[辣眼深评]－城市交通拥挤理论分析与动态判别方法研究！

水寿松

[这个贴子最后由水寿松在 2005/03/17 11:14pm 第 5 次编辑]


城市交通拥挤理论分析与动态判别方法研究
袁建华1 赵永进1 周晶2 （1 公安部交通管理科学研究所 2 南京大学）
    我国大中城市中每天都会发生不同程度的交通拥挤，有时或由于道路交通流量超过道路交通通行能力引起，有时或由于交通事故、突发交通事件等所引起。通常情况下，初始拥挤往往发生在路网的关键交叉口或路段，但若响应和处理不及时，就会影响到路网的其他区域，一些情形下，会出现延续几个小时的大面积严重拥挤现象，甚至是堵塞现象。如果将最初产生交通拥挤的地段点，称之为拥挤核心的话，那么这个核心就应是我们关注的重点，它是解决交通拥挤的瓶颈。
一、交通拥挤的属性分析
由于城市交通拥挤现象的复杂性，要求我们首先必须对城市交通拥挤的特征进行深人的分析，事实上，城市交通网络上的拥挤状况取决于组成城市交通网络的各个路段(有向弧)或交叉口处的交通状况。考虑到任何一个交叉口的交通状况也是由与其相连的路段上交通状况所决定的，因此可以以路段为单位来讨论交通拥挤的属性，属性应包括路段上交通拥挤发生的时间、地点、原因、类型、程度和分布形式等多个方面，在城市交通指挥中心中，可通过对与路段交通拥挤相关的数据进行多层次的综合分析处理来快速地确定这些属性。
……
二、交通拥挤空间分布及其发展趋势分析
1、交通拥挤的空间分布特点
城市交通拥挤的蔓延具有重要的空间特征，通常情况下，拥挤发在在路网的关键部位，或者仅仅是一个交叉口处独立地出现交通堵塞，有时会进行传播蔓延，影响到路网的其他区域。一般而言，严重交通拥挤现象的形成过程可以分成以下几个阶段：一个或几个路段形成排队，队长向后延续，并且影响到上游的若干交叉口，最后会在路网结构中形成饱和循环。这最后一个阶段被称为“交通堵塞”，是尤其必须避免的一种恶化现象。
……
三、交通拥挤动态判别方法研究
1、交通拥挤空间分布的判别方法
可以通过实时地收集处理交通拥挤地点的信息，将其反映到城市道路网络结构上，继而利用数据库技术对这些原始拥挤数据进行操作处理，动态地生成交通拥挤的空间分布形式。由于交通拥挤事件的地点属性反映的是路段信息，所以关键是判断有交通拥挤事件发生的路段之间的关系，主要包括以下几个方面：
……

huanghaijun

这是一个好题目和好开始, 上升到科学层面, 后面有大量的东西值得做. 把拥挤的传播过程刻画出来, 用数学模型和模拟, 哪怕是在很小的网络上实现, 也将很有启发意义. 目前工程界对类似问题的说法和想当然的感想和经验很多, 但...

水寿松

从网上看到的，不过不是很广泛的传播。
最初发稿单位：中国智能交通网 发布时间：2004年1月6日（发布页面：http://www.21chinaits.com/html/news_disp.asp?xwlbid=6&xw_id=1999）
随后 hc360慧聪网智能交通行业频道于2004年3月8日进行了刊登（发布页面：http://www.its.hc360.com/jishu/detail.asp?id=1547）
这两个刊登此文章的网页上文字内容相同，但是图片有所删减，我将这两个网页上的内容重新进行的整合处理，就是一楼我上传的文件了，希望带给大家现在看到的是最全的内容，当然如有正是发表文章，以那为准！

由于城市交通网络的现实性很强，也就是说需要构造出一个大家认同的类真实的交通路网，在此基础上进行交通流的模拟，其结果才会有可信性，因此难度比较大！目前国际上基于信息流的传播和拥挤模型及其模拟发展的热火朝天，其结果和模型对我们做交通流的研究来说具有相当程度的启发和引导作用！

huanghaijun

我见过研究谣言传播动力学的论文, 很有意思, 很严谨, 你跟着他的模型思路走, 发现结果就应该是那样子的, 没有破绽. 当然, 他也做了一些假定, 但在他的假定下, 逻辑是严密的, 谁都可以重复他的结果. 让人佩服.
科学家用Transims研究社会行为的聚集现象(SARS信息是如何传播开来的和大众所采取的避开行为), 论文发表在Nature上.
交通流(或拥挤)的传播研究, 做得好的话, 也应该有这样的效果.

水寿松

前段时间，天天看这类的paper，目前复杂网络领域的研究是全球科学研究领域最激动人心的研究领域了，每天的文章数以百计，各种模型何模拟的复杂现象层出不穷！
中科大汪秉宏教授的一个研究方向就是信息流何交通流在复杂网络上的演化机理，上周末，他们还开了一个这个方向的讲习班呢，见下：
Feb.26 (Saturday)
PM 7:30-10:00
Seminar 1:
A) Synchronization-Collective Behavior in Nature               
B) Quantum and Classical Diffusion on Small-World Networks
Spot: Physics-Chemistry Great Building, Lecture Room 17-009
Feb.27 (Sunday)
PM 4:00-6:00
Seminar 2 ( Public Lecture): Complex Networks: Structure and Dynamics
Spot: Modern Physics Building, Lecture Hall
PM 8:30-9:30 Group Meeting with Prof. Kim
Center Topic for Discussion:Network Marketing and Consumer Referral in a Small World Network
Feb.28 (Monday)
AM 9:00-11:00
Seminar 3：
A) Growing scale-free networks with tunable clustering
B) Self-Organized Scale-Free Networks from Merging and Regeneration
Spot: Physics-Chemistry Great Building, Lecture Room 17-009

目前，对于交通复杂网络已经有了一些成果，但是我部分的认同国际上大牛M.E.J.Newman 的观点，交通运输网络是复杂网络中技术网络的一种，不过他进行相关阐述的内容很少。
另外，TRANSIMS模拟了美国俄勒冈州波特兰市的一个标准日16万人的出行网络分布，其结果揭示了都市人群活动网络具有幂律分布的规律，其网络类型接近于无尺度网络，文章发表在Physical Review E上，同时还有一个技术报告在其网站上可以下载的！
目前，对于交通运输网络的认识不够充分，导致这方面的研究缓慢是一个主要的原因！
黄老师涉猎很广，PFPF！

huanghaijun

很可惜没有时间参加科大的讲座. 我在NSFC工作时, 复杂性科学研究专款就设立在管理科学部,所以接触了国内这方面的学者不少.
我对一个城市的交通网络从最初的一个点增长到现在如此复杂结构的过程, 原因和规律, 一直很感兴趣. 我与高自友教授研究组也在共同探讨这里面的问题,应该说要用到的数学知识并不很深, 倒是新点子和对模拟结果的解释能力很重要,剩下的就是扎扎实实地做了.
许多东西是相通的, 只要看破了. Nash在数学界是大数学家,可是他得的是经济学诺奖,而交通分配里经典的UE实际上就是Nash均衡.做交通分配相关理论研究的,不懂现代微观经济学的理论和模型,肯怕很难做出好成果. 类似, 做得一手好流体研究的, 做好交通流研究不应该很难.
几年前, 本科生常问我, 经济学家和管理科学家的数学知识比数理科学家差许多吗? 我就用一个国际上常讲的故事: 美国的NSF为了促进学科交叉, 一次活动中有意将几位物理学家和一流的微观经济学家安排在一个饭桌上.
饭吃完了, 双方大为震惊! 物理学家发现自己研究工作中使用的数学模型, 经济学家居然都懂. 经济学家发现, 物理科学并非想象的那样神秘! 双方握手!
SFI里, 一批物理学家, 生命科学家和经济学家, 合作的是那样好. 他们的纽带就是非线性现象.

水寿松

下面引用由huanghaijun在 2005/03/02 02:59am 发表的内容：
……
我对一个城市的交通网络从最初的一个点增长到现在如此复杂结构的过程, 原因和规律, 一直很感兴趣. 我与高自友教授研究组也在共同探讨这里面的问题,应该说要用到的数学知识并不很深, 倒是新点子和对模拟结果的解释能力很重要,剩下的就是扎扎实实地做了.
……
饭吃完了, 双方大为震惊! 物理学家发现自己研究工作中使用的数学模型, 经济学家居然都懂. 经济学家发现, 物理科学并非想象的那样神秘! 双方握手!
……

对于交通网络的复杂结构，一定需要指明你研究的层次即具体的研究对象，因为即使对于现有的城市路网的研究而言，这个网络还谈不上复杂的，虽然在GIS领域对于城市路网也谈复杂性，但是他们是讲的数据的表达性以及存储类型，和这里谈得复杂网络不一样的。
对于你说的复杂网络里面“用到的数学知识并不很深, 倒是新点子和对模拟结果的解释能力很重要”这句话，前半句我不赞成，后半句我认同！我倒是认为我们目前的数学还不够！这不是我想当然的结果，这是我慢慢认识到的，在和许多研究复杂网络的应用数学家谈论时，他们也在笑谈这个认识确实是这样的，因为这方面的工作现在有很多了，模型也很多，用以解释这个模型的建立以及复杂现象的产生和发展各个不同，有的甚至相互排斥，对于模拟结果的说明往往具有很大的局限性，当然能做到的至少要自圆其说。
目前对于复杂网络产生的机理，国际上这个领域的学者认为人类社会网络的生成至少需要5个指标，这个认识走了5年，呵呵！对于其他类型的网络，大多数还是目前公认的三个指标，但是事实真是这样嘛？

在现在的中国，你要说就交通运输领域，科学工作者和技术人员是否能够进行相互交流，我看都难以办到，不要说有些所谓的交通专家连交通流模型都不懂了，数理基础薄弱是中国当前众多领域专家学者的通病，国际上搞生物的要出好一点的像样一点的成果，哪个不通生物数学模型的？国内只会做试验，对于试验结果不能进行有效的科学合理分析是一大遗憾啊！
我甚至怀疑，由于国内交通专家数理基础的薄弱，导致他们写的教材、专著等书籍影响到了一大批人，主要是本科生和研究生，致使大部分学生的知识徘徊在工程技术应用这个层面上，不能有效的上升到科学提炼研究层面，抄袭和剽窃现象更是习以为常。通观国外的教材和专著，科学研究和工程技术应用并重，各有各的侧重点，阅读起来必须花功夫思考，读完收获很大，至少在科学观和方法论上有一定认识。
目前交通流研究中的非线性现象吸引了一大批不同领域的研究人员的关注，真诚的希望我国的科学工作者在这方面能够作出相当深度的工作，期待～

huanghaijun

80%同意, 20%担心 (你得罪工程师了).
我的工程经验: 在英国的大学里的土木工程系呆了一年, 在香港的大学里的土木工程系呆了3-4年, 在高速公路的建设工地上呆了一个暑假(我兄弟承包其中一段), 我坐1.2元的夏利车在北京马路上无聊地转, 看, 想. 我站在十字路口将那信号灯看了2个小时, 我翻阅了国内近十个城市的交通规划研究报告...可我还是不懂工程!
[DISABLELBCODE]

dingdangsgb

问问楼主门：复杂网络的定义是什么？SFI是什么机构的缩写？

xjtuits

对于道路交通流特别是网络交通流的研究，如何客观地评价各种算法的效果十分重要。个人认为，一些交通科学期刊上的文章的仿真对象太过理想化，离真实的路网有很大差距，这也影响了这些算法在工程实际中的可信度。如果交通科学的理论研究者能够给出一些在工程实际中成功应用的案例，相信交通作为严谨的科学会得到绝大多数学者的认同。国外的微观交通仿真研究、模拟DTA研究似乎挺红火的；国内搞智能交通研究的不少学术机构也热衷于交通仿真，但是至今仍没看到一套优秀的完全国产的交通仿真软件问世，真的很遗憾！我倒觉得MIT开发两套交通仿真软件的做法值得借鉴，MITSIM经过了现场验证，将动态OD矩阵加载到仿真器上，通过比较仿真路网中各路段的交通数据和现场相应的各路段的数据，可验证仿真器中的微观交通模型是否有效。同样的，作为模拟DTA系统代表作的DynaMIT(by MIT)和DynaSmart(by UTX and UMD)也都经过了严格的仿真测试和现场数据的离线测试，正在几个地区进行现场在线试验。ITS在美国同样有很多人质疑，但只要这些系统能够通过严格的独立现场测试，公众是会接受它的。
许多基础性的工作，可能没有多少理论上的新意，只有繁琐的细节和不小的工作量，但这些事还是需要去做的。比如建立有效的城市交通网络模型，开发实用的道路网络编辑器，为交通科学的研究和测试提供一个方便的工具，还是很有意义的事。
附上一幅图片，这是我们正在开发的系统DynaCASTIM(Dynamic Central Assignment System for Traffic Information Managment)的阶段性结果，目前可导入电子地图作为背景，编辑复杂的道路交通网络。系统充分借鉴DynaMIT和DynaSmart的思路，将包括路网模型、动态OD估计与预测算法、宏观交通模型、排队模型以及出行者信息响应行为模型和出行选择模型等，采用模拟DTA方法，功能是估计和预测大面积范围内的交通状况。

dingdangsgb

其实，道路交通网络编辑功能倒不需要自己专门开发，用GIS软件就可以了！不知楼上都用了哪些[模拟DTA]模型？

xjtuits

要是GIS能够满足需要，那就轻松多了，呵呵！GIS现在能够做到车道，但是系统的计算效率非常重要，因为需要做到能够实时在线预测交通状况，即在保证有足够精度的前提下，仿真速度（包括动画刷新）至少要比实际的交通系统快上几倍。系统将采用分布式计算机构，进行功能分解，域分解的并行计算模式难做一些。系统具有车辆运行的动画仿真功能，因此，可能在50个毫秒的周期内就将完成所有的计算任务，包括重画视区范围内所有的车辆和道路网络。此外，道路网络的数据结构大量采用链表将相关的网络元素串起来，采用效率较高的VC实现。综合考虑，还是自己开发网络编辑器，基于MapX等开发客户端软件，显示交通信息。实际上，现在已知的微观交通仿真软件，如Paramics, VISSIM, DynaMIT, DynaSmart均采用自己的路网数据结构和编辑器，不过可以导入AutoCAD或者JPG等图形文件作为底图，再沿着底图的轮廓线画出自己所需的交通网络，产生特有结构的数据存储。
所用的交通模型很多，但主要采用DynaMIT的模型，建议看看DynaMIT的技术文档，本论坛上有该网站地址。车辆在路段上的运动分为非排队阶段和排队阶段。前者利用流体模型计算车辆运行的平均速度，后者用排队论计算交叉口附近的排队消散率。路段和路口的通行能力是非常重要的参数，最好能够不断地通过反馈进行标定。
系统还是较复杂，希望具有良好的扩展性，容易集成以后的一些更先进的交通模型。

huanghaijun

敬佩楼上的工作,祝成功. 开发实用的系统确实是一个工作量大, 需要多学科,很多人协作的大事情. 需要搞IT的人加盟, 他们在图形,接口,海量数据存储与处理等方面有优势.我们搞理论的就是想穷根问底, 搞清楚交通行为的动机, 拥挤的产生和传播机理, 就象生命科学家想搞清楚大脑到底是如何让手动起来的, 你脑子一想, 手就动了,比光速快多了,玄不玄?

huanghaijun

对了, SFI是Santa Fe Institute, 有一年被评为全美top one研究所.
复杂适应性系统
“复杂性”研究的前沿阵地是美国新墨西哥的圣塔菲研究所（SFI）。SFI热衷于不同学科之间的深入探讨与相互影响，试图在不同的系统之间找出一些共性，并称之为“复杂性”科学的研究。他们声称自牛顿以来，一直统治着科学领域的线性、还原论的思维模式正在被突破，这使他们能够面对当今世界上的大问题。至于复杂性科学的一些来龙去脉，圣塔菲研究所（SFI）的首任所长柯文（George A. Cowan，费米奖的获得者）在1994年SFI举行的一次学术会议的开幕式上作过简要的叙述[5]：复杂性作为一门科学，及现代唤醒复杂性兴趣的起源地是维也纳。1928年贝塔朗菲（Von Bertalanffy）完成描述生物有机体系统的毕业论文。在此之前的若干年，怀特海（Alfred North Whitehead）在“科学和现代世界”上以“有机体的哲学”一文，描述了相类似的见解。自此以后的20年，在这方面通过发表著作，做出实质性贡献的人和著作有：马卡洛赫和匹茨（McCulloch and Pitts）的神经网络（neural network）、冯•诺依曼的元胞自动机（cellular automata）和复杂性 [6]、以及维纳（N. Wiener）的控制论（Cybernetics）。到了50年代以后，尽管普里高津（Prigagine）[7]及哈肯（Haken）做出过重要的贡献，但研究进展较为缓慢。从90年代开始，SFI致力于复杂性科学的各有关方面的工作。
    圣塔菲研究所致力于创造一个比美国的大学还要宽松的学术环境，发扬科学民主，畅所欲言，从而发展前沿学科，进行学科融合的研究。SFI每年都要举行一些讨论会，开讨论会前选定主题。随着研究工作的不断开展，他们对复杂性的理解不断深入[8-11]。近年来，SFI把一些科学家，如John Holland, Brian Arthur，Stuart Kauffman, Christopher Langton等，吸引到该地进行学术交流，拓宽了复杂系统的研究内容。通过深入的讨论，使一些学者的研究兴趣逐步扩大，交叉的特征越来越明显，开展了经济复杂自适应系统（Economy as an Evolving Complex System）[9,10]，混沌边界（Edge of chaos）[12]、人工生命（Artificial Life）[12,13]和系统进化（Evolution of System）[10,11,14]等方面的研究。
另外，SFI对复杂性的研究涉及到经济、组织管理、危机处理、军备竞赛等。他们的工作在以下几个方面有启发意义：(1) 对传统的均衡经济学的挑战[1,14]；（2）对战略决策的启示[15]；（3）复杂自适应系统（Complex Adaptive Systems）的作用[9,10]。SFI着重于系统的研究，称“复杂性在系统之中”，是美国研究复杂性的主要流派。
1999年4月2日美国《Science》出版了题为“复杂系统”的专辑， 两位编者Richard Gallagher和Tim Appenzeller从复杂性研究的主流出发，经过精心安排，邀请了物理、化学、生物、经济、生态、地理环境、气象、神经科学等方面的著名科学家撰写了他们所从事的领域中关于复杂系统的研究进展。这个专辑除了八篇来自不同领域，持不同观点，关于复杂系统的研究报告外，还提供了四份生物科学中的最新报道作为案例分析。

复杂系统与复杂性
本领域研究复杂性和复杂系统中各组成部分之间相互作用所涌现出的特性与规律，采用还原论与整体论相结合的方法，探索并掌握各种复杂系统的活动原理。80年代以来，国际上兴起复杂系统与复杂性研究的热潮，代表性的学派有复杂适应性系统学派、结构学派、系统动力学派、人工生命以及我国学者提出的开放复杂巨系统概念和方法论等。开展复杂系统与复杂性研究对于人类突破自身认识能力的局限性，提高解决大问题的能力，具有重要的科学意义。
本领域是典型的大跨度交叉领域，需要融合多方面的知识开展综合集成研究。根据目前的情况，可以按照基本理论与方法以及三个典型的应用方面（暂称为物质、生命与社会三个方面）设置研究方向，在积极发展复杂系统与复杂性研究的一般理论与方法论的同时，以这三个方面的典型复杂系统（见举例）为对象，研究其复杂性和复杂机理，探索控制与管理复杂系统的办法。
主要研究方向及内容：
1.复杂系统与复杂性的理论与方法研究
复杂系统的动力学与建模
复杂系统结构、功能与行为
复杂系统的度量、辨识、预测与评价
复杂系统的演化、涌现、自组织、自适应、自相似机理  
复杂系统的调控
人 — 机结合的综合集成
2. 物质层次复杂系统的研究 （举例）
湍流的复杂性
材料损伤的灾变
成矿动力巨系统的复杂性及时空结构涌现机制
火灾系统的动力学演化
复杂结构系统在线症断、预测与安全管理
3.生命层次复杂系统的研究（举例）
脑动态集群的时空结构与功能的涌现机制
脑高级功能（包括意识）的复杂性探索
生命系统的演化与行为
生态系统在人类干扰下物种相互作用的演化复杂性研究
4.社会层次复杂系统的研究（举例）
经济动力学研究
逐步开放条件下我国金融系统的复杂性与规避风险研究
网络社会与知识经济时代的组织结构与调控问题
大型复杂社会系统的建模控制与组织管理

itslu

请黄老师帮忙，国外在把交通流系统作为一个复杂系统，研究它的演化、涌现、自组织、自适应、自相似机理，有哪些人作了大量工作啊？