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障碍收费站的设计
障碍收费站的设计和操作分析的交通微模拟模型
抽象
本文的目的是为收费站的设计,评估和操作分析开发微观交通模拟模型。
使用VB.NET的模拟软件被创建以模拟交通到达,收费时间和驾驶员决策的随机性质。
开发的模拟模型用于分析交通量,收费站容量,驱动程序类型和收费站的配置的不同情况。
结果表明,每条收费车道的数量和付款方式显着影响收费站的平均延迟和最大队列长度。
对收费站的数量提出建议,以便处理高峰交通时间,没有过长的延迟时间或长队列。
关键词
∙交通仿真 ;
∙建模 ;
∙收费站 ;
∙司机决定
1.介绍
高速公路收费站是一种独特的交通系统,需要特殊分析。
收费是作为一种工具,为世界各地的新道路基础设施提供资金。
在收费站基于在英国,欧洲和美国的主要运营商现有收费设施的经营中获得的经验设计因素的布局原则中可以找到[1] 和 [2] 。
1998年,颁布了一项新法律,使埃及交通部(MOT)能够通过直接道路收费提高收入。
因此,一些现有的道路被转换为收费公路[3] 。
收费率开罗亚历山大沙漠公路的研究中提出[4] 。
手动收费的本地基本机制自成立以来基本上保持不变。
手动收费的特点是由收费站组成的收费站,收费站由管理员负责收取公路收费。
停在收费站,然而,阻碍交通的畅通,从而可以减少所提供的服务水平[5] 。
正确设计收费站的重要性不能夸大。
如果设计不当,这些设施可能会成为主要瓶颈。
收费站可以作为系统瓶颈,降低这些公路资源的生产率,以及增加能量消耗和燃料排放。
因此,收费站的高效运行是一个高优先目标[6] 。
公路通行能力手册(HCM)目前不包括任何指导分析一个收费站,并有评价一个收费站的性能没有标准的分析方法[7] 。
因此,交通仿真模型被用来增强这种类型的交通设施经营分析和管理[8] 和 [9] 。
显影收费站的模型时所面临的流量建模的一个挑战已经不同的软件包,其缺少内置收费站的功能或模块的约束[10] 。
微观交通仿真模型已经越来越突出与现今计算机的增加的计算能力和他们的能力建模的交通流量和需求的复杂动态。
比传统的流量分析技术微仿真的好处被分为三个主要方面:
透明度,准确性及灵活性[11] 和 [12] 。
最近的一项研究中使用微观仿真在伊斯坦布尔收费站模型[13] 。
结果表明,使用微观模拟对收费站建模可以为所有各方和道路使用者带来效率效益。
因此,本文的目的是开发收费站的设计,评估和交通运营分析的微观交通模拟模型。
2.模型描述
使用VisualBasic.NET(VB.NET)编程语言来构建所提出的仿真模型。
数据结构和用VB.NET相关联的算法的讨论中可以找到[14] 。
输入包括每小时交通量,支付类型,驱动程序类型,收费站数量和模拟运行的持续时间。
模型输出是整个系统以及每个收费站的延迟统计(平均延迟时间,队列中的等待时间),队列统计(平均,四分位数,最大队列长度)以及利用率。
每辆车我 由一个6元组表示的(I,T,K,D,ω,τ)在这里我是车辆唯一标识号,吨为到达时间,ķ在公路车道,其中车辆从,来ð是驱动程序类型,ω是支付方式,τ是取决于支付通行费的方法的处理时间。
注意一个ñ元组是元素的有序列表。
车辆的输出数据我是一个四元组(我,ntoll,开始,结束),其中我是车辆唯一标识号,ntoll是选择收费车道,启动是启动服务的时间,完成的是发车时间。
从这些详细输出,可以计算有关延迟,队列和资源工作负载的统计信息。
提出的模型包括三个主要模块:
流量生成,收费线选择和收费处理。
2.1。
流量生成模块
已经开发了大量的车道分布以表示车辆到达的不同模式。
应用最广泛的假设轻到中等流量是车辆到达随机和发车间隔遵循指数分布[15] 。
当超车有限数量是可能的,例如皮尔逊III型或Erlang分布其他分布,可以使用[16] 。
为了使用诸如巷道的随机输入来执行模拟,必须指定概率分布。
在拟议的模拟模型中,生成车辆到达的随机时间点序列。
例如,车间时间通常由具有平均值的指数随机变量表示
。
可以使用以下逆变换算法来生成车辆前进时间。
方程式( 1 )
打开MathJax上
方程( 2 )
打开MathJax上
其中,u~U(0,1)是均匀的随机变量的具有一定范围的分布函数[0,1],ħ 是一个产生的时间瞬间在秒,
以秒为单位的平均进展,并牛逼我是车辆的到达时间我。
的读者可参考 [17]关于仿真模型的详细讨论,产生随机变量,方差减少技术,以及共用随机数。
假设接近车辆在基本高速公路车道之间均匀分布。
2.2。
收费站选择模块
驾驶员决策影响收费站的操作。
用于选择在收费站的收费车道一些驾驶习惯报道在[18]。
当司机接近收费设施时,他们自然地寻找最佳车道选择。
大多数司机在收费站的同一侧进入收费车道,从那里他们来到收费站。
一旦司机选择了收费站的一半,他们选择在那边最短的队列的车道。
观察到一些其他驾驶员以最短的队列进入车道,而不管他们来自收费站的收费站的侧面。
最后,一小部分司机似乎随机选择了收费车道。
所提出的模拟模型包括合并四种不同类型的驾驶员行为的车道选择算法,如下:
•
驱动程序类型1:
选择标准是基于随机选择,
•
驱动程序类型2:
选择标准是在收费站半边的最短队列,
•
驱动程序类型3:
选择标准是最大效用得分(收费车道可取,TLD),以及
•
驱动程序类型4:
选择标准是整个站中最短的队列。
在平局的情况下选择最低队列索引(收费亭号)。
每个驱动程序类型具有一定的概率,其中四种类型的概率“的总和等于统一(P 1 +P 2+P 3 +P 4 =1)。
搜索空间,定义所有可能解的集合的可行区域是所有驱动器的除了驱动器类型2之外的所有收费通道,其中搜索空间被限制在收费站的半边。
除了第一驱动器类型之外,收费站选择是基于合理的驱动器的目的,以使受到诸如第三驱动器类型的车道改变的约束的行进时间最小化。
对于驱动程序类型3,该模型分配车辆使用的是“实用的分数,摊位TLD ”在当前时间,以确定每辆车最具吸引力的展位。
该TLD效用得分利用相对队列长度,所需数量的车道的改变,及驱动器灵敏度因子。
下面的等式计算的TLD每个相对于收费车道收费车道的车辆当前在 [19] 。
方程式( 3 )
打开MathJax上
其中,TLD Ĵ是收费车道的收费车道可取Ĵ ,ΔQ是车辆的当前车道和收费车道之间的队列长度差Ĵ,LC是车辆到达收费车道需要变更车道数Ĵ,而SF是变道的敏感性因素。
灵敏度因子指示驾驶员进行车道变换以节省一个队列空间的意愿。
该值的输入范围是0-1,其中0意味着驾驶员非常愿意进行车道改变,并且1意味着驾驶员不太可能进行车道改变。
2.3。
收费处理模块
处理时间(τ)的收费是另一个可变性的来源。
人类活动引起处理时间的显着变化。
处理时间取决于支付高速公路收费的方法。
在埃及的收费设施的付款方法是基于传统的现金,收费服务员以货币形式收取实物费用。
与其他形式的收费系统(例如自动硬币机和电子收费系统)相比,该方法被认为是费时的收费形式。
当进入高速公路时,车辆必须停止在收集亭付款,并且司机收到付款收据。
在高速公路的末端附近和在现有的主收费站处,司机在收费站减速以向收费乘务员呈现支付收据,并且驾驶员可以在不完全停止的情况下进行。
该模型包括两种类型的支付,即现金和付款收据。
处理时间由三角形随机变量表示,并且使用以下逆变换算法来产生处理时间。
三角分布用于除了其范围(下限和上限)之外还估计随机变量的最可能值的情况。
方程式( 4 )
打开MathJax上
方程式( 5 )
打开MathJax上
其中,u~U(0,1)是具有范围为[0,1]的均匀的随机变量的分布函数,ω对于付款方式的指数指标,其中ω=1现金和ω=2对于付款收据持有人,一个为最小加工时间(发生在收费站的最大容量),b是最大的处理时间(相当于一个收费站的最小容量),和c∈[A,B]是模式处理时间。
对于每种支付类型,有相应的值,一个ω,Bω,和Ç ω。
3.模型验证和验证
模型验证是检验该模型的概念方面,以确保它的过程工作在逻辑[20] 。
验证包括跟踪车辆,以确保移动遵循模型中建立的逻辑顺序。
模型验证被认为是确定在相关理论(如排队理论)中模型的基本基本规则在多大程度上的过程。
排队理论封闭式方程被限制为指数到达间和服务时间速率以及系统复杂度的高度限制,这不是所提出的仿真模型的情况。
提出的模拟模型可以处理到达间和服务时间的分布,司机决策的逻辑,收费站的部分关闭以及收费站中的服务时间的异质性的任何组合。
为了验证所提出的仿真模型,使用2-s指数分布的到达间时间(即,到达速率=1800车辆每小时)和12-s指数分布式服务时间即,处理速率=300小时/小时)。
一个中号 / 中号 /Ñ队列系统由到达率,加工率和在系统中的服务器的号码说明。
一个中号 / 中号 / ñ系统指数分布,到达间隔时间,一个指数分布的服务时间和ñ服务器 [21] 。
在中号表示马尔可夫行为,这意味着指数分布。
考虑了不同的收费站,以便在容量比方面在不同程度的拥塞程度验证模型。
进行三十(30)个模拟运行,并且为每个配置计算真实平均延迟时间的95%置信区间,并且显示在95%置信水平下,在模拟模型和排队理论之间不存在显着差异指数分布,单一类型的支付以及基于最短队列标准的车道选择。
为了使用所提出的模型来模拟收费站,需要基本的输入数据。
主要交通数据包括设计小时交通量和收费站数量。
其他输入数据是平均和分布处理时间,交通到达的分布,高速公路车道的数量,不同驾驶员类型的百分比,支付类型的份额,模拟运行的长度,运行的次数和预热期。
需要注意的是建模收费站时,最重要的方面是定义流程的时间曲线[22] ,其中包括支付类股(如50/50与100/0,现金/收据),每次付款的处理时间类型(例如,现金对收据)和个人收费站。
用于处理时间三角参数是(一个1 =250;b 1=350;Ç 1 =300)和(A 2 =500;b 2 =700;ç 2 =600)分别用于传统现金和付款收据持有人。
像每个微模拟程序一样,所提出的模型具有一组用户可调的参数,使得分析人员能够校准所提出的模型以匹配局部观察的条件。
使用本地数据校准该信息将提高所提出的模拟模型的准确性。
实验设计
实验设计包括输入因子和输出性能指标。
在实验设计术语中,因素是认为对系统的输出性能有影响的不同变量。
这些变量是可控的,因为医师可以改变模拟模型中的水平。
主要输入因素包括小时交通量,收费亭的容量,车道选择行为的驾驶员类型和收费站的数量。
主要输出性能指标为平均延迟时间和最大队列长度。
表1总结了实验设计因素和输入参数。
实验设计包括三个级别的交通量,五个级别的现金支付司机的百分比,五个级别的司机习惯的决策,和十个级别的收费站。
为每个收费站配置(Ñ),有75设计点。
对于每个设计点,进行30个模拟运行并计算系统性能指标。
模拟运行代表65分钟的交通流量,包括5分钟的预热期。
在预热期间,不收集结果以便减少模型结果中的偏差估计。
表格1。
在实验设计中考虑的因素和水平。
因子
层数
输入参数
因素1:
每小时交通量
3
2000,4000,6000veh/h
因素2:
付款方式
5
%现金 =100%,...,0%与Δ=-25%
因素3:
驱动程序类型
5
•100%驱动程序类型1
•100%驱动程序类型2
•100%驱动程序类型3
•100%驱动程序类型4
•混合:
10%1型,30%2型,30%3型和30%4型
因素4:
收费站数量
10
N=6,...,24与ΔN=2
表选项
表2总结了在平均延迟和最大队列而言仿真模型的结果。
这些结果可用于确定车辆在基本案例(100%现金驱动因素)下各种百分比的现金驱动因素所节省的成本,并估算开设额外收费车道的运营收益。
在所考虑的情景中,打开额外收费公路的运营收益各不相同。
表2。
实验设计的总结(每个设计点的平均30次运行)。
突出显示的单元格的利用率因子>1。
表选项
5.结果和分析
在实验设计的执行阶段已经完成之后,注意力针对仿真结果的分析阶段。
分析阶段的功能是提供必要的信息,以提供关于系统的输出性能的决策建议。
图。
1一种基于实验设计的模型结果平均延迟和最大队列的等高线图。
当收费站设计时,选择正确数量的收费站是一个关键问题。
图。
1和表2可以被用来确定在为了处理高峰通信量小时,没有长时间延迟时间收费亭的数目。
随着收费站的数量增加或处理时间减少,平均延迟时间减少。
图1。
实验设计的模型结果的轮廓图。
图选项
收费站应该具有足够的能力来有效地处理预期的业务,而没有过多的队列和延迟。
然而,与具有统一的标准寻址能力的道路和交叉路口不同,对于收费站没有这样的标准。
每个收费机构通常都有自己的足够能力的目标。
例如,该目标可以具有收费站符合整个20年的设计地平线两个目标[23] 。
第一个目标是将高峰时段的平均延误保持约半分钟或更短。
第二个目标是保持高峰时段的最大排队到20辆车或更少。
图。
2建议收费站的数量礼物来处理交通高峰时间没有过多的延迟时间或长的队列。
在交通量为每小时2000辆车和50%现金或更多的情况下,收费站的数量应该在6-10左右,而交通量为每小时4000辆车,收费站的数量应该在14-18左右。
图2。
设计收费站的收费亭的建议数目。
图选项
图。
3显示了平均延误和不同级别的现金司机百分比最大队列模型的结果。
平均延迟和最大队列长度在考虑的五个级别的现金驱动器之间变化。
案件支付百分比低于100%的情景的输出绩效指标优于基本案例(100%现金)。
模型结果可用于估计由于支付方法的变化而引起的收费站延迟的变化。
平均延迟从交通量等于300车辆/小时/车道从100%现金驱动器的大约83s下降到大约7s在0%现金驱动器。
图3。
平均延迟和最大队列的模型结果。
图选项
图。
4通过驱动程序类型提出了延迟和排队模型结果仿真利用率运行小于1.0。
延误的不同驱动程序类型之间的差异用弗里德曼的测试进行了统计检验 [24] 。
该测试可用于确定是否 Ç处理(在这种情况下,驱动程序类型)已经从具有等于位数种群选择。
的假设如下:
H Ó:
所有治疗效果是零与H1:
不是所有的治疗效果是零。
因为所计算的 p -值=0.000<0.05,无效假设是在拒绝 α =0.05的水平。
这表明,驾驶员决策是收费站的设计和配置的中心因素。
图4。
驱动类型对平均延迟和最大队列的影响的模型结果。
图选项
6。
结论
收费站操作是道路操作的关键组成部分,因为收费站既提供了扩展的收入手段,又提供了需求管理的机会。
收费站应具有足够的能力安全和有效地处理预期的业务,而没有过多的队列和延迟。
然而,与具有解决操作分析的标准的道路和交叉路口不同,对于收费站没有这样的标准。
本文提出了一个模型,其中包括建模在收费站的驾驶员行为的复杂任务,以及随机性的交通到达和收费时间。
所提出的模型可用于在昂贵的实施之前评估设计变化或提供可能导致收费站更高效率的有价值的信息,为收费站操作权限和使用收费设施的道路使用者提供益处。
开发的仿真模型用于分析750个不同的场景。
结果表明,手动收费(即100%现金)是低效的,这可能容易导致公路交通的过度延迟。
与人工收费相关的减少的车道容量对交通延迟具有不利影响。
由于需要许多额外的车道来适应交通流,因此还需要大量增大的收费站的足迹。
在交通量为每小时2000辆车和50%现金或更多的情况下,收费站的数量应该在6-10左右,而交通量为每小时4000辆车,收费站的数量应该在14-18左右。
地方努力应开始调查电子收费(ETC)的使用,以最大限度地提高车辆吞吐量并减少延迟。
该文件的结果填补了设计师,计划者,运营商在埃及设计,评估,操作或升级新的收费站时所面临的差距,因为埃及公路设计和交通法规没有任何收费设施指南。
拟议模式的结果提供了一个有价值的洞察,改变付费方式的组合,或收费站时间表的操作变化,或评估建议的收费站设计的潜在影响。
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