مهندسی ترافیک

مهندسی ترافیک

تعیین بهترین محل قرارگیری شناسگرهای ترافیک با هدف تخمین زمان سفر با الگوریتم ژنتیک

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکترا، گروه برنامه‌ریزی حمل‌ونقل، دانشکده مهندسی عمران و محیط‌زیست، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
2 استاد، گروه برنامه‌ریزی حمل‌ونقل، دانشکده مهندسی عمران و محیط‌زیست، دانشگاه تربیت مدرس، تهران، ایران
3 استادیار، دانشگاه شهید باهنر کرمان، کرمان، ایران
4 دانشجوی دکترای دانشگاه شمال
چکیده
استفاده از تجهیزات شناسگرهای حلقه‌ای القایی در حرفه مهندسی ترافیک بسیار مرسوم است. ازآنجاکه اطلاعات استخراج‌شده از داده‌های برداشتی از این شناسگرها تابعی از محل این شناسگر‌ها است، در این تحقیق روش‌شناسی تعیین محل بهینه این شناسگرها ارائه می‌شود. برای این منظور تابع هدف به‌صورت خطای تخمین زمان سفر تعریف می‌شود. این خطا اختلاف‌زمان سفر واقعی وسایل نقلیه با زمان سفری است که شناسگر (یا شناسگرها) برآورد می‌کند. بهینه‌سازی تابع هدف برای این مسئله با الگوریتم ژنتیک فرمول‌بندی شد و پس از کد نویسی در محیط نرم‌افزار متلب، با داده‌های واقعی ترافیک حل گردید. کد نویسی انجام‌شده، امکان انتخاب تعداد شناسگرهای موردنیاز در مقطع تحت مطالعه را برای کاربر فراهم می‌کند. داده‌های ترافیکی در این تحقیق از وب‌سایت NGSIM به دست آمد. کل داده‌های این تحقیق شامل ربع ساعت جریان ترافیک در بخش 500 متری از یک آزادراه 6 خط عبور است. نتایج به‌دست‌آمده جهت تعیین محل بهینه شناسگرهای ترافیکی، برای برخی تعداد مشخص شناسگر، حاکی از تغییرات زیاد جواب‌ها در تعیین محل بهینه شناسگرها است که این امر نشان می‌دهد برای شرایط مقطع آزادراهی تحت بررسی و داده‌های ترافیکی آن، حالات مختلفی از محل شناسگرها می‌تواند مطلوب باشد. بااین‌حال، جهت ارزیابی میزان خوبی محل شناسگرهای پیشنهادی توسط الگوریتم، برای تعدادهای مختلف شناسگر، حالت بهینه با حالت جواب یکنواخت، یعنی جوابی که بسته به تعداد شناسگر طول ناحیه 500 متری تحت بررسی را به قسمت‌های مساوی و یکنواخت تقسیم کند، مقایسه شد و نتایج نشان داد روش پیشنهادی در تعیین محل بهینه شناسگر نسبتاً موفق است. هرچند با داده‌های این مطالعه بهبود بسیار زیادی مشاهده نشد، به نظر می‌رسد روش‌شناسی ارائه‌شده برای تعیین محل بهینه شناسگر به‌ویژه در کریدورهای طویل بسیار سودمند است.
کلیدواژه‌ها

- National Transportation Statistics, Bureau of Transportation Statistics, U. S. Department of Transportation, Washington, D. C, 2007.
- Bremmer, D., K. Cotton, D. Cotey, and C. Prestrud. Measuring congestion: learning from operational data. In Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, No. 1895, Transportation Research Board of the National Academies, Washington, D. C., 2004, pp. 186-196.
- Massey, A., G. W. Saylor, H. W. Wood, B. Baur, and E. Hauser. Summary of ITS best management practices and technologies for the state of Ohio. In Proceedings of ASCE Conference, October 2001, pp. 127-134.
- Safirova, E., K. Gillingham, W. Harrington, and P. Nelson. Are HOT Lanes a HOT Deal? The Potential Consequences of Converting HOV to HOT Lanes in Northern Virginia. Urban Complexities Issue Brief, Washington, D. C., Resources for the Future, 2003.
- Fielding, G. J., and D. B. Klein. High Occupancy/Toll Lanes: Phasing in Congestion Pricing a Lane at a Time. Policy study 170. Los Angeles: Reason Foundation, November 1993.
- Ungemah, D., and M. Swisher. So You Want To Make a High-Occupancy Toll Lane? Project Manager‟s Guide for Conversion from High-Occupancy Vehicle Lane to High-Occupancy Toll Lane. In Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, No. 1960, Transportation Research Board of the National Academies, Washington, D. C., 2006, pp. 94-98.
- Appiah, J., and M. W. Burris. QuickRide User Response to Different HOT Lane Operating Scenarios. Presented at 84th Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington, D. C., 2005.
- Halvorson, R., M. Nookala, and K. R. Buckeye. High-Occupancy Toll Lane Innovations: I-394 MnPASS. Presented at 85th Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington, D. C., 2006. 130
- Mowday, M. Equity and High-Occupancy Toll Lanes: Literature Review and Minnesota‟s Perceptions About I-394 High Occupancy Toll Lanes. Presented at 85th Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington, D. C., 2006.
- Frank D., J. Zmud and T. Patterson. Pricing Comes to Minnesota: Attitudinal Evaluation of I-394 HOT Lane Project. Presented at 85th Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington, D. C., 2006.
- Zhang, G., Y. Wang, H. Wei, and P. A. Yi. Feedback-Based Dynamic Tolling Algorithm for High-Occupancy Toll Lane Operations. In Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, No. 2065 Transportation Research Board of the National Academies, Washington, D. C., 2008, pp. 54-63.
- Jain, M., and B. Coifman. Improved Speed Estimates from Freeway Traffic Detectors. ASCE Journal of Transportation Engineering, Vol. 131, No. 7, 2005, pp. 483-495.
- Garry F. L. Travel Time Estimation on Freeways Using Loop Detectors and AVI Technologies. Compendium: Graduate Student Papers on Advanced Surface Transportation Systems, Southwest Region University Transportation Center, Texas Transportation Institute, Texas A&M University System, College Station, TX. 1998, pp. 115-152.
- Smith, B. L., R. B. Holt, and B. Park. Travel time estimation for urban freeway performance measurement: understanding and improving upon the extrapolation method. Presented at 83rd Annual Meeting of the Transportation Research Board, Washington, D. C., 2004.
- Turner, S. M., S. M. Eisele, R. J. Benz, and D. J. Holdener. Travel time data collection handbook. Report No. FHWA-PL-98-035, Texas Transportation Institute, Texas A&M Univ., College Station, Texas, 1998.
- Li, R., G. Rose, and M. Sarvi. Evaluation of speed-based travel time estimation models. Journal of Transportation Engineering, Vol. 132, No. 5, 2006, pp. 540- 547.
- Nanthawichit, C., T. Nakatsuji, and H. Suzuki. Application of Probe-Vehicle Data for Real-Time Traffic-State Estimation and Short-Term Travel-Time Prediction on a Freeway. In Transportation Research Record: Journal of Transportation Research Board, No. 1855, Transportation Board of National Academics, Washington, D. C., 2003, pp. 49-59.
- Westerman, M., R. Litjens, and J. Linnartz. Integration of Probe Vehicle and Induction Loop Data Estimation of Travel Times and Automatic Incident Detection. 131 Publication UCB-ITS-PRR-96-13. California Partners for Advanced Transit and Highways (PATH), University of California, Berkeley, 1996.
- Bloomberg, L. D., V. W. Bacon, and A. D. May. Freeway Detector Data Analysis for Simulation of The Santa Monica Freeway - Initial Investigations. Publication UCB-ITS-PWP-93-1, California Partners for Advanced Transit and Highways (PATH), University of California, Berkeley, 1993.
- El-Geneidy, A. M., and R. L. Bertini. Toward Validation of Freeway Loop Detector Speed Measurements Using Transit Probe Data. IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, Proceedings, ITSC, Proceedings - 7th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems, 2004, pp. 779-784.
- Tong, D., B. Coifman, and C. J. Merry. Traffic Information Deriving Using GPS Probe Vehicle Data Integrated with GIS. GIS for Transportation Symposium, 2006, pp. 1-23.
- Berka, S., and B. K. Lall. New perspectives for ATMS: advance technologies in traffic detection. Journal of Transportation Engineering, Vol. 124, no. 1, 1998, pp. 9-15.
- Gajowski, B. J., S. M. Turner, W. L. Eiscle, and C. H. Spiegclman. Intelligent Transportation System Data Archiving: Statistical Techniques for Determining Optimal Aggregation Widths for Inductive Loop Detector Speed Data. In Transportation Research Record: Journal of Transportation Research Board, No. 1719, Transportation Board of National Academics, Washington, D. C., 2000, pp. 85-93.
- Park, D., S. You, J. Rho, H. Cho, and K. Lee. Investigating Optimal Aggregation Interval Sizes of Loop Detector Data for Freeway Travel-Time Estimation and Prediction. Canadian Journal of Civil Engineering, Vol. 36, 2009, pp. 580-591.
- Oh, C., S. G. Ritchie, and J. Oh. Exploring the Relationship between Data Aggregation and Predictability to provide Better Predictive Traffic Information. In Transportation Research Record: Journal of Transportation Research Board, No. 1935, Transportation Board of National Academics, Washington, D. C., 2005, pp. 28-36.
- Bar-Gera, H. Evaluation of a cellular phone-based system for measurements of traffic speeds and travel times: A case study from Israel. In Transportation Research Record: Journal of Transportation Research Board, No. 2056, Transportation Board of National Academics, Washington, D. C., 2007, pp. 380-391. 132
- Martin, P. T., A. Stevanovic, I. Vladisavljevic, and D. Jovanovic. VISUM-Online (OTACHAT). Report No. UTL-1106-90. University of Utah Traffic Laboratory, Salt Lake City, Utah, January 2007.
- Martin, P. T., I. Vladisavljevic, and D. Yusufzyanova. The I-15 Express Lanes Evaluation. Report No. UTL – 1106 – 89 (v9). University of Utah Traffic Laboratory, Salt Lake City, Utah, November 2007.
- Brydia, R. E., S. M. Turner, W. L. Eisele, and J. C. Liu. (1998) „Development of Intelligent Transportation System Data Management‟, In Transportation Research Record: Journal of Transportation Research Board, No. 1625, Transportation Board of National Academics, Washington, D. C., 1998, pp. 124-130.
- Turner, S. M., W. L. Eisele, B. J. Gajewski, L. P. Albert, and R. J. Benz. ITS Data Archiving: Case Study Analyses of San Antonio TransGuide Data. Publication FHWA-PL-99-024, Texas Transportation Institute, Texas A&M University.
- Margiotta, R., ITS as a Data Resource: Preliminary Requirements for a User Service. Publication FHWA-PL-98-031, FHWA, U. S. Department of Transportation, 1998.
- Haigwood, J. UDOT email correspondence, 2011, Appendix A.
- Blackwelder, G. UDOT email correspondence, 2010, Appendix B. 34. Bremmer, D., K. Cotton, D. Cotey, and C. Prestrud, “Measuring congestion: learning from operational data,” In Transportation Research Record: Journal of Transportation Research Board, No. 1895, Transportation Board of National Academics, Washington, D. C., 2004, pp. 186-196.