第1章 交通系统仿真概论
交通系统仿真技术是20世纪60年代以来随着计算机技术的进步而发展起来
的运用计算机模型来再现和分析复杂交通现象的综合技术,是仿真科学与技术在
交通领域的应用分支。交通仿真以相似原理、信息技术、系统工程和交通工程领域
的基本理论和专业技术为基础,以计算机为主要工具,利用系统仿真模型模拟交通
系统的运行状态,采用数字方式或图形方式来描述动态交通系统,以便有效地规
划、设计和控制该系统,是一门新兴的实用技术。
本章主要介绍系统仿真的一些基本概念、系统仿真建模的基本步骤、交通仿真
技术的应用及其发展趋势。
1.1 交通系统仿真的基本概念
1.1.1 交通系统仿真及其特点
仿真(simulation)是对客观世界实际过程或系统在一段时间内运行的模仿。
仿真要产生一个人为的系统的经历,然?观察这个人为的经历,以便描绘推断出与
实际系统有关的运行特征[1]。交通系统仿真是通过模型模仿复杂的交通系统,���
助我们认识现实系统,对其进行规划、设计与运行管理的一种活动。交通系统仿真
是计算机仿真技术在交通工程领域的重要应用。
交通系统仿真可以动态地、逼真地模仿交通流和交通事故等各种交通现象,在
研究出行者出行行为和各种类型道路交通流运行机理的基础上,复现交通流的时
空变化态势,深入地分析车辆、驾驶员和行人、道路交通要素的特征,有效地进行交
通系统的规划、组织?管理、交通能源节约与物资运输合理化等方面的研究。同
时,交通仿真系统通过虚拟现实技术手段,能够非常直观地表现出路网上车辆的运
行情况,再现某个位置交通是否拥堵、道路是否.通、有无出现交通事故等现象,为
交通问题解决方案的评估提供有效手段。
交通仿真模型按其模仿车辆、人流在路网上的移动和处理信号灯的控制的精
细程度,分为微观、中观和宏观模型。微观模型以跟车换道模型模仿车辆的运动并
详细描述交通监测和信号控制的运作。宏观模型一般以流量函数表示的路段和路
口延误来模仿车?在一个路段行驶的时间和在路口等待的概率或时间。中观模型
介于微观和宏观两者之间,它一般以车辆密度的函数来表示一个区段车辆行驶的
速度,并考虑车辆在路口的转向和排队现象。通常中观和宏观模型不直接模仿交
通监测和信号控制的运作,不同控制系统对路网的影响以通行能力的形式表示。
由于历史的原因,过去交通仿真模型的应用主要是在交通工程领域,偏重于小范围
的交通工程和管理方案的比较,一般使用微观仿真模型,但近年来交通规划对仿真
模型日益增长的需求,计算机和地理信息系统技术的发展,?新一代的交通仿真系
统(软件)的开发提供了条件。市场上不仅涌现了更多不同尺度类型的交通仿真系
统,也开始把三种尺度的模型融合在一个系统中,甚至将系统扩展到居民活动唱出
行决策过程的仿真。
交通系统仿真是一种用数值方法求解动态交通系统模型的过程。它从某个初
始状态开始,按照时间的进程,一步一步地求解,*后得到系统模型的一个特解。
每步计算的结果,都是实际系统在相应时点上的一种可能的状态。由于每次仿真
的结果只是系统模型的一个特解,故要得到系统模型在可能的初始状态下的全部
解答,就必须反复多次地运行模型。我们仿真的交通系统是一个随机系统,为了得
到一个独立的样本观察值,以便对系统的某个性能测度指标进行估计,需要独立地
重复运行模型。如果研究的目的是为了获取系统的一组*佳参数,则不仅需要通
过独立重复运行模型以便对参数进行估计,还需要对设计方案的不同参数组合分
别进行仿真,以便从中选优。由此可见,交通系统仿真是在计算机上用某个实际系
统的模型进行试验的过程,是一种实验技术。
我们常常给出一系列关于系统如何工作的假设,采用数学公式?逻辑关系把
这些假设构造成数学逻辑模型,用这种模型进行实验并取得对系统行为的某些了
解。如果构成模型的关系简单,就可以用各种数学方法(代数微积分或概率论、运
筹学中线性规划等方法)取得**的解析解。由于大多数大系统,特别是交通运输
系统太复杂,难以通过解析方法建模和计算模型的值,需要建立系统模型,通过仿
真的方法来研究。在仿真中用计算机在所研究的时间区段里计算估量模型中的变
量值,再经过反复计算得到其期望值。因此,系统仿真具有下列几个特点[1]:
(1)仿真是一种数值技术。对于大多数具有随机因素的复杂系统,往往很难
甚至无法用准确的数学模型表述,从而也无法采用解析方法评价,于是系统仿真通
常就成为解决这类问题的好方法。交通仿真具有强大路网动态交通状态描述能
力,时间扫描技术为路网的动态交通状态描述提供了建模的*大的支持。微观交
通仿真模型以交通系统*基本的要素如单个车辆、车道、信号灯等为建模单元,因
而能准确、灵活地反映各种道路和交通条件的影响,而解析模型是很难做到的。系
统仿真面向实际过程和系统问题,将不确定性作为随机变量纳入系统来处理,建立
系统的内部结构关系模型,从而使我们对复杂的、带有多种随机因素的系统,可以
方便地通过计算机仿真试验求解,避免了求解复杂的数学模型的困难。这也是目
前系统仿真得到广泛应用的*根本的原因。
(2)由于电子计算机可以加速仿真过程和减少仿真误差,因此计算机在系统
仿真中占有十分重要的地位。系统仿真以问题导向方式来建模分析,并使用人机
友好的计算机软件,使建模与仿真直接面向分析人员,他们可以集中精力研究问题
的内部因素及其相互关系,而不是计算机编程、调试及实现,从而使系统仿真为广
大科研人员及管理人员所接受。
(3)仿真是一种“人工”的实验手段。通过仿真我们能够对所研究的系统进行
类似物理实验、化学实验等那样的实验。它和现实系统实验的主要差别在于仿真
实验所依据的不是现实系统本身及其所存在的实际环境,而是作为系统映像的系
统模型以及相应的“人工”环境。显然,仿真结果的正确程度取决于仿真模型和输
入数据是否客观地、正确地反映现实系统。系统仿真为分析人员和决策人员提供
了一种有效的实验环境。例如,人为地固定一些变量为常数,只改变感兴趣的变量
以考察它们对系统性能的影响;还可以事先对信号配时、几何形状等因素进行人为
优化,采取特定的组合方案进行仿真,进而对不同方案进行比选、评价等。设想和
方案可以通过直接调整模型的参数或结构来实现,并通过模型的仿真运行得到其
实施结果,从而可以从中选择满意的方案。因此,系统仿真技术易用、可控,被看做
是“政策实验室”。
(4)仿真技术使用的经济性与**性。有些用于交通系统分析的数据无法通
过调研和试验得到,或者这一过程花费的人力、物力过大,这种情况下,这些数据
可以通过交通仿真的方法得到。利用计算机进行仿真试验,可以避免实地调研和
试验(如交通调查)中可能出现的意外伤害。
(5)仿真方法的快速真实性与可拓展性。模型机制与交通系统的实际运作机
制紧密对应,交通仿真分析注重的是对系统运行全过程的描述,而要做到这一点首
先必须在模型机制上与实际系统运作机制吻合,这与数学解析方法的重“结果”轻
“过程”是有本质区别的,相对有很好的真实性。与实际交通调查相比,交通仿真可
以快速获得结果,缩短了数据获取周期,还可以避免由于人为因素发生交通中断等
干扰而造成的数据丢失或失真。由于利用计算机仿真是对一种设想方案进行验
证,它可以使某些参数(如车速、交通量等)超出实际调查所能得到的范围。利用交
通仿真进行预测还可以再现复杂交通环境条件下的车流运行特性,弥补观测数据
的不足。
借助于计算机技术,通过良好的用户输入输出界面,模型的运算结果可方便地
与用户交互,增强了模型应用的实用性和方便性。仿真结果的动画演示的直观性
使得即使是非专业人员也能很容易理解。
然而,仿真技术也并非十全十美,它也有其自身固有的缺点:
(1)开发仿真软件,建立运行仿真模型是一项艰巨的工作,它需要进行大量的
编程、调试和重复运行试验,这要消耗大量的时间、人力和资金。
(2)系统仿真只能得到问题的一个特解或可行解,不可能获得问题的通解或
者*优解。仿真参数的调整往往具有极大的盲目性,寻找优化方案将消耗大量的
人力、物力。
(3)系统建模直接面向实际问题,对于同一问题,由于建模者的认识和看法有
差异,往往会得到不同的模型,模型运行的结果也就不同。因此,系统建模常被称
为非**建模?或认为建模是一种“艺术”,而不是纯粹的技术。
虽然以上缺点是由仿真本身的性质所造成的,但随着计算机科学(包括硬件和
软件)的发展和系统仿真方法研究的深入,这些问题正在逐步得到解决。随着计算
机软硬件性能的提高,出现了所谓的图形建模、可视建模方法和工具,从而使建模
工作变得更加轻松、方便;由于智能化技术的引入,也产生了所谓的自动建模环境,
使建模的科学性进一步得到提高。此外,仿真理论的发展,也使模型的验证、确认、
优化工作进一步自动化,仿真的**性得以提高。计算机技术中?多媒体技术、虚
拟现实技术、分布式网络技术的引入更使系统仿真如虎添翼,使系统仿真技术的研
究与应用水平达到了新的高度。
交通系统仿真是一种崭新的辅助管理决策和系统设计的现代化技术。具体
说,它起着以下几方面的作用:
(1)现行运行系统的性能评价。对于现有的实际运行的系统,如果为了深入
了解以及改进它而在实际系统中进行实验,往往要花费大量的人力、物力、财力和
时间,有时甚至是不可能的,而通过计算机仿真可以使系统正常工作不受干扰,避
免风险,经过分析仿真结果,对现有系统在拟订工作条件下的性能做出正确分析与
评价,并预测其未来发展,提出改进方案。
(2)新建系统的性能预测。对于所设计的新系统,在未能确定它的优劣情况
下,可以不必花大量投资去建立它,而是采用计算机仿真对新系统的可行性和经济
效益作出正确的评价,帮助人们选择*优或较优的设计方案。
(3)决策方案评价与优化。在管理的宏观、微观决策中,通过收集、处理和分
析有关信息,可能拟订多个不同的决策方案,它们具有不同的决策变量和参数组
合。针对这些不同的决策方案,进行计算机仿真?多次运行,按照既定的目标函数
对不同的决策方案进行分析比较,从中选择*优方案,辅助*优管理决策。
交通仿真模型的作用是作为解释手段去说明交通系统的问题;作为分析工具
去确定系统的关键组成部分或项目;作为设计准绳综合分析和评价所建议的决策
措施;作为预测方法去预报和辅助计划系统的未来发展。
1.1.2 系统分类与系统模型
为了理解交通系统建模与仿真的一些重要概念,本小节讨论系统分类和系统
模型。系统的分类方法很多,按照不同的分类方法可以得到各种类型的系统。我
们仅从系统仿真建模研究的需要出发,对系统进行分类[1]。
1.确定性系统和随机系统
按照系统输入与输出之间的关系,可以将系统分为确定性系统和随机系统。
确定性系统是指输出完全由系统的输入以及相应的转换关系(包括决策、措施
等)所决定的系统。这里,系统的输入、转换关系和输出都是确定的,只要知道输
入,就可预先确定系统的输出。
随机系统是指在既定的输入下,系统的输出是非确定的,带有随机的性质。产
生随机性的原因是由于在系统的输入和转换过程中存在多种难以预知的偶然因素
的作?。然而,尽管随机系统的输出不能完全预知,但它们通常遵循一定的统计分
布规律。确定系统输出(或输入)的统计分布以及对系统的输出进行估计,是系统
仿真的主要任务之一。对于这类系统,当其复杂性超过一定限度时,运用数学解析
方法建立系统模型并求解往往是很困难的,甚至是不可能的。在这种情况下,系统
仿真方法就显示出其优越性。
需要指出的是,把一个实际的交通系统看做确定性系统还是看做随机系统,取
决于研究的目的和手段。对于交通系统建模与仿真,若是采用宏观交通流模型描
述交通特性,一般将其作为确定性系统来分析;若是采用微观交通流模型,分析车
辆的到达、路径选择、车道变换等行为则将系统描述为随机的。
一般来说,如果是研究系统的结构、作用机理,就可以将系统看做是确定性的。
而若是研究系统的参数优化、运营计划的合理安排以及预测等,通常应将系统看做
是随机的。确定性假定的简化程度高,而随机性假定更接近真实情况。
2.连续系统和离散系统
在系统仿真中*重要的一种分类方法是按系统中起主导作用的状态变量的变
化是否连续分为连续系统和离散系统。我们把与特?时间和研究目的有关的描述
系统所需变量的集合定义为系统的状态。例如,信号控制道路交叉口系统的研究
中,状态变量可能是各车道上的车辆数、红绿灯的颜色等。
1)连续系统
连续系统是指系统的状态变量随时间变化而发生连续变化。例如,高速道路
上的连续流就是一个连续系统,因为表示车辆状态的位移、速度等都随时间的变化
连续变化。这类系统的动态特性可以用微分方程或一组状态方程来描述,也可以
用一组差分方程或一组离散状态方程来描述。究竟采用哪一种,这取决于研究者
对系统状态随时间连续变化的整个过程感兴趣,还是仅对某些时间点感兴趣,或者
是所能得到的数据资料仅**于某些时间点。不论它们是用微分方程还是用差分
方程来描述,只要实际状态变化是连续的,都应该归为连续系统一类。有时为了区
别,差分方程描述的这一类系统,人们又称之为采样系统。
2)离散系统
离散系统就是指系统的状态变量在某些离散的时间点瞬时变化。交通系统中
车辆收费站和交叉口的排队系统就是一个离散系统,因为状态变量等待缴费和通
行的车辆数只有当有车辆达到或者离开时才会发生变化。按照系统仿真的术语,
称系统状态的瞬间变化为事件,将发生事件的时刻称为事件时间。如果事件时间
是一些非均匀离散时点,这样的事件称为离散事件,相应的系统称为离散事件系
统。在系统仿真中,凡提到离散系统时,如不特别说明,则是指离散事件系统。交
通系统的很多部分可以描述为离散事件系统。这些系统一般规模庞大、结构复杂,
很难用解析法求得结果,因此,一般用计算机仿真技术来进行系统分析和设计。
实际的交通系统是一个复合系统,系统中状态变量的变化既有连续的(如车辆
位移、速度)又有?散的(如车辆选择哪条路径、是否换道)。但是可以根据系统起
主导作用的状态变量的类型,而把系统简化成离散或连续系统。一个系统划分为
连续系统还是离散系统,除了取决于系统中起主导��用的状态变量的变化是否连
续之外,还取决于对系统的研究目的。对道路上的交通流模型化,如果对研究目的
来说,单个车辆的运动和特性是重要的,交通流模型应当是离散的;如果汽车可以
作为集合体来看待,交通流模型则可以用微分方程描述为连续模型,可见一个系统
描述为连续还是离散的是相对的。
一般来说,若研究对象是宏观系统,或研究的目的是系统动态形为的模式及其
结构原因,就适宜将系统看做连续系统;若研究对象是微观系统或研究的目的是处
理过程的优化和参数的优化等,就适宜将系统作为离散系统来处理。
3.线性系统和非线性系统
根据系统要素之间相互作用的性质,可以将系统分为线性系统和非线性系统。
由于要素之间的关系*终会影响到系统输入与输出之间的依赖关系,所以,只要系
统中含有非线性环节,就是非线性系统。
实际的系统大多是非线性系统,而将其看做线性系统不过是一种抽象和简化。
线性系统模型比较简单,可以应用业已成熟的线性系统分析方法进行研究。由于
线性模型在建模、分析和求解方面的优点,我们在构造系统模型时,总是尽可能地
使之线性化,即使对于一些无法将其完全线性化的非线性关系,我们也设法使之分
段线性化。但这种线性化的简化不应改变系统原有的主要特性,由此引入的误差
不应超过允许的限度。
是否要作线性假设,主要取决于研究目的和可能采用的研究方法。
一般来说,构造系统的解析模型并试图求得解析解时,线性的假设是必不可少
的,而采用系统仿真?法将不受这种限制。有时,在仿真模型中引入一些关键的非