前言

研究城市路网交通流的动态特性，揭示交通拥堵的形成机理、传播规律和消散机制，能为城市交通问题的解决提供理论依据。元胞自动机模型是研究城市路网交通流动态特性的一个有效工具，能够再现许多重要的交通流特征。本书由浙江师范大学施俊庆撰写，构建了若干不同类型的城市路网交通流元胞自动机模型，研究了城市路网交通流的动态特性、交通事件影响下的城市路网拥堵特性与控制方法，以及车路通信环境下的生态驾驶行为，希望能将作者在基于元胞自动机的城市路网交通流建模与仿真研究中获得的研究成果反映出来，给读者一些参考。具体而言，本书的主要内容包括如下五个方面。

（1）城市路网交通流动态特性

改进了元胞自动机模型，定义了车辆的OD属性和路径选择行为，建立了城市路网的评价指标体系，构建了无信号控制和信号控制的双向两车道路网元胞自动机模型。路段上的车辆采用双向交通的两车道模型规则进行更新。交叉口处的车辆按照所处的位置，确定优先通行权。同时，为了避免车辆在交叉口的死锁，提出了一个避碰规则。数值模拟结果表明，城市路网交通流基本图与道路交通流非常相似；随机慢化概率和期望车速对路网交通流的影响随着路网交通密度的增加而减弱；借反向车道超车的行为会降低路网车速，增加路网拥堵的可能性；在低密度时，信号控制会降低路网车速；最佳信号周期时长随着路网交通密度的增加而增加，趋向于某一固定值。

（2）大型活动影响下的城市路网拥堵特性及控制方法

构建了双向四车道路网元胞自动机模型。交叉口处的车辆在遇到冲突车流时，按照所处的位置确定是否具有优先通行权。利用该模型研究了城市路网容量的影响因素，模拟了大型活动进场和散场时对路网交通流的影响。数值模拟结果表明，路网容量随着路网规模的增加而增加，但是路网容量的增加幅度要小于路网规模的增加幅度；路网容量与路网结构密切相关，路网容量随着交叉口数量的减少和路段长度的增加而上升；提高车辆的起讫点分布与路网的匹配程度能提高路网容量；禁止换道和频繁换道都会降低路网容量，换道成功率随着路网交通密度的增加而下降；信号控制能够提高路网容量，在密度较低时，信号控制下的路网车速低于无信号控制下的路网车速，在密度较高时则正好相反；大型活动进场和散场时分别会导致不同的路段车速下降；路网拥堵随着活动规模和背景交通量的增加而加剧；限制日常出行和引导活动参与者错时出行能够提高路网车速，缓解交通拥堵。

（3）道路施工影响下的城市路网拥堵特性及控制方法

构建了环形交叉口路网元胞自动机模型。每个路段由直行、左转和右转三条车道组成，车辆根据其在前方交叉口的转向和超车的需要在禁止变换车道线前换道。交叉口处的车辆按照环形交叉口的运行规则进行更新。利用该模型分析了交通诱导环境下的车辆路径选择行为，研究了道路施工对城市路网交通流的影响。数值模拟结果表明，动态路径诱导能够降低出行时耗，利于交通流在路网上的均匀分布，提高路网容量；路径诱导的效果取决于路径诱导的方式、服从诱导的比例、诱导周期的长短及路网交通密度的大小；路网车速随着封闭车道数量和施工路段数量的增加而下降；半封闭施工时，交通分流能缓解交通拥堵，但是绕行车辆的比例存在一个最佳值；动态路径诱导能有效缓解道路施工时绕行路段的交通拥堵。

（4）交通事故影响下的城市路网拥堵特性及控制方法

构建了双向六车道路网元胞自动机模型。路段上的车辆按照四种换道规则进行换道，交叉口前的车辆根据信号灯状态和交叉口内的冲突车流情况决定是否进入交叉口。该模型充分考虑了交叉口各方向冲突车流的影响，能够更加真实地反映交叉口的车流运行状态，既能体现交通事故发生时交通拥堵在路网上的传播和消散，又能反映车辆的路径选择行为对路网拥堵的影响。研究结果表明，交通事故对路网拥堵的影响程度随着背景交通量、封闭车道数量和事故持续时间的增加而增加，随着与路网中心的距离和与上游交叉口的距离增加而减小；信号控制能弱化交通事故对路网拥堵的影响；临时车辆禁行和动态路径诱导能有效缓解交通拥堵；车辆禁行开始的时间对拥堵控制效果具有重要的影响。

（5）基于元胞自动机的生态驾驶行为仿真

基于改进的元胞自动机模型建立了一个车路通信环境下的交叉口仿真平台，利用强化学习技术建立了车辆行驶轨迹与当前状态之间的最佳映射关系，采用当前时刻车辆与交叉口的距离、信号灯状态和车辆速度等参数来描述车辆的状态特征，使用加速、减速和匀速作为车辆的动作，利用车辆运行过程中的二氧化碳排放量和停车次数作为车辆控制策略的奖惩依据，采用Q学习算法优化车辆的驾驶行为，实现生态驾驶，利用CO2，CO，HC，NOx等尾气排放量和行程时间、停车时间、停车率等交通参数来评价生态驾驶行为的实施效果。仿真结果表明，通过强化学习获得的生态驾驶行为不仅可以减少尾气排放，还可以优化通行效率。