• Visualisasi dari hasil simulasi dalam grafik dan
dibandingkan dengan data empirik.
Konseptual dan model jaringan perwakilan
• Usulan metodologi yang akan disajikan dalam
bagian ini yaitu hasil pembangunan yang terpadu
modular sistem untuk model dari arbitrary
jaringan jalan, dilaksanakan di MATLAB.
• Konseptual model jaringan jalan, yang dirancang
sebagai diusulkan dalam sistem, terdiri dari jalan
dan pertemuan. Setiap jalan dibagi menjadi biji
dan bagian, dan setiap bagian menjadi pertemuan
mungkin sederhana, dalam kasus yang biasa lalu
lintas, undang-undang menunjukkan prioritas
kendaraan, atau mungkin lampu lalu lintas, dalam
kasus yang mereka indikasi yang diperhitungkan.
Selain itu, sistem telah masuk dan keluar poin,
dimana kendaraan yang masuk dan keluar dari
sistem dan statistik yang dikumpulkan. Sejauh
properti di jalan raya adalah bagian bersangkutan,
masing-masing bagian memiliki kapasitas yang
telah ditetapkan, yang menunjukkan jumlah sel,
dan faktor perlambatan, yang menunjukkan
seberapa sering kendaraan lambat di bawah ini
bagian dari jalan dalam cara probabilistic.
• Setiap kendaraan yang diwakili sebagai terpisah entitas yang
memiliki parameter, seperti kecepatan. Parameter-parameter
digunakan dalam kombinasi dengan simulasi dan peraturan
lainnya keselamatan parameter sistem, untuk menghasilkan
update posisi kendaraan. Kendaraan yang terpasang dalam
sistem di entry point, menurut yang telah ditetapkan menilai
kedatangan diberikan oleh pengguna di muka sebagai
parameter dari setiap titik awal. Saat mereka dalam sistem,
mereka dapat mendiami tepat satu sel pada suatu waktu,
karena mereka semua dianggap ukuran yang sama. Akhirnya,
mereka meninggalkan keluar di sistem poin, yang
mempengaruhi statistik yang sesuai measures. tindakan.
• Ketika ia datang untuk melaksanakan model di atas
MATLAB, kombinasi dari array dan variabel lain digunakan.
Langkah pertama adalah untuk membuat jaringan jalan. Hal
ini dapat dicapai melalui sederhana menjawab pertanyaan
mengenai berbagai struktur. Untuk menunjukkan ini, berikut
sederhana jalan jaringan disajikan sebagai contoh
Gambar Contoh jalan masuk dan keluar dengan poin di
tandai
Sebuah contoh sebagian demostrating masuknya informasi untuk pertama bagian dari
Road 1 untuk MATLAB berikut
Gambar Contoh jalan input data
• Informasi yang diberikan ke sistem termasuk
interarrival waktu untuk bagian ini, karena
merupakan titik awal untuk sistem, kapasitas jalan
bagian, dengan pelaksanaannya, para tetangga, jika
ada, dan pada pertemuan awal dan akhir bagian
jalan. Prosedur yang sama telah akan diikuti sekali
untuk setiap bagian dalam sistem. Kemudian, ia
disimpan dan dapat diubah di lain waktu,
digunakan untuk menjalankan simulasi lalu lintas
dengan simulasi aturan yang dicantumkan dalam
sistem, atau digunakan dengan berbagai set aturan
simulasi. Perlu dicatat bahwa model jaringan jalan
yang disimpan sebagai file teks sederhana agar
mudah diperluas dan dimodifikasi. Misalnya, jika
modeller ingin menambahkan crosswalk dalam 3
bagian dari jalan 2, bagian ini dapat menjadi dua
bagian, dan informasi baru dapat mensubstitusi
data dalam file teks, tanpa ada perubahan lebih
lanjut. Begitu juga, jalan jalan baru atau bagian
dapat ditambahkan ke jaringan oleh menambahkan
data baru ke file teks.
• Lampu lalu lintas informasi yang diberikan dengan
cara yang serupa. Pada contoh berikut, diberikan
informasi tentang lampu lalu lintas di Jalan
Gambar Contoh lampu lalu lintas data masukan
SIMULASI
•
•
•
•
•
Setiap langkah dari simulasi terdiri dari tiga sub-langkah berikut:
Mengimpor kendaraan
Memperbarui posisi kendaraan
Memajukan simulasi waktu
Langkah-langkah di atas terdiri dari berbagai modul sistem. Oleh karena itu,
setiap satu adalah independen dari yang lain, sehingga memungkinkan modeller
untuk percobaan yang berbeda dengan set simulasi dari aturan.
• Model yang dilaksanakan dalam sistem yang diusulkan adalah asli oleh Nagel
dan Schreckenberg. Aturan simulasi yang sama dan konvensi untuk sel dan
panjangkecepatan maksimum yang diikuti. Pada setiap langkah waktu, peraturan
, yang menentukan kecepatan dari setiap kendaraan yang akselerasi, perlambatan
bawah dan Acak, dan pada akhirnya posisi kendaraan adalah diperbarui sesuai
dengan kecepatan ini. Kemungkinan acak, disebut sebagai pdec, diperkenalkan
pada sistem sebagai parameter dari masing-masing bagian jalan. Karena itu
setiap bagian mungkin memiliki kemungkinan yang berbeda.
• Peraturan di atas adalah penyandian dalam sistem dan dilaksanakan. Selama
berada dalam kendaraan yang sama bagian dari jalan, memperbarui posisinya
adalah tugas sepele. Akan tetapi, perhatian harus dibayar untuk mengambil
tindakan yang tepat bila kendaraan pendekatan akhir jalan itu adalah bagian
pindah, kecepatan dan memungkinkan perangkat untuk meninggalkan bagian
jalan ini. Priority in Prioritas dalam pertemuan dan lampu lalu lintas indikasi
harus diambil ke account. rekening. Selain itu, ada kemungkinan bahwa
kendaraan telah mencapai jaringan keluar jalur, karena itu harus statistik
diperbarui
Validasi dan hasil
• Dalam rangka untuk memvalidasi usulan dan metodologi alat
yang sesuai, serangkaian langkah-langkah yang harus dilakukan:
Pertama, sederhana lalu lintas model simulasi harus
menggunakan peraturan-peraturan yang asli CA model oleh
Nagel dan Schreckenberg. Selain itu, angka hasil harus disajikan
dan dibandingkan dengan hasil empiris. Jaringan sederhana yang
terdiri dari satu jalan dengan dua bagian adalah contoh simulasi
untuk mendapatkan hasil demonstrasi. Simulasi dilakukan untuk
dua berbeda nilai-nilai kemungkinan faktor pdec, yang melayani
tujuan acak dan menunjukkan seberapa sering kendaraan
kecepatan yang menurun Pengukuran minat ini adalah contoh
jumlah kendaraan yang pergi melalui jaringan di setiap langkah
simulasi.
• Mempertimbangkan hasil dari model simulasi sederhana dan
kedekatannya dengan hasil empiris, yang handal dari usulan alat
didirikan. Jadi, lebih lanjut eksperimen dengan lebih kompleks
lalu lintas model dapat dimanfaatkan.
Gambar Perbandingan hasil simulasi dan empiris.
Kesimpulan dan rancana masa
mendatang
• Usulan kerangka accommodates definisi dan
eksperimen dari hierarhical modular dan model aturan
simulasi independen dalam mode. Kami sedang bekerja
pada sebuah studi kasus yang otonom dalam kota
jaringan di pusat kota Athena, untuk hasil yang empiris
sedang dikumpulkan. Hal ini akan memungkinkan
validasi dari kompleks lalu lintas jaringan, sedangkan
eksploitasi alternatif simulasi aturan, menggambarkan
diterjemahkan berkendara perilaku di kota Athena, juga
dieksplorasi. CA adalah adanya aturan untuk
memastikan keakuratan. Langkah berikutnya diringkas
sebagai berikut:
• Kemampuan untuk memasukkan jenis lain dalam
metrik seperti yang lingkungan.
• Kombinasi kendaraan dan pejalan kaki lalu lintas di
sebuah . satu alat simulasi. Ini memerlukan pasangan
simulasi aturan dari kedua bidang[12]. Sebuah contoh
yang berguna aplikasi simulasi tersebut akan menjadi
penentuan lokasi tepat crosswalks di daerah perkotaan
dalam rangka mengoptimalkan keselamatan.
Program Lampu LaLu Lintas dengan C++
•
include
#include
#include
#
using namespace std;
void wait ( double seconds )//fungsi timing
{
clock_t endwait;
endwait = clock () + seconds * CLOCKS_PER_SEC ;
while (clock() < endwait) {}
}
int main(int argc, char *argv[])
{
for(int i=15;i>=0;i--){
system("cls");//penghapus layar
cout