Sistemele DTA (Dynamic Traffic Assignment)

Sistemele DTA

Sistemele DTA (Dynamic Traffic Assignment) sunt indelung recunoscute ca avand un rol important in ceea ce priveste atat evaluarile politicilor de transport si de planificare a retelelor de drumuri, cat si operatiile si managementul traficului in timp real. Modul in care traficul este introdus intr-un model DTA are implicatii importante in ceea ce priveste fidelitatea si acuratetea rezultatelor modelului respectiv.

Descoperirile puse in practica in tehnologie si putere computationala, DTA reprezinta un model de inalta fidelitate realizat pentru a prezice si a reproduce fenomenul complex al traficului. In figura urmatoare este prezentata structura unui model genereal DTA, care este compus din doua parti principale:

1. Un model cerere care sa aiba abilitatea de a determina ratele fluxului cailor dependete intr-o retea. Acest model prezice si estimeaza fluxurile OD si decizia soferilor si apoi converteste multimea fluxurilor OD in vehicule individuale care sunt folosite ca si intrari pentru modelul de furnizare al datelor.

2. Un model de furnizare a datelor capabil simula incarcarea unei retele.

Figura 1. Structura unui sistem DTA

Toate abordarile DTA realizate pana in acest moment pot fi categorisite in 4 clase bazate pe natura modelarii si solutionarii contextului respectiv:

1. Prgramarea matematica

2. Controlul optimal

3. Inegalitatea variationala(VI)

4. Simularea

Modele aflate in grupurile 1,2 si 3 sunt considerate modele analitice, care in general contin relatii matematice demonstrate, ce furnizeaza o vedere din interioriul acestor capacitati. In timp ce modelele analitice sunt stricte din punct de vedere matematic, acestea se bazeaza pe siple presupuneri in gestionarea dinamicii de trafic, facandu-le nepotrivite pentru aplicatiile la scara larga din lumea reala, bazate pe managementul si congestionarea traficului.

Aplicatiile la scara larga din lumea reala necesita modele care sa capteze carecteristicile stohaice a dinamicii traficului in detaliu, prin estiomare asi prezicerea fluxurilor OD timpilor de calatorie si a cozilor din trafic. Aceste caracteristici stau in general in spatele modelelor analitice existente si, din acest motiv, simulare este necesara.

Sistemele DTA bazate pe simulare

Sunt 3 tipuri de modele DTA bazate pe simulare care pot fi deosebite bazandu-ne pe nivelul de detaliu cu care acestea reprezinta sistemul studiat. Ele se clasifica in intervalul macroscopic-microscopic, dupa cum urmeaza:

- macroscopic(fidelitate scazuta)

- mesoscopic(fidelitate medie)

- microscopic(fidelitate inalta) 

Modele macroscopice trateaza traficul intr-o maniera generala, cum ar fi un flux uniform sau omogen, fara a lua in considerare fiecare componenta in parte(fiecare vehicol individual). Acestea dezvolta fluxuri aproximative de-a lungul retelei folosind concepte fizice sau metode analitice.

Modele microscopice descriu entitati, decizii si interactiuni individuale, cu un inalt grad de detaliu. Fiecare manevra a unui vehicol realizata intr-un anumit moment de timp al simularii este bazata pe estimarile provenite dintr-o lista de modele de comportament al conducatorilor auto.

Modele mesoscopice combina elemente din abordarile microscopice si macroscopice. Modele mesoscopice infatisaza activitatile si interactiunile fiecarui vehicol cu mai putine detalii fata de cele microscopice.

Modele Macroscopice

Modelele DTA macroscopice realizate in anii 60' aplicau metode fizice in descrierea trficului cum ar fi teoria fluidelor. Evaluarea traficului in timp si spatiu este reprezentata de un set de ecuatii diferentiale. In timp ce metodele analitice sunt de obicei folosite in rezolvarea acestor ecuatii, aestea nu au abilitatea de a evalua interactiunea dintre vehicole si drumuri conducand astfel la includerea simularilor in modelele DTA macroscopice.

Metodologia comuna a modelelor DTA macroscopice bazate pe simulare este aceea de a discretiza sectiunea de drum in celule. Modele macroscopice au avut o popularitate in crestere datorita implementarii eficiente si usoare impreuna cu alte sisteme de masurare a traficului implementate deja in marile orase.

Analiza: Metoda valorii - ingineria valorii Document online: Forme de comunicare in negocierile internaționale

Modelele Microscopice

Modelele microscopice infatisaza traficul la un inalt grad de detaliu, modeland in mod explicit fiecare autovehicol, interactiunile intre acestea si infrastructura drumului. Din acest motiv, variabilele modelelor dinamice, cum ar fi pozitia si viteza unui singur vehicul, reprezinta propietati microscopice. In modelele microscopice sunt incluse modelul de urmarire a masinii, modelul de schimbare a benzii, modelul de schimbare a rutei, operatiunea de semnalizare, detectorii de localizare si de trafic, etc. In orice caz, modelele microscopice necersita deseori un volum mare de date si calibrarea detaliata a parametrilor modelului, fapt ce necersita un volum mare de timp si resurse de calcul foarte mari.

Modele Mesoscopice

Modelele mesoscopice descriu in general entitati cu un nivel mare de detaliu, insa prezinta comportamentul si interactiunile acestor entitati cu un nivel de detaliu mai mic.

Aceste modele pot varia ca si forma in functie de cum este simulat traficul. O cale este aceea de a grupa vehicolele in pachete, rutand-le apoi de-a lungul retelei. Pachetul de vehicole se comporta ca o entitate, impartind viteza derivata din functia de densitate a vitezei definita pentru fiecare conexiune, si densitatea pe acea conixiune, in momentul intrarii. 

Simularea la scara inalta a congestiei in retele

De-a lungul ultimului deceniu, diminuarea congestinarilor a devenit o preocupare importanta pentru dezvoltarea urbana, necersitand astfel ca cercetarea in sistemele DTA bazate pe simulare sa se concentreze spre modelarea traficului in situatii de congestionare.

Exista trei dificultati majore in aplicarea sistemelor DTA pentru analiza la scara larga a retelelor de drumuri congestionate: eficienta computationala, scalabilitatea si acuratetea modelului. Principala provocare este realizarea schimburilor intre eficienta computationala si acuratetea modelului. Timpul de procesare al sistemului DTA este puternic influentat de scara problemei, care este la randul ei influentata de numarul de conexiuni, noduri si cereri. Aplicarea sistemelor DTA in retelele urbane din lumea reala, necersita in general o fidelitate inalta intre reprezentarea retelei si reteaua reala, fapt caracterizat deseori de un numar mare de conexiuni mici si cai ce necersita manevre de intoarcere frecventa si un simulator care sa poata face fata volumului mare de trafic. Mai mult decat atat, exista o dilema in ceea ce priveste reprezentarile retelelor la inalta sau joasa fidelitate. Reprezentarea dinamicii traficului din lumea reala poate fi deasemenea realizata la o acuratete mai mica, chiar inadecvata. Modelele de simulare de inalta fidelitate, pe de alta parte sunt realizate de obicei cu o acuratete mai mare, dar necersita o capabilitate de calcul foarte mare. In plus, nivelul potential de acuratete nu este intotdeauna atins din cauza complexitatii sistemului, ce consta intr-un numar mare de parametri ce necersita calibrare.

Ca si o solutie comuna, cercetatorii din domeniul sistemelor DTA vor realiza nivele variate de schimburi intre reprezentarea realista si eficienta computationala pentru modelele de cerere si de furnizare. Acest fapt permite cercetatorilor sa aiba o reprezentare realista adecvata fata de dinamica traficului si de capacitatea computationala in ceea ce priveste analiza retelelor la scara inalta.

O alta dificultate majora in aplicarea sistemelor DTA in retelele urbane congestionate este reprezentarea realista a congestiilor de trafic. Multe dintre caracteristicile retelelor urbane cum ar fi intersectiile complicate, conexiunile scurte si alegerea rutei reprezinta o provocare pentru model. De exemplu, traficul nemotorizat, cum ar fi bicicletele si pietonii, creaza de obicei interferente importante in intersectii, in special in tarile in curs de dezvoltare. In cazul in care un model DTA nu ia in calcul un astfel de fenomen, nivelele de congestie in intersectii pot fi gresit interpretate si subestimate.

Vice versa, daca conexiunile scurte si segmentele (lunguimea conexiunii este comparabila cu aceea a unei masini)  sunt reprezentate inadecvat, pot rezulta false ambuteiaje. In plus, o usoara supraestimare a fluxului de trafic pe o anumita ruta poate conduce simularea traficului dintr-un stadiul stabil intr-unul instabil, orice eroare in modelarea alegerii rutei putand conduce la congestionari inexistente in simularea respectiva.

Algoritmul de calibrare  

Pentru reprezentarea cu acuratete a congestionarii, modelul de calibrare necersita date reale. De obicei, intraile modelului cum ar fi fluxurile OD siparametrii a priori (caracteristici socioeconomice, relatii viteza/densitate pentru segmente) pentru diferite retele au valori diferite si sunt obtinute din date arhivate. Acest proces reprezinta calibrarea modelelor DTA. Diversi cercetatori au aratat ca cererea de estimare si predictie fluxurilor OD ce depind de timp reprezinta una dintre cele mai dificile sarcini atunci cand se incearca aplicarea sistemelor DTA ca si unealta de planificare.

In acest curs, vom face referinta la un algoritm de calibrare necesar unei retele de trafic care sufera o congestionare complexa. Acest alogoritm este neliniar, stohaic si la scara larga.

Algoritmii de optimizare au fost catalogati in trei categorii:

- cautarea caii

- model de cautare a pattern-ului

- metode aleatoare de cautare

Diferenta principala dintre aceste trei metode este modul in care se ia decizia de cautare a directiei.

Metoda de cautare a caii cauta de-a lungul unei cai la fiecare pas al miscarii, vectorul de decizie se muta in fata cu anume distanta intr-o directie particulara. De obicei, gradientul functiei poate fi derivat din directia miscari.

In metoda de cautare a pattern-ului, evaluarea functiei este folosita pentru determinarea directiei miscarii la fiecare pas. Rezultatele acestor alogoritmi de cautare sunt foarte sensibile relativ la eficienta evaluarii obiective a functiei.    

In metoda aleatoare de cautare, cautarea este realizata folosind intregul spatiu fezabil. Vectorul de decizie este acualizat folosind mecanisme probabilistice pentru realizarea unei optimizari.