Разработка рекомендаций по повышению эффективности функционирования городской транспортной системы

Увеличение интенсивности транспортных потоков является одним из главных сдерживающих факторов развития агломераций. Различные города подвергаются негативному влиянию транспортных заторов и ухудшению экологической ситуации. В больших городских транспортных сетях растущее количество автомобилей частного, коммерческого и общественного транспорта вызывает проблемы с пропускной способностью. Водители и их пассажиры тратят большое количество времени в дорожных “пробках”. Помимо этого, дорожные заторы оказывают отрицательное воздействие на экономику, экосистему города и качество жизни населения. Возможным решением данной проблемы могут стать технологии, входящие в концепт умной логистики. В этом исследовании предлагается новый способ решения проблемы регулирования дорожного движения с помощью системы, основанной на интеллектуальных алгоритмах. В работе рассматривается эффективность применения умного алгоритма на объекте городской транспортной системы г. Санкт-Петербурга: управление транспортными потоками на перекрёстке регулируется датчиками, которые обеспечивают равномерную дорожную нагрузку и делают движение более плавным. Значения контрольных показателей для системы регулирования определяются алгоритмом, который подробно описан в третьей части исследовательской работы. Агентная технология моделирования трафика была выбрана для создания имитационной модели выбранного перекрёстка. Данная технология использует объектно-ориентированное программирования для внедрения объектов в систему. В объектно-ориентированной среде симулирования, например, в Java, инструменты и процедурные элементы статистики и программного обеспечения сосредоточены в агентах, которые могут управлять своим поведением самостоятельно, а также взаимодействовать с другими агентами. Следовательно, можно утверждать, что такая форма моделирования лучше всего подходит для создания имитационной модели, где в качестве агентов будут выступать автомобили и некоторые другие объекты дорожной инфраструктуры. В качестве программного инструмента создания имитационной модели был выбран AnyLogic. Результаты моделирования показали, что предложенный алгоритм позволил сократить среднее время прохождения выбранного отрезка пути автомобилями на 37%. Более того, среднее число ожидающих автомобилей на рассматриваемом перекрестке сократилось в 2,5 раза. Таким образом, прогнозируемый способ снижения дорожной перегрузки на выбранном перекрестке в Санкт-Петербурге показал отличные результаты. Однако реализация алгоритма на других объектах инфраструктуры требует дальнейшего изучения и экономического анализа.