交通运输系统工程-作业.docx

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1、交通运输系统工程系统是由相互联系、相互作用的诸要素组成的具有一定功能的有机整体。系统工程本质就是为了解决工程进入系统发展时代所产生的系统性问题而发展起来的一门学科,是以过去发展起来的许多科学技术和管理技术为基础发展起来的,并且把这些科学技术从横的方面联系起来而形成的一门高度综合的科学。它所具有的特点有四个方面:①研究思路的整体化;②应用方法的综合化;③组织管理的科学化;④管理工具的现代化。系统分析是从系统的角度出发,对需要改进的已有系统或准备建立的新系统进行定性和定量的理论分析或实验研究,从而完成系统目的的重审、系统结构的分析、系统性能的估计、系统效益的评价

2、、系统和环境的相互影响的分析以及系统发展的预测,为系统综合、系统规划设计、系统协调、系统优化控制和系统管理提供理论和实验依据。运输系统是以交通运输系统的整个运输活动为对象,运用系统工程的原则和方法,为运输活动提供最优规划和计划,进行有效地协调和控制,并使之获得最佳经济效益和社会效益的组织管理方法。运输系统工程的内容:运输系统分析;运输系统预测;运输系统的优化控制;运输系统的综合评价;运输系统决策;运输系统模拟研究交通系统工程的方法是指运用系统工程研究问题的程序,也就是为了达到系统的目标,运用系统工程的思想及其技术内容,解决问题的工作步骤。通常有硬系统方法论和

3、软系统方法论两种解决方法:系统方法论:①时间维分为7个工作阶段:规划阶段;拟定方案;研制阶段;生产阶段;安装阶段;运行阶段;更新阶段;②逻辑维分为7个步骤:明确问题;系统指标设计;系统方案综合;系统分析;系统选择;方案决定;实施计划;③知识维⑵软系统方法论解决问题的步骤:问题现状说明;弄清问题的关联因素;建立概念模型;改善概念模型;概念模型与现实系统的比较;系统更新系统结构是系统内部各要素相互联系、相互作用的方法或秩序。通过根据过去的历史资料和现在的实际情况,运用已知的客观规律和有关的科学知识手段,对所关心的事物及环境在未来的变化和发展趋势进行分析、探索、估

4、计和评价,从而尽可能使人们对这些事物提前采取策略和措施,符合当前的现实情况,而且也能最优地适应未来的发展,成为预测。运输系统预测的内容:(1)、运输经济预测:分为宏观运输经济预测和微观运输经济预测;(2)、运输科技预测:分为运输科学预测和运输技术预测;(3)、交通运输和社会关系预测。随着经济与交通的快速发展,经典的微分方程建模面对交通系统复杂性的数量级爆发显得无能为力。20世纪60年代以来,随着计算机技术的进步而发展起来的交通仿真技术,因其经济性、安全性、易用性、快速真实性、可拓展性等优点,得到了广泛的推广与应用。交通仿真模型随着交通仿真技术的发展开始从微分

5、方程向系统动力学模型转变,并产生了系统的交通仿真软件来模拟交通现象。比较有代表性的交通仿真系统是1967年英国运输与道路实国家自然科学基金验室开发的TRANSYT交通控制系统。20世纪80年代后期,城市交通拥挤、阻塞现象日趋恶化,由此引发的事故、噪声和环境污染己成为日益严重的社会问题,智能交通系统(ITs)应运而生。交通系统建模的发展历程可从建模的方法、对象、领域三个角度归纳如下:(1)建模的方法经历了数统计分析法、微分方程模型法、系统动力学模型法、计算智能建模方法、复杂网络建模法基于Agent的建模方法。(2)建模的对象从交通道路实体,到混合交通流建模;从

6、个体交通行为决策,到交通系统预测与规划;从人、道路、车辆的交通行为特性研究到综合交通系统分析与研究;从现代智能交通系统建模,延伸到“不以逼近现实为唯一目的”的人工交通系统建模研究。(3)建模的领域涵盖了交通系统拓扑结构分析、交通系统组织调度和交通系统集成化研究三个领域。交通系统研究起源于交通信号控制,最初的研究内容主要涉及交通信号配时方案生成、交通控制信号仿真及交通效益评价等,交通系统研究分为传统法和现代法。经理半个多少世纪的系统化研究产生了很多成熟的交通仿真模型和交通仿真软件。交通系统由于设施众多,各组分联系紧密,具有明显的开放性、自适应性、自组织性、非线

7、性、动态性、随机性,是典型的复杂系统。相关学者从复杂网络的角度研究交通拓扑系统结构,将道路简化成复杂网络中的边,将交叉口简化成复杂网络中的节点,通过研究复杂交通网路的“无标度性”和“小世界效应”来分析佳通网路的拓扑特性,推演交通系统演化规律,进而研究了交通网络设计与拓扑优化、交通级联失效控制、交通资源优化配置等内容,从宏观层面探究了网络结构特性与交通演化行为的关联性。李英等叫计算了以停靠站点为节点的上海市公共交通网络的复杂性指标,证明了其度分布符合幂律分布,证实该网络对随机失效具有很强的抗击能力,对选择性攻击的抗击能力很弱。根据用户需求定义了鲁棒性指标,提出

8、了基于遗传算法的鲁棒交通网络设计方法,并在不同测试网

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