1。概述

交通系统是一个动态的,多样化的,随机的和复杂的系统,它由道路使用者、车辆、道路和环境。函数的一个有效的运输系统是至关重要的和繁荣的现代化、工业化的社会,任何干扰的组件将改变整个系统的状态。

展品运输系统极其复杂的行为源自几个组件:人类行为的异构特性,高度非线性动力学,和大型系统维度。流动的进步是最清楚地说明了扩散的机动交通和运输和交通运输业的发展,包括汽车制造业及其相关的基础设施。然而,由于交通系统的发展,它也显示了越来越多的一些负面影响,如交通事故,由于污染、健康问题的危险和经济的缺点由于拥塞问题的可能性。因此,为了减少这些负面影响,当前的发展交通系统表示的一个主要挑战信息科学和智能技术。

以达到更高效和安全的道路使用,一些创新技术表现在交通系统中,例如,智能交通系统(ITS)。包括一个广泛和日益增长的套件的技术和应用,旨在提供可用的服务有关的不同的交通方式和交通管理,使不同的用户更安全、更协调,“聪明”,交通系统的使用。整个技术的可分为两部分:独立的系统和合作系统。两种系统应该共同努力,提供最高效,安全,可靠和舒适的旅程。

解决问题之前介绍过的,交通在城市交通系统可以被视为一种动力系统。近年来,一些研究基于混沌理论被用来描述交通流。非线性混沌现象被发现在短期内交通流,甚至一些讨论了影响城市和交通规划和预测。期翻倍,间歇性,quasiperiodicity会使交通系统混乱。混乱的交通流模型是一个宏观模型,并建立了采用汽车模型。模型是一个离散的和动态的一个来自flow-density-speed基本图和Greenshield的模型使用入住率变量和自由流动的比率和平均速度作为控制参数。

随着社会的发展,交通系统显示高复杂和变分场景和巨大的特性转化。各种交通问题和活动,如事故,不合理的控制信号,和临时社会主动语态,源于非线性奇异因素特性转化的主要原因。这个特性转化可以被定义为阻抗的路径。因此,问题提出如何找到预期的交通网络最短路径,旅行时间的联系在哪里建模为一个连续时间的随机过程。著名的方法来解决这个问题是贝尔曼的动态规划方法,指导网络,Dijkstra算法标记方法,Bellman逐次逼近网络与非负成本系数的方法。一些重要的车辆路径优化问题的应用程序包括路由在交通系统中,交通通信网络路由,和机器人系统的路径规划。

离散优化是优化的一个特定的分支在应用数学和计算机科学。一个非常著名的离散优化应用领域是一个铁路运输系统。它帮助我们计划和优化铁路网络,特别是,直线的计算计划、列车时刻表、日程的车辆。例如,线路规划在于选择一组操作线及其频率为乘客服务需求和优化一些给定的目标。然而,国有铁路私有化的过程实施有效的资源利用率。出于这个原因,cost-optimal线规划建模。除了路线和频率,在cost-optimal线规划方法中,必须找到最优数量的教练/火车,基于简单的估计车辆的流通。

解决问题的一个交通系统,优化人类行为也起着至关重要的作用。在交通系统的各种干扰,人类行为在交通系统的可靠性起着至关重要的作用在优化person-task健康和安全问题。根据调查的结果,事故是领导回到95%以上司机的行为。干扰,如人为错误可以使交通系统进入各种不可靠的状态。测量系统干扰的基础上,不稳定状态可以定义为不同程度的安全,如冲突,附近事故或事故。当然,一个不可靠的运输系统也可以通过补偿策略转变成一个可靠的国家安全的努力。高级驾驶员辅助系统(该)是这样的一个子系统,这有助于司机感知、决策、行动在开车和提高人类的误差补偿的可能性,如碰撞预警系统、车道偏离警告系统,自适应巡航控制系统(ACC),视力提高,和行人检测。

这种特殊的焦点问题是培养之间的联系相关的基础和应用研究在交通系统离散动力学问题。我们邀请原始贡献所有主题新理论的发展和研究的实际实现,提出和研究小说动态和不同的模型来揭示交通系统的机制。主题包括智能交通系统(ITS),动态问题在城市交通系统中,交通和铁路系统操作,应用交通流混沌的离散交通系统和随机理论,车辆主动安全及智能车辆、离散优化方法在交通系统中,交通运营、管理和控制,能源、交通政策和经济,驾驶行为,驾驶员辅助系统。

2。总结

一个高效和安全的交通系统对现代社会的功能和繁荣至关重要。现在,我们都受益于交通行业的快速发展。然而,我们还必须遭受严重的交通问题。因此,许多研究人员正在寻求解决方案,使交通系统更高效和完善的操作通过使用新技术和新方法。

分析、测试、建模和模拟的集体运输系统和先进的技术将提高事故、拥堵,交通系统的污染排放的问题。

这个特殊的问题旨在了解离散状态建模交通系统的动态变化和寻找更可靠的补偿方法,提高交通系统的安全性和效率。我们相信报纸上的特殊问题可能是一个代表研究领域的智能交通系统,帮助启发了解当前交通安全领域的发展。

Wuhong王
克劳斯Bengler
基尔特•浸湿