Our journals
Submit manuscript Sign in / Sign up
Advanced search
Article sections

SIMULATION AND ANALYSIS OF A PUBLIC TRANSPORT NETWORK VIA VISUAL STUDIO

Research article
Zhuravlev A.A.
Aksenov K.A.
Sheklein A.A.
DOI:
https://doi.org/10.23670/IRJ.2021.103.2.005
Issue: № 2 (104), 2021
Published:
2021/02/17
PDF

МОДЕЛИРОВАНИЕ И АНАЛИЗ РАБОТЫ ПАССАЖИРСКОЙ ТРАНСПОРТНОЙ СЕТИ С ПОМОЩЬЮ ПРОГРАММЫ VISUAL STUDIO

Научная статья

Журавлев А.А.1, *, Аксенов К.А.2, Шеклеин А.А.3

1, 2, 3 Уральский федеральный университет им. Б. Н. Ельцина, Екатеринбург, Россия

* Корреспондирующий автор (SanyaProgrammer2503[at]gmail.com)

Аннотация

Пассажирские транспортные средства (ПТС) играют огромную роль в жизни современного человека, поскольку они помогают достаточно быстро и финансово выгодно добраться до места назначения. Однако значительное влияние на быстроту перемещения транспортного средства до места назначения оказывают пробки. Для того чтобы оценить влияние загруженности дорог на время перемещения пассажирских транспортных средств, в данной статье выполнены моделирование и анализ виртуальной пассажирской транспортной сети. Получены следующие результаты: среднее время, которое затрачивается исследуемым пассажирским транспортным средством в будние дни превосходит среднее время в соответствующие временные промежутки выходного дня. Результаты обуславливаются тем, что в выходные дни загруженность дорог ниже. Также установлена зависимость среднего времени прохождения маршрута от времени переключения светофора: время прохождения маршрута растет примерно с экспоненциальной скоростью при увеличении длительности переключения красного сигнала светофора и уменьшении времени переключения зеленого сигнала светофора.

Ключевые слова: моделирование, анализ, пассажирская транспортная сеть, Visual Studio.

SIMULATION AND ANALYSIS OF A PUBLIC TRANSPORT NETWORK VIA VISUAL STUDIO

Research article

Zhuravlev A.A.1, *, Aksenov K.A.2, Sheklein A.A.3

1, 2, 3 Ural Federal University, Yekaterinburg, Russia

* Corresponding author (SanyaProgrammer2503[at]gmail.com)

Abstract

Public transport plays a huge role in the life of a modern person because it helps get to the desired destination quickly and cheaply. However, traffic jams have a significant impact on the speed of transportation. The current article simulates and analyzes a virtual public network in order to assess the impact of traffic congestion on the travel time of public transport. The study obtains the following results: the average time spent by a public transport vehicle under study on weekdays exceeds the average time in the corresponding time intervals of the weekend. The results are due to the fact that traffic is lower on weekends. Also, the study establishes the dependence of the average time of completing a route from the time of switching of traffic lights: the rout completion time grows approximately with the exponential rate with increasing duration of switching of the red light and reducing the duration of the green light.

Keywords: modeling, analysis, public transport network, Visual Studio

Введение

Пассажирские транспортные средства (ПТС) играют огромную роль в жизни современного человека, поскольку они помогают достаточно быстро и финансово выгодно добраться до места назначения.

Однако значительное влияние на быстроту перемещения транспортного средства до места назначения оказывают пробки. Чтобы оценить влияние загруженности дорог на перемещение ПТС необходимо выполнить моделирование и анализ работы некоторой пассажирской транспортной сети.

Цель статьи – разработать и проанализировать модель виртуальной транспортной сети, приведенной в разделе «Описание пассажирской транспортной сети» с помощью среды разработки Visual Studio.

В качестве материала исследования используется среда разработки Visual Studio.

В статье используется эмпирический метод исследования, поскольку основным источником результатов являются моделирование и анализ.

Описание пассажирской транспортной сети

Карта виртуального города (далее просто Город), для которого будет смоделирована работа пассажирской транспортной сети представлена на рисунке 1.

04-03-2021 11-43-31

Рис. 1 – Карта Города:

серый – проезжая часть; белый – разделительная линия (пунктирная разделяет полосы одного направления движения, сплошная – разного направления); красный – перекресток; синий – пешеходный переход; желтый – остановка; черный – светофор; зеленый – жилая зона; оранжевый – стоп-линия; золотистый– маршрут исследуемого пассажирского транспортного средства

 

Обозначим исследуемое пассажирское транспортное средство как ПТС № 1.

Пассажирский транспорт работает с 6:00 до 23:00 в будние дни, и с 7:00 до 22:00 – в выходные дни. Средняя загруженность дорог Города в будние и выходные дни по 10-балльной шкале представлена в таблицах 1 [1].

 

Таблица 1 – Средняя загруженность дорог Города в будние и выходные дни

Период времени Средняя загруженность дорог в будние дни, балл Средняя загруженность дорог в выходные дни, балл
06:00-07:00 3 -
07:00-08:00 5 2
08:00-09:00 6 3
09:00-10:00 5 3
10:00-11:00 5 4
11:00-12:00 5 4
12:00-13:00 5 4
13:00-14:00 6 5
14:00-15:00 6 5
15:00-16:00 5 4
16:00-17:00 6 4
17:00-18:00 7 4
18:00-19:00 6 4
19:00-20:00 5 4
20:00-21:00 4 3
21:00-22:00 3 2
22:00-23:00 2 -
  Блок-схема работы перекрестка представлена на рисунке 2 [2].  

m_merged58

Рис. 2 – Блок-схема работы перекрестка

 

Задание

Смоделировать работу пассажирской транспортной сети в течение 30 дней (одного месяца). Для исследуемого транспортного средства (ПТС № 1) оценить среднее время перемещения из начальной точки маршрута в конечную за периоды времени, представленные в таблице 1 (в будние и выходные дни отдельно). Сравнить средние времена в соответствующие временные промежутки буднего и выходного дней. Построить график зависимости времени прохождения маршрута от средней длительности переключения светофора.

Разработка модели пассажирской транспортной сети

В качестве средств моделирования рассматривались системы имитационного моделирования AnyLogic [3], [4] и BPsim [11], [12], [13]. Для разработки модели пассажирской транспортной сети выбрана программа Visual Studio, язык программирования – C# [5], [6], [7].

Данная модель имеет следующие элементы:

  1. Город – место, в котором происходит моделирование работы пассажирской транспортной сети.
  2. Проезжая часть – область, по которой перемещаются транспортные средства.
  3. ПТС (пассажирское транспортное средство) – главный участник моделирования.
  4. Маршрут – путь, который проходит ПТС.
  5. Разделительная линия.
  6. Остановка.
  7. Перекресток
  8. Светофор.
  9. Стоп-линия.
  10. Пешеход.
  11. Пешеходный переход.
  12. Автомобиль.
  13. Жилая зона – неактивная область моделирования.

Элементы модели представлены соответствующими классами в Visual Studio [8], [9], [10].

Введем зависимость количества пешеходов и автомобилей от периода времени (суммарное количество пешеходов и автомобилей, которое находится на всех перекрестках города за определенный период времени). Данная зависимость представлена в таблице 2 (для будних и выходных дней).

 

Таблица 2 – Зависимость количества пешеходов и автомобилей от периода времени в будние дни и выходные дни

Период времени Количество пешеходов и автомобилей (суммарно) в будние дни Количество пешеходов и автомобилей (суммарно) в выходные дни
06:00-07:00 4000-6000 -
07:00-08:00 8000-10000 2000-4000
08:00-09:00 10000-12000 4000-6000
09:00-10:00 8000-10000 4000-6000
10:00-11:00 8000-10000 6000-8000
11:00-12:00 8000-10000 6000-8000
12:00-13:00 8000-10000 6000-8000
13:00-14:00 10000-12000 8000-10000
14:00-15:00 10000-12000 8000-10000
15:00-16:00 8000-10000 6000-8000
16:00-17:00 10000-12000 6000-8000
17:00-18:00 12000-14000 6000-8000
18:00-19:00 10000-12000 6000-8000
19:00-20:00 8000-10000 6000-8000
20:00-21:00 6000-8000 4000-6000
21:00-22:00 4000-6000 2000-4000
22:00-23:00 2000-4000 -
 

Расположим Город в координатной плоскости, в которой точкой отсчета (координата (0; 0)) будем считать левый нижний край карты (рисунок 3).

04-03-2021 11-43-51

Рис. 3 – Город в координатной плоскости:

серый – проезжая часть; белый – разделительная линия (пунктирная разделяет полосы одного направления движения, сплошная – разного направления); красный – перекресток; синий – пешеходный переход; желтый – остановка; черный – светофор; зеленый – жилая зона; оранжевый – стоп-линия; золотистый– маршрут исследуемого пассажирского транспортного средства

 

Пусть длина Города равна 2500 единиц координат, ширина – 2000 единиц координат. 1 единица координат = 1 м. В итоге, получается, что общая длина маршрута составляет 7500 м (расстояние от первой до последней остановки).

Выполним моделирование работы описанной пассажирской сети с помощью среды разработки Visual Studio.

Анализ работы модели Эксперимент № 1

Для исследуемого транспортного средства оценим среднее время перемещения из начальной точки маршрута в конечную за периоды времени, представленные в таблице 1.

Общим будем считать время, которое тратит транспортное средства при перемещении от первой (левый нижний угол карты) до последней остановки (правый верхний угол карты). На первой и последней остановки не учитывается время, которое ПТС тратит на посадку пассажиров.

Введем следующую формулу:

04-03-2021 11-45-24     (1)

где Tобщ – общее время, которое транспортное средство затрачивает на перемещение от начальной до конечной остановки, Tг – время, которое затрачивается на перемещение по городу (не учитываются только пересадки на остановках), Tсо – среднее время, которое ПТС затрачивает на остановки, n – количество остановок.

В формуле (1) количество остановок равно (n – 2), поскольку не учитываются первая и последняя остановки.

Пусть среднее время, которое затрачивается на пересадки пассажиров, составляет 1 минуту.

Результаты работы программы представлен на рисунках 4 и 5.

04-03-2021 11-46-08

Рис. 4 – Среднее время перемещения ПТС № 1 от начальной до конечной точки в будние дни

04-03-2021 11-46-19

Рис. 5 – Среднее время перемещения ПТС № 1 от начальной до конечной точки в выходные дни.

 

Для более наглядной разницы между временами, затрачиваемыми в будние и выходные дни, построим гистограмму (рисунок 6).

04-03-2021 11-47-21

Рис. 6 – Сравнение средних времен перемещения пассажирского транспортного средства в будние и выходные дни

 

Как видно из рисунка 6 среднее время, затрачиваемое транспортным средством в выходные дни в аналогичные промежутки времени буднего дня существенно меньше. Это обусловлено более низкой загруженностью дорог в выходные дни по сравнению с будними днями.

Эксперимент № 2

Для исследуемого транспортного средства исследуем зависимость среднего времени прохождения маршрута от средней длительности переключения светофора.

В предыдущем эксперименте средняя продолжительность для светофоров была следующая:

  • Tк.с = 105 секунд – средняя продолжительность включения красного сигнала светофора.
  • Tж.с = 5 секунд – средняя продолжительность включения желтого сигнала светофора.
  • Tз.с = 30 секунд – средняя продолжительность включения зеленого сигнала светофора.

Проведем серию экспериментов, в которой будем изменять значения продолжительности включения для красного и зеленого сигнала светофоров, Tж.с = 5 секунд – постоянная величина. Эксперименты проведены для будних дней.

Пусть Tк.с = 105 секунд, Tж.с = 5 секунд, Tз.с – изменяющаяся величина. Получаем следующий график зависимости среднего времени прохождения маршрута от средней длительности переключения зеленого сигнала светофора (рис. 7).

04-03-2021 11-47-39

Рис. 7 – График зависимости среднего времени прохождения маршрута от средней длительности переключения зеленого сигнала светофора при Tк.с = 105 секунд и Tж.с = 5 секунд

 

Пусть Tз.с = 30 секунд, Tж.с = 5 секунд, Tз.с – изменяющаяся величина. Получаем следующий график зависимости среднего времени прохождения маршрута от средней длительности переключения красного сигнала светофора (рисунок 8).

04-03-2021 11-49-28

Рис. 8 – График зависимости среднего времени прохождения маршрута от средней длительности переключения зеленого сигнала светофора при Tз.с = 30 секунд и Tж.с = 5 секунд

 

Как видно из рисунков 7 и 8, время прохождения маршрута растет примерно с экспоненциальной скоростью (для более точного определения необходимо изучение методов нахождения временной сложности алгоритмов) при увеличении длительности переключения красного сигнала светофора и уменьшении времени переключения зеленого сигнала светофора.

Заключение

В данной статье выполнено моделирование и анализ работы виртуальной пассажирской транспортной сети с помощью среды разработки Visual Studio. Получены следующие результаты: среднее время, которое затрачивается исследуемым пассажирским транспортным средством в будние дни превосходит среднее время в соответствующие временные промежутки выходного дня. Результаты обуславливаются тем, что в выходные дни загруженность дорог ниже. Также установлена зависимость среднего времени прохождения маршрута от времени переключения светофора: время прохождения маршрута растет примерно с экспоненциальной скоростью при увеличении длительности переключения красного сигнала светофора и уменьшении времени переключения зеленого сигнала светофора. 

Конфликт интересов Не указан. Conflict of Interest None declared.

Список литературы / References

  1. Исследование Яндекса – Пробки в Москве: 2013-2017 [Электронный ресурс]. URL: https://yandex.ru/company/researches/2017/moscow_traffic_ 2017 (дата обращения: 12.01.2021)
  2. ПДД РФ, 13. Проезд перекрестков [Электронный ресурс]. URL: http:// www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_2709/74cbe820904f4f8ce76047ddbd81d14c8b953d3e/ (дата обращения: 12.01.2021)
  3. Моделирование пассажирского автобусного маршрута в AnyLogic [Электронный ресурс]. URL: https://www.anylogic.ru/resources/articles/ modelirovanie-passazhirskogo-avtobusnogo-marshruta-v-anylogic/ (дата обращения: 12.01.2021)
  4. Моделирование маршрутной сети городского пассажирского транспорта Нижнего Новгорода в Anylogic [Электронный ресурс]. URL: https://www.anylogic.ru/resources/articles/modelirovanie-marshrutnoy-seti-gorodskogo-passazhirskogo-transporta/ (дата обращения: 12.01.2021)
  5. Документация по Visual Studio. Добро пожаловать в интегрированную среду разработки Visual Studio [Электронный ресурс] // URL: https://docs.microsoft.com/ru-ru/visualstudio/get-started/visual-studio-ide?view=vs-2019 (дата обращения: 12.01.2021)
  6. Клейнберг, Дж. Алгоритмы: разработка и применение. Классика Computers Science / Дж. Клейнберг, Е. Тардос Пер. с англ. Е. Матвеева. — СПб.: Питер, 2016. — 800 с.
  7. Бхаргава А.. Грокаем алгоритмы. Иллюстрированное пособие для программистов и любопытствующих / А. Бхаргава. - СПб.: Питер, 2017. - 288 с.
  8. Паронджанов В. Д. Учись писать, читать и понимать алгоритмы. Алгоритмы для правильного мышления. Основы оптимизации / В. Д. Паронджанов. – М.: ЛМК Пресс, 2012. – 520 с.
  9. Хайнеман, Дж. Алгоритмы. Справочник с примерами на С, C++, Java и Python / Дж.Хайнеман, Г. Пояяис, С.Сеяков , 2-е изд.: Пер. с англ. — СпБ.: ООО “Альфа-книга”, 2017. — 432 с.
  10. Алгоритмы на C++ / Р. Седжвик – М.: Национальный Открытый Университет «ИНТУИТ», 2016. - 1001 с.
  11. Aksyonov K. Identification of Problems and Limitations of the Planning of Fuel Distribution through the Gas Station Network and their Solution / K. Aksyonov, O. Aksyonova, H. Ayvazyan // SIBIRCON 2019 - International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences, Proceedings
  12. Ivanovskaya A.N. Software Life Cycle Model Development at BPsim.DSS / Anastasiya N. Ivanovskaya ; Olga P. Aksyonova ; Polina E. Ziomkovskaya. // 2020 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT). 14-15 May 2020. Yekaterinburg, Russia.
  13. Aksyonov K. Development of Cloud-Based Microservices to Decision Support System / K. Aksyonov, O. Aksyonova, A. Antonova, E. Aksyonova, P. Ziomkovskaya, // IFIP Advances in Information and Communication Technology Volume 582 IFIP, 16th IFIP WG 2.13 International Conference on Open Source Systems, OSS 2020; Innopolis; Russian Federation; 12 May 2020 до 14 May 2020. pp.87-97.

Список литературы на английском языке / References in English

  1. Issledovanie Jandeksa – Probki v Moskve: 2013-2017 [Yandex Research – Traffic Jams in Moscow: 2013-2017] [Electronic resource]. URL: https://yandex.ru/company/researches/2017/moscow_traffic_2017 (accessed: 12.01.2021) [in Russian]
  2. PDD RF, 13. Proezd perekrestkov [Traffic Regulations of the Russian Federation, 13. Passage of Intersections] [Electronic resource]. URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_2709/74cbe820904f4f8ce76047ddbd81d14c8b953d3e/ (accessed: 12.01.2021) [in Russian]
  3. Modelirovanie passazhirskogo avtobusnogo marshruta v AnyLogic [Modeling of a Passenger Bus Route in AnyLogic] [Electronic resource]. URL: https://www.anylogic.ru/resources/articles/modelirovanie-passazhirskogo-avtobusnogo-marshruta-v-anylogic/ (accessed: 12.01.2021) [in Russian]
  4. Modelirovanie marshrutnojj seti gorodskogo passazhirskogo transporta Nizhnego Novgoroda v Anylogic [Modeling of the Route Network of Urban Passenger Transport in Nizhny Novgorod in Anylogic] [Electronic resource]. URL: https://www.anylogic.ru/resources/articles/modelirovanie-marshrutnoy-seti-gorodskogo-passazhirskogo-transporta/ (accessed: 12.01.2021) [in Russian]
  5. Dokumentacija po Visual Studio. Dobro pozhalovat' v integrirovannuju sredu razrabotki Visual Studio [Visual Studio Documentation. Welcome to the Visual Studio IDE] [Electronic resource] // URL: https://docs.microsoft.com/ru-ru/visualstudio/get-started/visual-studio-ide?view=vs-2019 (accessed: 12.01.2021) [in Russian]
  6. Kleinberg, J. Algoritmy: razrabotka i primenenie. Klassika Computers Science [Algorithms: Development and Application. Classics of Computers Science] / J. Kleinberg, E. Tardos Translated from English by E. Matveeva. — SPb.: Piter, 2016. — p. 800 [in Russian]
  7. Bhargava A. Grokaem algoritmy. Illjustrirovannoe posobie dlja programmistov i ljubopytstvujushhikh. [Grokking Algorithms: An Illustrated Guide for Programmers and Other Curious People] / A.Bhargava - SPb.: Piter, 2017. - p. 288
  8. Parondzhanov V. D. Uchis' pisat', chitat' i ponimat' algoritmy. Algoritmy dlja pravil'nogo myshlenija. Osnovy optimizacii. [Learn to Write, Read and Understand the Algorithms. Algorithms for Correct Thinking. Fundamentals of Optimization.] / V. D. Parondzhanov. – M.: LMK Press, 2012. – p. 520 [in Russian]
  9. Heineman, G. Algoritmy. Spravochnik s primerami na C, C++, Java i Python [Algorithms. Handbook with Examples in C, C++, Java and Python, 2nd Ed.] / G. Heineman, G. Pollice, S. Selkow: Translated from English — SpB.: OOO “Al'fa-kniga”, 2017. — p. 432 [in Russian]
  10. Algoritmy na C++ [Algorithms in C++] / R. Sedgewick – M.: Nacional'nyjj Otkrytyjj Universitet «INTUIT», 2016. - p. 1001 [in Russian]
  11. Aksyonov K. Identification of Problems and Limitations of the Planning of Fuel Distribution through the Gas Station Network and their Solution / K. Aksyonov, O. Aksyonova, H. Ayvazyan // SIBIRCON 2019 - International Multi-Conference on Engineering, Computer and Information Sciences, Proceedings
  12. Ivanovskaya A.N. Software Life Cycle Model Development at BPsim.DSS / Anastasiya N. Ivanovskaya ; Olga P. Aksyonova ; Polina E. Ziomkovskaya. // 2020 Ural Symposium on Biomedical Engineering, Radioelectronics and Information Technology (USBEREIT). 14-15 May 2020. Yekaterinburg, Russia.
  13. Aksyonov K. Development of Cloud-Based Microservices to Decision Support System / K. Aksyonov, O. Aksyonova, A. Antonova, E. Aksyonova, P. Ziomkovskaya, // IFIP Advances in Information and Communication Technology Volume 582 IFIP, 16th IFIP WG 2.13 International Conference on Open Source Systems, OSS 2020; Innopolis; Russian Federation; 12 May 2020 до 14 May 2020. pp.87-97.