基于元胞自动机模型的交通系统行为建模与分析研究

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雅宝题库解析：
本文运用元胞自动机模型研究复杂交通行为，并结合学习理论改进元胞自动机模型。元胞自动机模型能够深入到具体的行车过程，借助简单的演化规则将细致的驾驶行为跟宏观集聚现象联系起来，不仅可以研究交通流的复杂特性，而且能够评价改善交通系统的各种措施。本文结合学习理论进一步改进了交通流元胞自动机模型，融入惯性行为后拓展了交通流亚稳态特性研究，在理论上丰富了元胞自动机交通流建模工作。在应用方面，本文还研究了公交线路系统、行人-行人交互系统中典型异向交通流的行为特性，并提出了提升系统效能的策略。主要研究内容和创新点可概括如下：1. 基于学习理论拓展和改进了经典元胞自动机交通流模型。引入强化学习机制后，扩充了慢化特性，建立了含有学习和遗忘效应的“自学习”慢化行为演化机制，得到一种更趋合理的元胞自动机模型。在元胞自动机混合交通流模型中考虑社会学习效应后，又得到一种反应交通环境中司机之间相互影响的“他学习”模型。在学习效应作用下，司机的主动适应或者被动改变，抑或模式间的相互转化，均会影响到车辆的时空分布，进而涌现出新的交通流宏观特性。2. 交通流亚稳态现象的进一步研究。考虑了车辆的不同加速和慢化模式，在经典NaSch模型中分别引入了加速幅度、减速幅度和加速概率，补充了有关慢启动产生亚稳态和回滞现象的研究。借助惯性行驶的思想，得到考虑“慢启动效应”和“巡航控制”的广义元胞自动机交通流模型。3. 公交线路系统集簇现象的成因探讨。在比较了公交线路车流和蚂蚁觅食行为后，引入了一种简单的元胞自动机模型用以描述车辆-乘客的互动行为及关键的车流特性（集簇现象）。从公交停靠站和乘客两个层面，详尽的探明了触发集簇现象的各类影响因素。4. 抑制集簇现象的控制策略分析。在探明集簇现象成因的基础上，引入两种反馈策略（巡航控制信息反馈，“信息素”反馈），提出一类可变跃迁概率元胞自动机公交线路模型。数值实验显示，控制策略的确可以使公交车辆通过合作驾驶实现在线路上的尽可能均匀分布，极大地限制了集簇现象，降低了停靠站内等待乘客数目，提升了系统的整体效率，具有一定的现实指导意义。5. 行人-行人交互系统微观建模与特性分析。横向梳理了公交系统、行人-行人（车辆-行人）系统之间的关联，总结了此类交互系统的共性建模方法。在此基础上，将从众行为纳入到行人-行人系统中去，阐述了从众行为负面影响交互系统的规律，为科学合理的规划这类系统提供了比较好的改进途径和潜在的决策支持。