Результаты научных исследований в области теории управления ТП, методологии имитационного моделирования, технологии программирования внедрены в учебный процесс Самарского государственного аэрокосмического университета, Самарского государственного технического университета, Самарского филиала Саратовского юридического института МВД России.

Получены результаты, имеющие практическую ценность, подтверждающие высокую эффективность разработанных методов, алгоритмов и программных средств: на основе разработанных методов построены геоинформационные модели транспортной инфраструктуры г. Самара, включающей модели улично-дорожной и транспортной сетей, технических средств организации дорожного движения, транспортных потоков; спроектированы и наполнены базы данных; получен значительный объем экспериментальных данных о характеристиках ТП; проведены модельные исследования по оценке управленческих решений организации движения; проведен анализ и выданы рекомендации по дислокации дорожных знаков и светофорных объектов на УДС; проведен анализ безопасности транспортной сети.

Апробация работы. Основные научные и практические результаты диссертации докладывались и обсуждались на Международных, Российских и региональных научных конгрессах и конференциях. Доклады представлены на: II-XIII Международных научных конференциях «Математика. Компьютер. Образование» (Пущино-Дубна, 1995-2006); IV Российской н/м конференции «Пути и методы совершенствования учебного процесса» (Самара, 1995); Междун. конференции-выставке «Информационные технологии в непрерывном образовании» (Петрозаводск, 1995); V Междун. междисциплинарной н/п конференции «Современные проблемы в науке и образовании» (Алушта-Харьков, 2004); Всероссийской конференции «Безопасность транспортных систем» (Самара, 2002); Всероссийской н/п конференции «Безопасность – многоуровневый аспект: превентивные меры и методы» (Пенза, 2003); Всероссийской н/п конференции «Развитие инновационного потенциала отечественных предприятий и формирование направлений его стратегического развития» (Пенза, 2003); Междун. научной конференции «Математика. Образование. Культура» (Тольятти, 2005); научно-технической конференции с международным участием «Перспективные информационные технологии в научных исследованиях, проектировании и обучении (ПИТ-2006)» (Самара, 2006); Шестом Международном симпозиуме (INTELS’2004) «Интеллектуальные системы» (Москва-Саратов, 2004); 6, 7 международных н/п конференциях «Организация и безопасность дорожного движения в крупных городах» (Санкт-Петербург, 2004, 2006).

Отдельные вопросы теории и разработки систем управления дорожно-транспортной инфраструктурой послужили темами двух защищенных кандидатских диссертаций, подготовленных при участии автора.

Личный творческий вклад диссертанта. По теме диссертации опубликовано более 80 работ, в том числе 2 монографии. Основные результаты представлены в работах [1-37]. В число указанных публикаций входят 11 статей из «Перечня ВАК ведущих научных журналов и изданий, выпускаемых в РФ, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты на соискание ученой степени доктора наук».

Структура и объем диссертации. Диссертация состоит из введения, шести глав, заключения, библиографического списка и приложений, содержит 317 страниц основного текста (106 рисунков, 19 таблиц). Библиографический список содержит 271 наименование литературы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертации, указаны цель и задачи исследования, выделены результаты, имеющие научную новизну и практическую ценность работы.

Глава 1 посвящена аналитическому обзору и классификации моделей и методов решения задач управления транспортными потоками в рамках функционирования ИТС.

Интеллектуальная транспортная система – комплекс интегрированных средств управления транспортной инфраструктурой (улично-дорожной сетью, техническими средствами организации дорожного движения, транспортными потоками), предназначенный для решения задач организации дорожного движения на основе современных информационных технологий, обеспечивающих обработку различных видов информации о функционировании транспортной инфраструктуры в реальном масштабе времени. Многоуровневая, сложноорганизованная ИТС представляет собой гибридную систему, состоящую из множества разнородных систем, сложным образом взаимодействующих друг с другом – управляющих, классифицирующих, прогнозирующих, экспертных, принимающих решения или поддерживающих эти процессы, объединенных для достижения единой цели.

ИТС является классическим примером сложной системы с присущими ей свойствами:

многомерностью, иерархичностью и эмерджентностью, обусловленными большим числом взаимосвязанных элементов;

многофункциональностью элементов системы;

многокритериальностью, обусловленной имманентностью (несовпадением) целей отдельных элементов системы;

сложным (вероятностным и динамическим) поведением, проявляющимся во взаимосвязи подсистем и требующим обратной связи при управлении;

необходимостью высокой автоматизации управления.

Системный подход к решению задач управления транспортной инфраструктурой мегаполиса обеспечивается разработкой и использованием ИТС. Концепция развития ИТС заключается в изучении функций существующих систем управления транспортными потоками, оценке степени влияния различных подсистем на развитие всей транспортной инфраструктуры, создании архитектуры системы и согласовании стандартов для развития ИТС, как интегрированной системы. Технологии ИТС имеют много направлений применения, однако, в силу имманентности целей каждой подсистемы ИТС в отдельности, потенциальные возможности ИТС, как системной единицы, не реализуются.

Синергетический эффект при проектировании ИТС проявляется в форме организационно обусловленного перехода от имманентности к синергии за счет последовательно расширенной системной интеграции:

постановка проблем организации дорожного движения в ИТС;

разработка решений по функциональной, институциональной, информационной интеграции ИТС;

использование транспортной, экономической, информационной логистики;

разработка концепции функционирования ИТС;

развитие подсистем в каждой функциональной группе;

интеграция информационных потоков между подсистемами ИТС.

Анализ мировых проектов ИТС показал, что новейшие достижения в области информационных технологий, компьютерной техники, современных видов связи, эффективных навигационных систем, технических средств сбора, обработки информации и регулирования дорожным движением не находят широкого применения при управлении автомобильными перевозками и движением из-за недостаточных научных знаний для использования всего спектра функциональных возможностей указанных разработок. Необходимы развитие и разработка методов, моделей, алгоритмов и программного обеспечения для решения задач распределения ТП на сети автодорог и оптимизации маршрутов движения, как отдельных автомобилей, так и ТП, в условиях применения технологий ИТС.

Для реализации задач исследования функционирования транспортной инфраструктуры проведен системный анализ области исследования, включающий в себя систематизацию понятий, классификацию принципов и методов исследования. Анализ предметной области «Организация дорожного движения» позволил выделить основные классы объектов и их ассоциаций, определить регламент связей для транспортной сети, транспортного потока и технических средств организации дорожного движения, классифицировать задачи мониторинга характеристик, управления транспортными потоками и перевозочным процессом и информационного обеспечения участников движения. Классификация задач интеллектуальных транспортных систем приведена на рис. 1.

Транспортные сети характеризуются различными параметрами (вид транспортной сети, базовые компоненты, плотность, топология), оказывающими влияние на процесс управления распределением ТП. Для любой сети характерны проблемы, связанные с обеспечением надежности, производительности и безопасности.

Объектом управления в автоматизированной системе управления дорожным движением, как подсистемы ИТС, является транспортный поток. Являясь сложным социальным объектом, он обладает рядом характерных особенностей: стохастичностью поведения, связанной с наличием имманентных целей управления по отношению к основной цели; нестационарностью, проявляющейся во временнoм изменении параметров, описывающих поведение объекта управления; временными колебаниями характеристик объекта (час, сутки, время года); многообразием и неповторяемостью экспериментов, проявляющемся в отличии результатов при одних и тех же управляющих воздействиях на объект. ТП описывается совокупностью признаков: интенсивностями, скоростями, типовым составом, интервалами в потоке и др.

Рисунок 1. Классификация задач интеллектуальных транспортных систем

Задача управления движением ТП с помощью технических средств организации дорожного движения (ТСОДД): дорожных знаков, светофоров нанесения разметки, расстановки на УДС, решается как задача оптимальной и корректной, с точки зрения обеспечения безопасности движения, дислокации на УДС дорожных знаков, светофоров и разметки. Эта задача требует использования современных интеллектуальных информационных технологий с привлечением геоинформационных систем. Оптимальные параметры управления светофорной сигнализацией и дислокации ТСОДД обеспечивают равномерное распределение (канализирование) ТП и позволяют снизить задержки транспортных средств на локальном перекрестке и в целом на УДС.

Управление транспортными потоками и перевозками является типичной задачей, в которой, с одной стороны, выступают присущая ей параллельность, динамика, децентрализация и недетерминизм, а с другой – широта спектра приложений, для которых она является ключевой. Разработка и исследование эффективности различных методов управления ТП требует знания закономерностей поведения ТП на УДС города. Знание текущей информации о динамическом состоянии функционирующей системы позволяет, с одной стороны, организовать оптимальное управление с адаптацией к изменяющимся внешним условиям, с другой – принимать своевременные и правильные решения при возникновении нештатных ситуаций. Для системы управления ТП можно выделить следующие классы ситуаций:

нормальное состояние – свободный поток;

ситуация критического управления – насыщенный поток;

аварийная ситуация – состояние затора.

Поддержание эффективности системы при переходе от одного класса ситуаций к другому связано с принятием решения об изменении вида управления. Различают локальное управление, заключающееся в выработке воздействий на основе статистически оцененных макрохарактеристик потока в зоне одного перекрестка, и системное управление, обеспечивающее оптимизацию дорожного движения в зоне нескольких перекрестков улично-дорожной сети. Разновидностью системного управления является координированное управление, обеспечивающее безостановочный проезд через все регулируемые перекрестки УДС группы транспортных средств, движущихся с определенной скоростью.

Разнообразие функций управляющих алгоритмов объясняется тем, что в сложной системе управления транспортной инфраструктурой один и тот же комплекс программ используется для управления несколькими разнотипными объектами и, кроме того, сам является объектом управления для других управляющих систем более высокого ранга.

Информационные технологии в системе управления транспортной инфраструктурой

В постановке задачи структурно-параметрического синтеза системы управления дорожно-транспортной инфраструктуры присутствует многоаспектность взгляда на объекты транспортной инфраструктуры, их связи, функционирование и информационную интерпретацию, продиктованная сложностью и разнородностью моделей ПрО «Организация дорожного движения».

Реализацию гибкой технологии компьютерного проектирования (анализа и синтеза) резонно осуществлять на основе объектно-ориентированного подхода с применением паттернов, как наиболее соответствующего особенностям этой технологии. Структурными компонентами системы являются: база данных, геоинформационная система, системы моделирования, поддержки принятия решения, экспертные системы. База данных ИТС может содержать сотни тысяч простых объектов. Для проведения автоматического анализа данных используется технология Data Mining, позволяющая в «сырых данных» обнаружить ранее неизвестные, нетривиальные, практически полезные и доступные для интерпретации знания. Геоинформационная система (ГИС) объединяет в себе возможность работы с базами данных, в том числе с объектами ИТС, с визуализацией данных в виде географической карты, и является удобным средством для хранения и обработки геоинформации, обладает огромным потенциалом в области поддержки принятия решений. Нейронные сети претендуют на то, чтобы стать универсальным аппаратом, решающим различные специфические задачи из разных проблемных областей транспортной инфраструктуры.

Для описания информационных объектов системы резонно использовать гибридные модели, в основе которых лежит объектно-ориентированный стиль представления информации. Методологические основы ООП сложились на базе результатов фундаментальных научных дисциплин, а компьютерная поддержка обеспечена эффективными геоинформационными технологиями, технологиями программирования и управления базами данных на основе паттернов. Парадигма такого подхода основана на согласии с тем, что любая сколь угодно сложная искусственная модель реального объекта всегда будет примитивнее и проще оригинала, и только многоаспектное его изучение с последующей интеграцией получаемых результатов позволит обрести необходимые знания или приблизиться к оптимальному решению.