交通仿真软件：VISSIM_（21）.交通仿真优化方法

交通仿真优化方法

1. 交通仿真模型的优化

交通仿真模型的优化是提高仿真结果准确性和可靠性的关键步骤。在VISSIM中，可以通过多种方法对仿真模型进行优化，包括调整仿真参数、优化交通流模型、改进路网设计和调整驾驶员行为参数等。本节将详细介绍这些优化方法及其具体操作步骤。

1.1 调整仿真参数

在VISSIM中，仿真参数的设置对仿真结果有重要影响。合理的仿真参数可以提高仿真的精度和效率。以下是一些常见的仿真参数及其优化方法：

仿真时间步长：仿真时间步长决定了仿真过程中每一步的时间单位。较小的时间步长可以提高仿真精度，但会增加计算时间。可以通过实验方法确定最优的时间步长。
```
// 代码示例：调整仿真时间步长 // 在VISSIM的仿真设置中，找到“Simulation Time Step”选项 // 将时间步长设置为0.1秒 vissim.Simulation.SetAttValue('SimStep', 0.1)
```

仿真精度：仿真精度可以影响仿真结果的可信度。可以通过调整仿真精度参数来提高结果的准确性。

// 代码示例：调整仿真精度 // 在VISSIM的仿真设置中，找到“Simulation Accuracy”选项 // 将仿真精度设置为0.9 vissim.Simulation.SetAttValue('SimAccuracy', 0.9)

仿真重复次数：通过多次仿真并取平均值，可以减少随机因素对结果的影响，提高结果的可靠性。

// 代码示例：设置仿真重复次数 // 在VISSIM的仿真设置中，找到“Simulation Repetitions”选项 // 将仿真重复次数设置为10次 vissim.Simulation.SetAttValue('SimRepetitions', 10)

1.2 优化交通流模型

交通流模型是交通仿真的基础，优化交通流模型可以显著提高仿真结果的准确性。VISSIM提供了多种交通流模型，如微观模型、宏观模型和混合模型。以下是一些优化交通流模型的方法：

选择合适的交通流模型：根据仿真目的和路网特点选择合适的交通流模型。例如，对于城市道路仿真，微观模型通常更合适。

// 代码示例：选择微观交通流模型 // 在VISSIM的网络设置中，找到“Traffic Model”选项 // 选择“Microscopic”模型 vissim.Network.SetAttValue('TrafficModel', 'Micro')

调整交通流参数：交通流参数如车辆速度、加速度、减速度等对仿真结果有直接影响。通过调整这些参数，可以更好地反映实际交通状况。

// 代码示例：调整车辆速度参数 // 在VISSIM的车辆类型设置中，找到“Speed Distribution”选项 // 设置车辆速度分布为正态分布，均值为50km/h，标准差为5km/h vissim.VehicleTypes.ItemByKey(1).SetAttValue('SpeedDist', 'Normal(50, 5)')

优化交通信号控制：交通信号控制是影响交通流的重要因素之一。通过优化信号配时，可以减少交通延误和提高路网容量。

// 代码示例：优化信号配时 // 在VISSIM的信号设置中，找到“Signal Group”选项 // 设置信号组1的绿灯时间为30秒，黄灯时间为3秒，红灯时间为30秒 vissim.SignalControllers.ItemByKey(1).SGs.ItemByKey(1).SetAttValue('GreenTime', 30) vissim.SignalControllers.ItemByKey(1).SGs.ItemByKey(1).SetAttValue('YellowTime', 3) vissim.SignalControllers.ItemByKey(1).SGs.ItemByKey(1).SetAttValue('RedTime', 30)

1.3 改进路网设计

路网设计的优化可以提高交通仿真的效率和准确性。以下是一些常见的路网设计优化方法：

调整车道宽度：适当的车道宽度可以减少车辆之间的干扰，提高交通流的顺畅度。

// 代码示例：调整车道宽度 // 在VISSIM的路段设置中，找到“Lane Width”选项 // 将车道宽度设置为3.5米 vissim.Links.ItemByKey(1).Lanes.ItemByKey(1).SetAttValue('Width', 3.5)

优化路口设计：路口设计的优化可以减少交通冲突点，提高通行能力。例如，增加左转专用车道、优化直行和左转的交通组织等。

// 代码示例：增加左转专用车道 // 在VISSIM的路段设置中，找到“Lanes”选项 // 为路段1增加一个左转专用车道 vissim.Links.ItemByKey(1).Lanes.AddLane(1, 3.5, 'Left')

改进路网连接：合理的路网连接可以减少交通瓶颈，提高整体路网的运行效率。

// 代码示例：改进路网连接 // 在VISSIM的路段设置中，找到“Connections”选项 // 为路段1的车道1和路段2的车道1之间建立连接 vissim.Links.ItemByKey(1).Lanes.ItemByKey(1).Connections.AddConnection(2, 1, 100, 0)

1.4 调整驾驶员行为参数

驾驶员行为参数的优化可以更真实地反映交通状况，提高仿真结果的准确性。以下是一些常见的驾驶员行为参数及其优化方法：

调整跟车模型：跟车模型决定了车辆之间的距离和速度变化。通过调整跟车模型参数，可以更好地模拟驾驶员的行为。

// 代码示例：调整跟车模型参数 // 在VISSIM的车辆类型设置中，找到“Following Model”选项 // 选择Wiedemann 99跟车模型，并设置最小车头时距为1.5秒 vissim.VehicleTypes.ItemByKey(1).SetAttValue('FolMod', 'W99') vissim.VehicleTypes.ItemByKey(1).SetAttValue('DesHL', 1.5)

优化换道模型：换道模型决定了车辆换道的行为。通过优化换道模型参数，可以减少不必要的换道行为，提高交通流的稳定性。

// 代码示例：优化换道模型参数 // 在VISSIM的车辆类型设置中，找到“Lane Change Model”选项 // 选择Wiedemann 99换道模型，并设置换道决策参数 vissim.VehicleTypes.ItemByKey(1).SetAttValue('LaneChMod', 'W99') vissim.VehicleTypes.ItemByKey(1).SetAttValue('LCDesHL', 1.2) vissim.VehicleTypes.ItemByKey(1).SetAttValue('LCW99Anag', 0.5)

调整驾驶员反应时间：驾驶员反应时间对交通流的影响较大。通过调整反应时间参数，可以更准确地反映驾驶员的行为。

// 代码示例：调整驾驶员反应时间 // 在VISSIM的车辆类型设置中，找到“Driver Reaction Time”选项 // 设置驾驶员反应时间为1.0秒 vissim.VehicleTypes.ItemByKey(1).SetAttValue('DriverReactTime', 1.0)

2. 仿真结果的分析与优化

仿真结果的分析与优化是交通仿真过程中的重要环节，通过对仿真结果的分析，可以发现模型中的问题并进行优化。本节将详细介绍仿真结果的分析方法和优化策略。

2.1 仿真结果的分析

VISSIM提供了丰富的仿真结果分析工具，包括交通流量、平均速度、延误时间、排队长度等。以下是一些常见的仿真结果分析方法：

交通流量分析：交通流量是评估路网性能的重要指标之一。可以通过分析交通流量来评估路网的通行能力。

// 代码示例：获取交通流量 // 在VISSIM的结果输出设置中，找到“Traffic Volume”选项 // 获取路段1在仿真时间段内的交通流量 traffic_volume = vissim.Net.Links.ItemByKey(1).Vehs.GetAttValue('Volume(ALL)') print(f"路段1的交通流量为: {traffic_volume}辆/小时")

平均速度分析：平均速度反映了交通流的顺畅程度。通过分析平均速度，可以发现交通瓶颈。

// 代码示例：获取平均速度 // 在VISSIM的结果输出设置中，找到“Average Speed”选项 // 获取路段1在仿真时间段内的平均速度 average_speed = vissim.Net.Links.ItemByKey(1).Vehs.GetAttValue('Vehs(ALL).AvgSpeed') print(f"路段1的平均速度为: {average_speed}公里/小时")

延误时间分析：延误时间是评估交通效率的重要指标。通过分析延误时间，可以优化信号配时和路网设计。

// 代码示例：获取延误时间 // 在VISSIM的结果输出设置中，找到“Delay Time”选项 // 获取信号组1在仿真时间段内的延误时间 delay_time = vissim.Net.SignalControllers.ItemByKey(1).SGs.ItemByKey(1).Vehs.GetAttValue('Vehs(ALL).AvgDelay') print(f"信号组1的平均延误时间为: {delay_time}秒")

排队长度分析：排队长度反映了交通瓶颈的严重程度。通过分析排队长度，可以优化信号控制和路网设计。

// 代码示例：获取排队长度 // 在VISSIM的结果输出设置中，找到“Queue Length”选项 // 获取信号组1在仿真时间段内的最大排队长度 max_queue_length = vissim.Net.SignalControllers.ItemByKey(1).SGs.ItemByKey(1).Vehs.GetAttValue('Vehs(ALL).MaxQueue') print(f"信号组1的最大排队长度为: {max_queue_length}辆")

2.2 仿真结果的优化策略

根据仿真结果分析，可以采取相应的优化策略来改进仿真模型。以下是一些常见的优化策略：

优化信号配时：根据延误时间和排队长度的分析结果，调整信号配时可以显著提高交通效率。

// 代码示例：调整信号配时 // 根据分析结果，优化信号组1的绿灯时间 vissim.SignalControllers.ItemByKey(1).SGs.ItemByKey(1).SetAttValue('GreenTime', 35)

改进路网设计：根据交通流量和平均速度的分析结果，调整路网设计可以减少交通瓶颈。

// 代码示例：改进路网设计 // 根据分析结果，增加路段1的车道数量 vissim.Links.ItemByKey(1).Lanes.AddLane(2, 3.5, 'Straight')

调整交通流参数：根据仿真结果，调整交通流参数可以更好地反映实际交通状况。

// 代码示例：调整交通流参数 // 根据分析结果，调整车辆类型1的最小车头时距 vissim.VehicleTypes.ItemByKey(1).SetAttValue('DesHL', 1.2)

优化驾驶员行为参数：根据仿真结果，调整驾驶员行为参数可以提高仿真结果的准确性。

// 代码示例：优化驾驶员行为参数 // 根据分析结果，调整车辆类型1的换道决策参数 vissim.VehicleTypes.ItemByKey(1).SetAttValue('LCDesHL', 1.1)

3. 交通仿真优化的案例研究

通过具体的案例研究，可以更好地理解交通仿真优化的方法和效果。本节将介绍一个城市交通路网优化的案例，详细说明优化过程和结果。

3.1 案例背景

某城市中心区域的交通拥堵问题严重，特别是在高峰时段。为了缓解交通拥堵，决定使用VISSIM进行交通仿真，并通过优化信号配时和路网设计来提高交通效率。

3.2 仿真模型的建立

首先，建立一个包含主要道路和交叉口的路网模型。具体步骤如下：

导入路网数据：从地图数据中导入路网信息。
设置交通流模型：选择合适的交通流模型，并设置相关参数。
配置信号控制：设置各个信号组的初始信号配时。
定义交通需求：根据实际交通调查数据，定义交通需求。

// 代码示例：导入路网数据 vissim.Net.InputFileLoad('path_to_network_file.inp', False) // 代码示例：设置交通流模型 vissim.Network.SetAttValue('TrafficModel', 'Micro') // 代码示例：配置信号控制 vissim.SignalControllers.ItemByKey(1).SGs.ItemByKey(1).SetAttValue('GreenTime', 30) vissim.SignalControllers.ItemByKey(1).SGs.ItemByKey(1).SetAttValue('YellowTime', 3) vissim.SignalControllers.ItemByKey(1).SGs.ItemByKey(1).SetAttValue('RedTime', 30) // 代码示例：定义交通需求 vissim.Demand.InputFileLoad('path_to_demand_file.dem', False)

3.3 仿真结果的初步分析

运行初步仿真，并分析交通流量、平均速度、延误时间和排队长度等指标。具体步骤如下：

运行仿真：设置仿真时间步长和仿真精度，运行仿真。
获取仿真结果：从仿真结果中提取关键指标。

// 代码示例：运行仿真 vissim.Simulation.SetAttValue('SimStep', 0.1) vissim.Simulation.SetAttValue('SimAccuracy', 0.9) vissim.Simulation.RunContinuous() // 代码示例：获取仿真结果 traffic_volume = vissim.Net.Links.ItemByKey(1).Vehs.GetAttValue('Volume(ALL)') average_speed = vissim.Net.Links.ItemByKey(1).Vehs.GetAttValue('Vehs(ALL).AvgSpeed') delay_time = vissim.Net.SignalControllers.ItemByKey(1).SGs.ItemByKey(1).Vehs.GetAttValue('Vehs(ALL).AvgDelay') max_queue_length = vissim.Net.SignalControllers.ItemByKey(1).SGs.ItemByKey(1).Vehs.GetAttValue('Vehs(ALL).MaxQueue') print(f"路段1的交通流量为: {traffic_volume}辆/小时") print(f"路段1的平均速度为: {average_speed}公里/小时") print(f"信号组1的平均延误时间为: {delay_time}秒") print(f"信号组1的最大排队长度为: {max_queue_length}辆")

3.4 优化策略的实施

根据初步仿真结果，采取以下优化策略：

优化信号配时：根据延误时间和排队长度的分析结果，调整信号组1的绿灯时间。
改进路网设计：根据交通流量和平均速度的分析结果，增加路段1的车道数量。
调整交通流参数：根据仿真结果，调整车辆类型1的最小车头时距。
优化驾驶员行为参数：根据仿真结果，调整车辆类型1的换道决策参数。

// 代码示例：优化信号配时 vissim.SignalControllers.ItemByKey(1).SGs.ItemByKey(1).SetAttValue('GreenTime', 35) // 代码示例：改进路网设计 vissim.Links.ItemByKey(1).Lanes.AddLane(2, 3.5, 'Straight') // 代码示例：调整交通流参数 vissim.VehicleTypes.ItemByKey(1).SetAttValue('DesHL', 1.2) // 代码示例：优化驾驶员行为参数 vissim.VehicleTypes.ItemByKey(1).SetAttValue('LCDesHL', 1.1)

3.5 优化后的仿真结果

重新运行仿真，并分析优化后的结果。具体步骤如下：

运行优化后的仿真：设置仿真时间步长和仿真精度，运行优化后的仿真。
获取优化后的仿真结果：从优化后的仿真结果中提取关键指标。

// 代码示例：运行优化后的仿真 vissim.Simulation.SetAttValue('SimStep', 0.1) vissim.Simulation.SetAttValue('SimAccuracy', 0.9) vissim.Simulation.RunContinuous() // 代码示例：获取优化后的仿真结果 optimized_traffic_volume = vissim.Net.Links.ItemByKey(1).Vehs.GetAttValue('Volume(ALL)') optimized_average_speed = vissim.Net.Links.ItemByKey(1).Vehs.GetAttValue('Vehs(ALL).AvgSpeed') optimized_delay_time = vissim.Net.SignalControllers.ItemByKey(1).SGs.ItemByKey(1).Vehs.GetAttValue('Vehs(ALL).AvgDelay') optimized_max_queue_length = vissim.Net.SignalControllers.ItemByKey(1).SGs.ItemByKey(1).Vehs.GetAttValue('Vehs(ALL).MaxQueue') print(f"优化后的路段1的交通流量为: {optimized_traffic_volume}辆/小时") print(f"优化后的路段1的平均速度为: {optimized_average_speed}公里/小时") print(f"优化后的信号组1的平均延误时间为: {optimized_delay_time}秒") print(f"优化后的信号组1的最大排队长度为: {optimized_max_queue_length}辆")

3.6 优化效果评估

通过对优化后的仿真结果进行评估，可以验证优化策略的有效性。以下是一些常见的评估方法：

交通流量对比：比较优化前后的交通流量，评估路网通行能力的提升。

// 代码示例：交通流量对比 if optimized_traffic_volume > traffic_volume: print(f"交通流量提高了 {optimized_traffic_volume - traffic_volume} 辆/小时") else: print(f"交通流量降低了 {traffic_volume - optimized_traffic_volume} 辆/小时")

平均速度对比：比较优化前后的平均速度，评估交通流的顺畅程度。

// 代码示例：平均速度对比 if optimized_average_speed > average_speed: print(f"平均速度提高了 {optimized_average_speed - average_speed} 公里/小时") else: print(f"平均速度降低了 {average_speed - optimized_average_speed} 公里/小时")

延误时间对比：比较优化前后的延误时间，评估交通效率的提升。

// 代码示例：延误时间对比 if optimized_delay_time < delay_time: print(f"平均延误时间减少了 {delay_time - optimized_delay_time} 秒") else: print(f"平均延误时间增加了 {optimized_delay_time - delay_time} 秒")

排队长度对比：比较优化前后的最大排队长度，评估交通瓶颈的缓解情况。

// 代码示例：排队长度对比 if optimized_max_queue_length < max_queue_length: print(f"最大排队长度减少了 {max_queue_length - optimized_max_queue_length} 辆") else: print(f"最大排队长度增加了 {optimized_max_queue_length - max_queue_length} 辆")