Министерствообразования и науки Российской Федерации
Федеральноеагентство по образованию
Государственноеобразовательное учреждение
Высшего профессиональногообразования
Ростовскийгосударственный строительный университет
Кафедра «Организацииперевозок и дорожного движения»
Реферат
по дисциплине: «Исследованиесистем управления»
на тему: «Моделированиев системах управления»
Выполнила:
студент гр.М-485
Дурнев И.А.
Проверил:
доц.кафедры ОПД Лазарев Е.Г.
Ростов-на-Дону
2009
Содержание
1. Моделирование
1.1 Математическоемоделирование
1.2 Понятиеоб имитационном моделировании
1.3 Понятиео физическом моделировании
2. Моделированиетранспортных систем городов с использованием программного продукта VISUM
Заключение
Списоклитературы
1.Моделирование
Моделирование — методнаучного исследования явлений, процессов, объектов, устройств или систем(обобщенно – объектов исследований), основанный на построении и изучениимоделей с целью получения новых знаний, совершенствования характеристикобъектов исследований или управления ими.
Модель — материальныйобъект или образ (мысленный или условный: гипотеза, идея, абстракция,изображение, описание, схема, формула, чертеж, план, карта, блок-схемаалгоритма, ноты и т.п.), которые упрощенно отображают самые существенныесвойства объекта исследования.
Любая модель всегдапроще реального объекта и отображает лишь часть его самых существенных черт,основных элементов и связей. По этой причине для одного объекта исследованиясуществует множество различных моделей. Вид модели зависит от выбранной целимоделирования.
Исторически первымимоделями, которые замещали реальные объекты, вероятно, были языковые знаки. Онивозникли в ходе развития человечества и постепенно превратились в разговорныйязык. Итак, слово было первой моделью реального объекта (явления). Видимо,именно об этом говорят Ветхий и Новый заветы: вначале было Слово, а затемпоявились объекты (свет, твердь, суша, светила...).
Первые документальнозарегистрированные наскальные рисунки (петроглифы) были графическими моделями,которые изображали бытовые сцены, животных и сцены охоты. Возраст этих рисунковоценивается величиной 200 тысяч лет.
Следующим этапомразвития моделирования можно считать возникновение числовых знаков. Сведения орезультатах счета первоначально сохранялись в виде зарубок. Постепенноесовершенствование этого метода привело к изображению чисел в виде цифр каксистемы знаков. Можно предположить, что именно зарубки были прототипом римскихцифр.
Известный математик,религиозный и философский деятель Пифагор Самосский (VI век до н.э.)предполагал, что число является основой всего существующего. Пифагор считал,что числовые соотношения являются источником гармонии космоса.
Значительное развитиемоделирование получило в Древней Греции. В V-III вв. до н. э. в Греции быласоздана геометрическая модель Солнечной системы. Греческий врач Гиппократ дляизучения строения человеческого глаза воспользовался его физической моделью —глазом быка.
Потребность в созданиии использовании моделей связана с тем, что исследовать многие реальные явленияи объекты сложно или дорого, а порой вовсе невозможно. Например, безумноэкспериментально изучать, к чему приведет мировая термоядерная война. Опасныэксперименты с реальными реакторами на атомных электростанциях. Неразумны опытыс радиоаппаратурой при предельных значениях напряжения питания и окружающейтемпературы.
Приведем один из яркихпримеров моделирования.
В Вычислительном центреАкадемии наук под руководством академика Н.Н. Моисеева была разработанаматематическая модель возможных последствий ядерной войны на планете Земля.Расчеты показали, что людей погубит не только ударная волна, световое ирадиационное излучение, но и мороз, «ядерная зима». В результатеподъема в атмосферу огромных облаков сажи и пепла, будут блокироватьсясолнечные лучи, и температура на Земле резко понизится.
В основе термина «модель»лежит латинское слово modulus — мера, образец. Модель – это заместительреального объекта исследования. Модель всегда проще исследуемого объекта. Приизучении сложных явлений, процессов, объектов не удается учесть полнуюсовокупность всех элементов и связей, определяющих их свойства.
Но все элементы и связив создаваемой модели и не следует учитывать. Нужно лишь выделить наиболеехарактерные, доминирующие составляющие, которые в подавляющей степениопределяют основные свойства объекта исследования. В результате объектисследования заменяется некоторым упрощенным подобием, но обладающимхарактерными, главными свойствами, аналогичными свойствам объекта исследования.Появившийся вследствие проведенной подмены новый объект (или абстракция)принято называть моделью объекта исследования.
Приведем несколькопримеров моделей.
Карта — это графическаямодель местности или звездного неба. В карте соблюдается принцип подобия:сохраняется форма контуров материков, водоемов, лесных массивов, рек,созвездий, относительное расположение объектов, относительное расстояния междуобъектами, угловое расстояние между звездами, соотношение между их светимостьюи т. д.
Манекен — модельчеловека, которая отражает его внешние черты. Манекен подобен человеку,сохраняет его пропорции, цвет кожи и волос. Существуют макеты автомобилей,пароходов, военной техники, железных дорог, архитектурных сооружений и т. п.
При моделированииработы одной ЭВМ с помощью ЭВМ иной конструкции используют понятия имитатор,симулятор и эмулятор. Под этими терминами понимаются программы или устройства,имитирующие работу других ЭВМ. Например, существуют эмуляторы однокристальнойЭВМ К1816ВЕ35, бытовых компьютеров БК‑0010,Spectrum ZX, игровых приставок. Они позволяют моделировать их работу накомпьютерах фирмы IBM.
Разработано многокомпьютерных симуляторов спортивных игр (футбол, баскетбол, гольф, бильярд,теннис, шахматы…), полетов на космических кораблях (космические симуляторы),самолетах и вертолетах, гонок на автомобилях, игр на фондовой бирже, боевыхсражений, подводного плавания. Эти симуляторы иногда называют имитаторами.
Создать исчерпывающуюклассификацию моделей достаточно сложно, поэтому рассмотрим наиболее частоупотребляемые определения моделей.
Процесс моделированияначинается с создания концептуальной модели.
Концептуальная модель(содержательная) — это абстрактная модель, определяющая структуру системы(элементы и связи).
В концептуальной моделиобычно в словесной (вербальной) форме приводятся самые главные сведения обобъекте исследования, основных элементах и важнейших связях между элементами.Процесс создания концептуальной модели в настоящее время не формализован: несуществует точных правил ее создания.
Основная проблема присоздании концептуальной модели заключается в нахождении компромисса междукомпактностью модели и ее точностью (адекватностью). Имеется множествотеоретических проработок этой проблемы, но их трудно применить для решениякаждой новой задачи. Поэтому разработчик модели, руководствуясь своимизнаниями, оценочными расчетами, опытом, интуицией, мнением экспертов, долженпринять решение об исключении какого-либо элемента или связи из модели, изъятиииз рассмотрения второстепенных факторов, воздействующих на объект.
Термин «адекватна»(происходит от лат. adaequatus — приравненный, равный) означает верноевоспроизведение в модели связей и отношений объективного мира. Этим терминомхарактеризуют качество созданной модели.
Процесс созданияконцептуальной модели, вероятно, никогда не сможет быть полностью формализован.Трудно придумать набор простых правил, выполняя которые, можно создать хорошуюконцептуальную модель. Именно в связи с этим иногда говорят, что моделированиеявляется не только наукой, но и искусством.
Концептуальную модель,содержащую основные сведения об объекте исследований, порой называютинформационной моделью.
В научной литературешироко используется термин математическая модель (ММ). ММ — описание объектаисследования, выполненное с помощью математической символики.
Для составления ММможно использовать любые математические средства — дифференциальное иинтегральное исчисления, регрессионный анализ, теорию вероятностей,математическую статистику и т. д. Математическая модель представляет собойсовокупность формул, уравнений, неравенств, логических условий и т.д.Использованные в ММ математические соотношения определяют процесс изменениясостояния объекта исследования в зависимости от его параметров, входныхсигналов, начальных условий и времени. По существу, вся математика создана дляформирования математических моделей.
О большом значенииматематики для всех других наук (в том числе и моделирования) говорит следующийфакт. Великий английский физик И.Ньютон (1643-1727 г.г.) в середине 17-го векапознакомился с работами Рене Декарта и Пьера Гассенди. В этих работахутверждалось, что все строение мира может быть описано математическими формулами.Под влиянием этих трудов И.Ньютон стал усиленно изучать математику. Сделанныйим вклад в физику и математику широко известен.
1.1Математическоемоделирование
Математическоемоделирование — метод изучения объекта исследования, основанный на создании егоматематической модели и использовании её для получения новых знаний,совершенствования объекта исследования или управления объектом.
Математическоемоделирование можно подразделить на аналитическое и компьютерное (машинное)моделирование.
При аналитическоммоделировании ученый — теоретик получает результат «на кончике пера»в процессе раздумий, размышлений, умозаключений. Формирование моделипроизводится в основном с помощью точного математического описания объектаисследования.
Классическим примероманалитического моделирования является открытие планеты Нептун на основаниитеоретического анализа движения планеты Уран. Расчеты выполнил французскийастроном У.Леверье. Обнаружил планету Нептун немецкий астроном Г.Галле в точкенебесной сферы, координаты которой вычислил У.Леверье.
При компьютерноммоделировании математическая модель создается и анализируется с помощьювычислительной техники. В этом случае нередко используются приближенные(численные) методы расчета. При компьютерном моделировании используютсянаиболее прогрессивные информационные технологии, например, виртуальнаяреальность. При этом моделирование медицинской операции вызывает иллюзиюреально происходящего события. Моделирование игровых ситуаций сопровождаетсямультимедийными эффектами (звуками, видеоэффектами).
Компьютерная модель –модель, реализованная на одном из языков программирования (программа для ЭВМ).
Рассмотрим еще двапонятия: полная математическая модель и макромодель.
Полная математическаямодель — это модель, отражающая состояния как моделируемой системы, так и всехее внутренних элементов. Полная ММ электронного усилителя позволяет определитьпотенциалы всех узлов схемы и токи через все радиоэлементы (т. е. можноопределить фазовые переменные для всех элементов модели).
Макромодель прощеполной математической модели.
Макромодель адекватна вотношении внешних свойств объекта исследования. Однако, в отличие от полнойматематической модели, макромодель не описывает внутреннее состояние отдельныхэлементов. Например, макромодель радиоэлектронного усилителя определяет, какизменяются сигналы на входах (X и Z) и выходе (Y) устройства, но не даетсведения о том, как сигналы изменяются на каждом радиоэлементе (резисторах,транзисторах и т. д.), находящемся внутри усилителя. Другими словами, полнаяматематическая модель описывает и систему, и элементы, входящие в систему.Макромодель же описывает только систему моделирования. Макромодель представляетобъект исследования в виде «черного ящика», содержимое которогонеизвестно.
Модель называетсястатической, если среди входных воздействий X и Z нет параметров, зависящих отвремени. Статическая модель в каждый момент времени дает лишь застывшую «фотографию»объекта исследования, ее срез. С помощью статических моделей удобно изучать,например, работу логических элементов.
Модель называетсядинамической, если входные воздействия изменяются во времени, или нужноопределить, как изменяется состояние объекта исследования с изменением времени.С помощью динамических моделей исследуют, в частности, переходные процессы вэлектрических цепях.
Модель называется детерминированной,если каждому набору входных параметров всегда соответствует единственный наборвыходных параметров. В противном случае модель называется недетерминированной(стохастической, вероятностной). В стохастических моделях используютсягенераторы случайных чисел с различными законами распределения.
При моделировании частооперируют следующими категориями: фазовая переменная, элемент и система.Рассмотрим эти понятия.
Фазовая переменная —это величина, характеризующая физическое или информационное состояниемоделируемого объекта.
В качестве примеровфазовых переменных можно назвать электрические напряжения и токи, механическиенапряжения и деформации, температуру, давление и т.п. В моделях также могутфигурировать такие фазовые переменные, как длины очередей к обслуживающимаппаратам, время обслуживания запроса, время ожидания обслуживания и т. п.
При моделировании частооперируют следующими категориями: элемент и система. Рассмотрим эти понятия.
Элемент — составнаячасть сложного объекта исследования.
Система — целое,составленное из частей. Другими словами, система — это множество элементов,находящихся в отношениях и связях друг с другом, образующих определеннуюцелостность, единство.
В зависимости от уровнямоделирования, понятия «элемент» и «система» получаютразличное смысловое наполнение.
Например, в глобальнойвычислительной сети элементами являются компьютеры и каналы связи. В другомслучае, при моделировании ЭВМ как сложной системы, в качестве элементов можновыделить процессор, устройства ввода-вывода, память. Если системой считатьпроцессор, то элементами станут АЛУ, регистры, мультиплексоры, дешифраторы,триггеры и т. п. В случае исследования триггера элементами будут резисторы итранзисторы. При моделировании транзистора, как целой системы, элементамистанут эпитаксиальные, диффузионные, диэлектрические слои, металлические пленкии т. д.
1.2 Понятие обимитационном моделировании
Объектами имитационногомоделирования являются локальные и глобальные вычислительные сети, телефонные ителеграфные сети, системы энергоснабжения, транспортные системы, склады,автозаправочные станции, ремонтные мастерские и т. п.
Анализ работы подобныхсистем основан на изучении процесса прохождения потока заявок. По-другомузаявки называются требованиями, запросами, транзакциями (транзактами). Приведемпримеры транзакций: прохождение телефонных вызовов в городской телефонной сети,распечатка нескольких файлов, одновременно поступивших на сервер печати влокальной вычислительной сети, прохождение пакетов через маршрутизаторглобальной вычислительной сети, ожидание клиентом очереди обслуживания впарикмахерской, покупателя в кассе магазина, водителя на автозаправочнойстанции, судами очереди разгрузки в порту.
В перечисленныхсистемах заявки принимаются обслуживающим устройством (аппаратом), котороеможет содержать несколько каналов (например, в магазине устанавливают несколькокасс, а между автоматическими телефонными станциями создают несколько каналов связи).Если число поступивших заявок велико, то не все они могут быть мгновеннообработаны (обслужены, удовлетворены). По этой причине некоторые требованияполучают отказ в обслуживании или их ставят в очередь на ожидание.
Системы, в которых, содной стороны, возникают массовые запросы на выполнение каких-либо услуг, а сдругой стороны, происходит удовлетворение этих запросов, называются системамимассового обслуживания (СМО).
СМО исследуются спомощью имитационных моделей.
Имитационная модель –стохастическая (вероятностная, статистическая) модель, содержащая кромедетерминированных элементов, элементы, параметры которых изменяются послучайному закону.
Термин «имитационноемоделирование» может быть практически однозначно заменен термином «статистическоемоделирование», то есть моделирование с использованием случайных величин,событий, функций.
При изучении СМОисследователя интересуют следующие фазовые переменные: время обслуживаниязаявок, длина очереди заявок, время ожидания обслуживания в очередях, вероятностьобслуживания в заданные сроки, число отказов и т. п. Эти исследования носятстатистический (вероятностный) характер. Это объясняется тем, что интервалывремени между поступлениями заявок на входы системы, а также большинство другиххарактеристик заявок являются случайными величинами. Состояние обслуживающегоустройства также является случайным событием (исправно или нет, занято илинет). Например, на телефонной городской сети заявки (телефонные звонки)возникают неравномерно. Ночью их число значительно снижается, а утром ихинтенсивность достигает максимума (существует так называемый час наибольшейнагрузки).
Имитационноемоделирование сводится к проведению множества вычислительных экспериментов(расчетов) на ЭВМ путем многократного «прогона» (запуска на счет)составленной программы на множестве исходных данных, имитирующих события,которые могут произойти в системе массового обслуживания. Исходные данные приимитационном моделировании изменяются по различным случайным законам.Результаты моделирования получают путем статистической обработки результатовмоделирования (производят расчет математического ожидания, дисперсии,вероятностей, проверку гипотез и т.п.).
1.3Понятиео физическом моделировании
При физическоммоделировании используют физические модели, элементы которых подобнынатуральным объектам исследования, но имеют чаще всего иной масштаб (например,макет самолета, макет отдельного района города, макет плотины электростанции).Физические модели могут иметь вид полномасштабных макетов (например,авиационные тренажеры), выполняться в уменьшенном масштабе (например, глобус)или в увеличенном масштабе (например, модель атома). Физические моделиконкретны, очень наглядны, часто их можно даже потрогать руками. Хрестоматийныйпример физической модели – макет самолета, летные свойства которогоисследовались в аэродинамической трубе.
Физическоемоделирование применяется для моделирования сложных объектов исследования, неимеющих точного математического описания.
При физическоммоделировании для исследования некоторого процесса в качестве физической моделипорой используют процесс другой физической природы, который описываетсяаналогичными математическими зависимостями.
Чаще всего в качествемодели-заменителя используются электрические цепи. При этом моделируемыепроцессы могут иметь разнообразную физическую природу (механическую,гидравлическую, тепловую и др.).
При использованииэлектрических моделей физическое моделирование упрощается благодаря легкостиконструктивной реализации и простоте измерений электрических и магнитныхвеличин. С помощью электрических моделей имитируются, в частности,акустические, гидродинамические колебательные и волновые процессы.
Например, с помощьюсистемы моделирования радиоэлектронных устройств легко моделировать работу городскойводопроводной сети. При этом вместо потока воды при моделировании используетсяэлектрический ток, вместо водного напора — электрическое напряжение.Сопротивление водяных труб примерно эквивалентно электрическому сопротивлениюрезисторов.
Итак, многие явленияразличной физической природы имеют аналогичные (сходные, подобные)закономерности и описываются с помощью одних и тех же формул. Этообстоятельство делает возможным при физическом моделировании исследоватьнекоторое явление путем изучения другого явления совершенно иной природы.Описанный подход получил название аналогового моделирования, а модель,реализуемую с помощью иных физических механизмов, — аналоговой модели.
При аналоговоммоделировании используются универсальные аналоговые вычислительные машины (АВМ)или специализированные аналоговые модели.
В АВМ математическиевеличины представляются в аналоговой форме в виде различных физических величин,например, электрического напряжения. В АВМ основными элементами являютсяоперационные усилители (ОУ). Вид передаточной характеристики ОУ определяетсяконфигурацией цепей обратной связи. Необходимая модель в АВМ создается путемсоединения нескольких электрических схем, каждая из которых выполняетопределенную математическую операцию (суммирование, умножение,логарифмирование, интегрирование, дифференцирование и т. д.). Так, если в цепиобратной связи ОУ поставлен резистор, то такой блок выполняет операциюумножения, если конденсатор, то — операцию интегрирования, если диод —логарифмирование и т. д.
В АВМ возможнонепрерывное изменение исследуемой величины в пределах определенного диапазона,при котором каждое значение отличается от ближайшего значения на бесконечномалую величину. В АВМ результат вычислений получается практически сразу жепосле ввода исходных данных, и он изменяется непрерывно по мере изменениявходных данных.
В АВМ точностьвыполнения математических операций ограничена стабильностью элементов,реализующих эти операции. Практически достижима наименьшая относительнаяпогрешность порядка 0,01%.
Заметим, что, в отличиеот АВМ, в цифровых вычислительных машинах (ЦВМ) математические величиныпредставляются в цифровой форме (в двоичной системе счисления). Основнымиэлементами ЦВМ являются процессоры, регистры, дешифраторы, мультиплексоры идругие комбинационные и последовательностные цифровые устройства.
В ЦВМ математическиеоперации выполняются в течение определенного промежутка времени, длительностькоторого зависит от сложности формул, необходимой точности, выбранногоалгоритма и быстродействия компьютера. В процессе выполнения расчетов значенияисходных данных, как правило, изменяться не могут. Новые данные могут бытьвведены только после окончания вычислений при прежних исходных данных.
В ЦВМ точностьматематических вычислений определяется, в основном, используемым алгоритмом ичислом разрядов машинного слова.
При использовании ЦВМвыполнение расчетов часто происходит с помощью приближенных численных методов(например, интегрирование методом Симпсона, итерационное решение системылинейных уравнений, решение дифференциальных уравнений методом Рунге—Кутты и т.д.).
Очень лаконично отличиеАВМ от ЦВМ выразил Н. Винер: "…первые измеряют, а вторые считают".
Дадим определения ещенескольким важным понятиям: микроуровень, макроуровень и метауровень моделирования.
Метауровеньмоделирования — степень детализации описания крупномасштабных объектовисследования, характеризующаяся наименее подробным рассмотрением процессов,протекающих в самих объектах. Это позволяет в одном описании отразитьвзаимодействие многих элементов сложного объекта.
На метауровнемоделируются, например, процесс развития Вселенной, работа локальных иглобальных вычислительных сетей, городских телефонных сетей, энергосистем,транспортных систем.
Моделирование наметауровне позволило наглядно подтвердить справедливость физических законов,сформулированных Исааком Ньютоном и Альбертом Эйнштейном. Исследователи изДарэмского университета (Великобритания) с помощью компьютерной программыимитировали процесс саморазвития нашего мира, начиная с Большого взрыва. Вкачестве законов эволюции использовались современные научные представлениятеории относительности, гравитации и другие теории. В процессе моделированияпервоначально однородная Вселенная начала развиваться и, в конце концов, пришлак тому виду, который мы наблюдаем сейчас.
Макроуровеньмоделирования — степень детализации описания объектов, характерной особенностьюкоторой является рассмотрение физических процессов, протекающих в непрерывномвремени и дискретном пространстве.
Например, макроуровеньописания радиоэлектронной аппаратуры — схемотехнический уровень. На этом уровнерассматриваются радиоэлектронные схемы, состоящие из таких дискретныхэлементов, как транзисторы, диоды, резисторы, конденсаторы, триггеры,логические элементы и т. п.
Микроуровеньмоделирования — степень детализации описания объектов, характерной особенностьюкоторой является рассмотрение физических процессов, протекающих в непрерывномпространстве (сплошных средах) и непрерывном времени.
Фазовыми переменнымипри моделировании на микроуровне являются поля напряжений и деформаций вдеталях механических конструкций, электромагнитные поля в электропроводящихсредах, поля температур нагретых деталей.
На этом уровнемоделируется, например, работа излучающих телевизионных и радио антенн,устройств вихретоковой дефектоскопии, предназначенных для контроля качествапромышленных металлических изделий, устройств электромагнитного ориентирования(силового воздействия на промышленные детали с помощью электромагнитного поля),изучаются защитные свойства электромагнитных экранов.
2.Моделированиетранспортных систем городов с использованием программного продукта VISUM
Существуют различныекомпьютерные транспортные модели, но наиболее широко зарекомендовавшей себяявляется немецкая модель — семейство программ ptv vision. Практически всегорода Германии с населением свыше 100000 человек пользуются этим инструментомдля решения транспортных задач, а кроме них модель используется в США, Англии,Ирландии, Голландии, Италии, Испании, Польше, Словакии, Австрии, странахБлижнего Востока и т.д.
Основными компонентамисистемы ptv vision являются два программных продукта VISUM и VISSIM.
С помощью программногопродукта VISUM, представляющего собой макроуровень моделирования, возможнорешение следующих основных задач:
• планированиетранспортной инфраструктуры и общественного транспорта;
• графическая обработкасети;
• анализ и оценкатранспортных сетей;
• прогноззапланированных мероприятий;
• создание платформыдля транспортно-информационных систем.
При необходимостиперехода на микроуровень, то есть при планировании движения на отдельномперекрестке или группе перекрестков и наглядной демонстрации полученныхизменений, применяется модель VISSIM.
Для моделированиятранспортных потоков с использованием VISUM и решения обозначенных задачнеобходимо формирование банка данных, который включает следующие параметры:
• подробная схема улицгорода;
• фактическаяинтенсивность движения и состав транспортного потока;
• скорость движениятранспортных средств (в свободном состоянии и при полной загрузке улицдвижением);
• геометрическиепараметры и пропускная способность улиц и дорог;
• организация движенияна УДС города;
• схема и расписаниедвижения общественного транспорта;
• размещение остановокобщественного транспорта и время, затрачиваемое на остановки;
• транспортные блоки — участки однородные по плотности населения, уровню развития промышленности иторговых предприятий, места привлекательные для отдыха населения и т.д.
• численностьнаселения, численность трудоспособного населения, количество рабочих мест иколичество людей занятых в сфере услуг (для каждого блока).
В программном продуктеVISUM все данные о транспортной сети хранятся в виде баз данных ACCESS.
Первым этапом созданиятранспортной схемы является вставка карты города с приведением её масштаба всоответствие с VISUM. Она будет служить фоновым изображением при нанесениитранспортной сети города. Затем назначаются системы транспорта, для которыхзадается название, максимальная и минимальная скорости движения. Для упрощенияобрисовки УДС назначают типы отрезков, которые классифицируют согласно ихназначению и параметрам. Каждому типу присваивают название, и задают следующиехарактеристики: максимальная скорость движения транспортных средств, пропускнаяспособность, разрешенные для движения системы транспорта, количество полосдвижения и д.т. Все перечисленные параметры можно задать отдельно для каждогонаправления.
Создание транспортнойсхемы начинают с нанесения узловых точек, которые характеризуют изменениегеометрических параметров улицы, скорости движения, пропускной способности, атакже наличие остановочных площадок. Расставленные узлы соединяют отрезкамисоответствующего типа. Для каждого отрезка присваивают название и производятдетальную корректировку его параметров (скорость движения, пропускнаяспособность, системы транспорта и т.д.)
Следующим шагомявляется расстановка остановочных площадок, назначение маршрутов общественноготранспорта и составление расписания его движения. При расчете расписаниядвижения программой учитывается продолжительность остановки автобуса, времяначала и окончания работы маршрута, а также интервал движения.
Одним из самых важныхэтапов, от которого зависит достоверность последующих результатов, являетсяразделение исследуемой территории на транспортные блоки. Для каждого блоканазначают центр тяготения и связи – виртуальные отрезки, через которыеосуществляют вход и выход индивидуального транспорта из центра тяготения наулицы блока. Для связей задают такие параметры, как разрешенные системытранспорта и доля индивидуального транспорта, движущегося по данномунаправлению. Также необходимы связи, показывающие перемещение пассажиров отостановочных площадок к центру тяготения района.
Далее рассматриваюторганизацию движения транспортных средств. Здесь учитывают ограничение дляотдельных видов транспорта или полный запрет поворотов на пересечениях(примыканиях) улиц и дорог, принимают во внимание организацию движениятранспортных потоков на развязках в одном или нескольких уровнях, а такжеорганизацию одностороннего движения и т.д.
Банк параметровулично-дорожной сети предназначен для расчета в VISUM матриц затрат временинаселения на поездки. Затраты могут так же выражаться в денежном виде, либо спомощью произвольных параметров.
С помощью полученныхматриц затрат и статистических данных о населении города составляют матрицыкорреспонденций индивидуального и общественного транспорта. Для этогоиспользуют программный модуль MULI, либо, если количество блоков не превышает30, расчет можно проводить с помощью программного продукта Excel.
Основнымистатистическими данными необходимыми для создания матриц корреспонденцийявляются:
• численность населениякаждого из выделенных блоков;
• численностьтрудоспособного населения;
• количество рабочихмест;
• количество людей,занятых в сфере услуг.
Полученные матрицыкорреспонденций индивидуального и общественного транспорта подставляют в VISUMи производят распределение перемещений населения и индивидуального транспорта.Результат распределения представляют в виде эпюр.
Для получения болеестабильных результатов расчет матриц корреспонденций, а следовательно и матрицзатрат времени необходимо осуществить несколько раз (до тех пор пока система непридет в равновесие).
Последним шагом,обеспечивающим достоверность распределения транспортных потоков, являетсякорректировка параметров модели, а также ручная корректировка значенийинтенсивности движения согласно натурным наблюдениям.
Программа длявизуализации транспортной схемы дает возможность вынести на отрезки различнуюинформацию, например: интенсивность движения, скорость, пропускную способность,название отрезка т.д. Также существует возможность классификации по различнымпризнакам отрезков, узлов, остановок и других атрибутов, выделяя тем самым ихиз общей массы (по цвету, толщине полосы, форме, размеру, типу линии и т.д.)
Главным достоинствомпрограммы VISUM, является возможность прогноза запланированных мероприятий поорганизации движения транспортных средств. Это позволяет моделировать развитиетранспортной сети с учетом реконструкции или строительства новых улиц,устройства пересечений в разных уровнях, изменения организации дорожногодвижения, строительства новых районов города, планирования последствийаварийных ситуаций и т.д.
Принимая во вниманиеболее чем 25 летний опыт работы немецких разработчиков с использованием ведущихевропейских и мировых научных достижений, интеграцию анализа общественного ииндивидуального транспорта, а также наличие мощного инструмента анализа и прогнозированиярезультатов, специалисты отмечают, что семейство программ ptv vision занимаетлидирующее место в России в области транспортного планирования.
В нашей стране с цельювнедрения информационных технологий ptv vision и обучения работы с ними былипроведены конференции и семинары в Москве, Иркутске, Екатеринбурге,Санкт-Петербурге, Томске.
На данный моментпрограммный продукт VISUM проходит апробирование в Санкт-Петербурге, Москве иТомске. При этом даже на этапе адаптации она показывает хорошие возможности ивсе больше привлекает внимание специалистов, занимающихся транспортнымпланированием.
Список литературы
1.Финаев В.И. Модели систем принятия решений: Учеб. пособие. Таганрог: ТРТУ,2005г. – 118 с.
2.Нечеткие множества в моделях управления и искусственногоинтеллекта/А.Н.Аверкин, И.З.Батырин, А.ф.Блиншун, Б.В.Силаев, Б.Н.Тарасов. ‑М.: Наука, 1986. ‑ 312 с.
3. Финаев В.И., Белоглазов Д.А.Микропроцессорный нечеткий регулятор подачи топлива//Материалы VII Всероссийской научной конференциистудентов и аспирантов «Техническая кибернетика, радиоэлектроника исистемы управления». Таганрог, ТРТУ, 2004.
4.Заде Л. Понятие лингвистических переменных и его применение к принятиюприближенных решений. — М.: Мир, 1976. — 165 с.
5.Мелихов А.Н., Баронец В.Д. Проектирование микропроцессорных устройств обработкинечеткой информации. ‑ Ростов-на-Дону.: Изд-во Ростовского университета,1990. — 128 с.
6.www.mirkaspb.ru/- Информационные технологии и системы в транспортной логистике.
7.www.cfin.ru/management/manufact/transport_log_.shtml- Электронный вариант книги «Транспортная логистика».