Применение адаптивных систем управления дорожным движением

Тип работы:
Реферат
Предмет:
Общие и комплексные проблемы технических и прикладных наук и отраслей народного хозяйства
Узнать стоимость новой

Детальная информация о работе

Выдержка из работы

Секция «Современнее логистические технологии в развитии аэрокосмического комплекса»
пути состоит в том, что именно его длительность определяет минимальный срок выполнения работ в целом. Сроки выполнения работ, лежащих вне критического пути, в той или иной степени «плавают» — то есть для таких работ всегда есть возможность либо увеличить длительность, либо начать с опозданием -на общей продолжительности логистической цепи это никак не скажется. Создающийся резерв времени можно использовать на самые различные цели: уменьшения риска невыполнения работы, оптимизацию расходования ресурсов, оптимизацию денежных потоков и т. д. Любые же задержки в выполнении работ, лежащих на критическом пути, непременно вызовут отставание от сроков исполнения [2].
Идентификация критического пути позволяет, прежде всего, определить наибольшую продолжительность различного вида работ (например, маршрутизация перевозок грузов транспортом, продвижение товаров по товаропроводящей цепи) и путем перераспределения ресурсов (технических, трудовых, информационных) сократить его значение, таким образом, уменьшив общую продолжительность выполнения комплекса работ.
Подводя итоги, сформулируем, какую же конкретную пользу может принести метод сетевого планирования в управлении цепями поставок.
Первой и самой главной выгодой является возможность определить минимальное время доставки от поставщика до конечного потребителя. С помощью метода критического пути можно определить, сроки
выполнения каких работ являются наиболее важными для своевременной поставки товаров. Соответственно, для оставшихся работ определяется резерв дополнительного времени, который мы можем затратить по своему усмотрению [3].
Отображение логической последовательности работ, четкость их взаимосвязей позволяют руководителям и исполнителям анализировать состав и порядок проведения комплекса работ, уже этим оказывая управляющее воздействие на их ход. Графическое изображение сетевой модели значительно упрощает ее составление, расчет, анализ и изучение.
Благодаря сетевому графику мы можем с высокой степенью уверенности оценить, к каким последствиям приведет задержка в выполнении той или иной работы и, соответственно, направить максимальные усилия на устранение критических задержек.
Библиографические ссылки
1. Бочкарев А. А. Планирование и моделирование цепи поставок. М.: Альфа-Пресс, 2008. 192 с.
2. Зайцев Е. И. Сетевое планирование [Электронный ресурс] // Сетевое планирование логистических процессов. URL: http: //www. kt-lospo. com/study/ l3_ 4. htm.
3. Модели и методы теории логистики: учеб. пособие /Лукинский и др. СПб.: Питер, 2007. 448 с.
© Гасец Е. С., Баленичева Н. И., 2012
УДК 338. 47
В. С. Горошко Научный руководитель — Я. И. Шамлицкий Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск
ПРИМЕНЕНИЕ АДАПТИВНЫХ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ ДОРОЖНЫМ ДВИЖЕНИЕМ
Приведены недостатки транспортной инфраструктуры современных российских городов. Рассмотрены основные применяемые алгоритмы адаптивного управления дорожным движением.
Бурный процесс автомобилизации с каждым годом охватывает все большее число стран, постоянно увеличивается автомобильный парк, количество вовлекаемых в сферу дорожного движения людей. Рост автомобильного парка и объема перевозок ведет к увеличению интенсивности движения, что в условиях городов с исторически сложившейся застройкой приводит к возникновению транспортной проблемы. Особенно остро она проявляется в узловых пунктах улично-дорожной сети. Здесь увеличиваются транспортные задержки, образуются очереди и заторы, что вызывает снижение скорости сообщения, неоправданный перерасход топлива, повышенное изнашивание узлов и агрегатов транспортных средств, повышается уровень загрязнения воздушного бассейна города продуктами неполного сгорания топлива, количество дорожно-транспортных происшествий.
В течение длительного времени в нашей стране приоритет в развитии транспортного обслуживания
отдавался общественному пассажирскому транспорту и в качестве расчетного значения для городов уровень автомобилизации принимался равным 60 автомобилей на 1000 жителей [3]. Именно на этот уровень автомобилизации и была создана вся транспортная инфраструктура и система управления дорожным движением современных российских городов.
Обеспечение быстрого и безопасного движения в современных городах требует применения комплекса мероприятий архитектурно-планировочного и организационного характера [2]. Механическое развитие УДС города увеличением ширины проезжей части магистральных улиц, пропускной способности пересечений не может решить проблему городского движения. Для удовлетворения спроса на поездки по городу на автомобиле только для сегодняшнего уровня автомобилизации требуется увеличение пропускной способности УДС не менее чем в 5 раз [1].
Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Социально-экономические и гуманитарные науки
При решении проблемы организации городского движения и управления транспортными потоками в международной практике широко используется система интеллектуальной транспортной инфраструктуры, способной эффективно управлять существующей дорожно-уличной сетью дорог с учетом ее плотности и пропускной способности.
Наблюдаемое в течение суток изменение интенсивности движения требует соответствующего изменения длительности цикла и разрешающих сигналов. В противном случае задержка транспортных средств неоправданно возрастает. Многопрограммное жесткое управление способствует снижению задержки, однако не является оптимальным. Оно не способно учитывать кратковременные случайные колебания в числе автомобилей, подходящих к перекрестку.
Параметры управления должны учитывать как суточное изменение интенсивности, так и ее колебания в один и тот же период времени (случайное прибытие транспортных средств к перекрестку). Это возможно при использовании адаптивного управления, имеющего обратную связь с транспортным потоком. Она реализуется с помощью детекторов транспорта, расположенных в зоне перекрестка и обеспечивающих непрерывную информацию о параметрах потока.
По способу переработки этой информации алгоритмы адаптивного управления можно разделить на три группы.
1. Алгоритмы, предусматривающие переключение сигналов светофора по информации о состоянии перекрестка в данном цикле регулирования.
2. Алгоритмы статистической оптимизации, позволяющие по информации о состоянии перекрестка в данный момент определить параметры управления на следующий момент времени на основе вероятностного прогнозирования этого состояния.
3. Алгоритмы случайного поиска. Параметры управления изменяются случайно с одновременным анализом критерия эффективности (например, задержки). Управление считается оптимальным при достижении максимума или минимума критерия эффективности (минимума задержки).
Для локального управления получили распространение алгоритмы 1-й группы, которые отличаются сравнительной простотой. Проще и их техническая реализация. Из алгоритмов данной группы на практике широкое применение получил алгоритм поиска разрыва в потоке при фиксированных значениях
управляющих параметров. Это объясняется простотой алгоритма, для отработки которого требуется минимум информации о параметрах потока. В любой момент времени важен лишь факт наличия или отсутствия транспортных средств на подходе к перекрестку. При этом информация не накапливается: с прибытием к перекрестку очередного автомобиля информация о предыдущем автомобиле не требуется. В силу этого работа по указанному алгоритму меньше подвержена влиянию погрешности детекторов транспорта (нет накопления ошибок). Один детектор может быть использован для нескольких полос обслуживаемого направления движения. К достоинствам алгоритма относится также обеспечение необходимого уровня безопасности движения, ибо при появлении разрыва в потоке в момент выключения разрешающего сигнала есть гарантия отсутствия автомобиля в зоне перекрестка.
Алгоритм поиска разрывов в потоке по сравнению с жестким управлением обеспечивает снижение задержки на 10−60%. Это во многом определяется загрузкой перекрестка. Высокая эффективность алгоритма наблюдается при малоинтенсивном движении, что достигается за счет снижения числа ненасыщенных направлений движения.
Однако применения одного алгоритма, как правило, оказывается недостаточно в условиях пиковых нагрузок на УДС, тем более, если речь идет об объединении перекрестков, регулируемых с помощью АСУДД, в сеть. Отсюда вытекает задача поиска оптимального алгоритма (или нескольких алгоритмов) для управления дорожным движением в рамках достаточно определенных условий работы УДС.
Библиографические ссылки
1. Клинковштейн Г. И., Афанасьев М. Б. Организация дорожного движения: учебник для вузов. 5-е изд., перераб. и доп. М.: Транспорт, 2001. 247 с.
2. Кременец Ю. А., Печерский М. П., Афанасьев М. Б. Технические средства организации дорожного движения: учебник для вузов. М.: Академкнига, 2005. 279 с.: ил.
3. Лобанов Е. М. Транспортные проблемы современных больших городов // Транспорт Российской Федерации: журнал о науке, экономике, практике. СПб: Т-Пресса. 2005. № 1. С. 29−31.
© Горошко В. С., 2012

Показать Свернуть
Заполнить форму текущей работой