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計算機仿真交通蝴蝶效應(yīng)分析論文
１蝴蝶效應(yīng)
根據(jù)英國學(xué)者的研究成果，道路交通系統(tǒng)可能存在蝴蝶效應(yīng)。個別駕駛員的簡單細微行為在一定條件下可能會被傳遞、放大，從而引發(fā)嚴重的交通擁堵。蝴蝶效應(yīng)是混沌學(xué)理論中的一個概念，是復(fù)雜系統(tǒng)混沌特性的典型案例。由于復(fù)雜系統(tǒng)內(nèi)部諸多非線性因素的交叉耦合作用，輸入端微小的差別隨著不斷推移，可能會在輸出端產(chǎn)生差異巨大的結(jié)果。其最形象的比喻是：一只南美洲亞馬遜河流域熱帶雨林中的蝴蝶偶爾扇動幾下翅膀，可能兩周后在美國德克薩斯引起一場龍卷風(fēng)。其根本原因就是氣象系統(tǒng)的復(fù)雜性：蝴蝶翅膀的扇動，導(dǎo)致其身邊的空氣系統(tǒng)發(fā)生變化，并產(chǎn)生微弱的氣流，而微弱氣流的產(chǎn)生又會引起四周空氣或其他系統(tǒng)產(chǎn)生相應(yīng)的變化，由此引起一個連鎖反應(yīng)，最終導(dǎo)致其他系統(tǒng)的極大變化［６］。蝴蝶效應(yīng)最早是美國麻省理工學(xué)院氣象學(xué)家羅倫茲發(fā)現(xiàn)并提出的。為了預(yù)報天氣，他用計算機求解仿真地球大氣的１３個方程式。在一次實驗中，為了更細致地考察結(jié)果，他將一個中間解由０．５０６提高到０．５０６１２７。結(jié)果這萬分之一的微小差異卻導(dǎo)致了截然不同的結(jié)果，２條曲線的相似性完全消失了。由此發(fā)現(xiàn)，羅倫茲提出了復(fù)雜的非線性系統(tǒng)“對初始值的極端不穩(wěn)定性”的特性，這一特性完全違背了人們認識的常理。相近的初值帶入確定的方程，結(jié)果也應(yīng)該是相近的，怎么會出現(xiàn)大大偏離，甚至截然不同的結(jié)果呢！但是這個發(fā)現(xiàn)卻為人們認識和分析復(fù)雜系統(tǒng)提出了全新的思想［６］。蝴蝶效應(yīng)說明，事物發(fā)展的結(jié)果，對初始條件具有極為敏感的依賴性，初始條件的極小變化，將會引起結(jié)果的巨大差異。蝴蝶效應(yīng)的現(xiàn)象橫跨各個專業(yè)，滲透各個領(lǐng)域。例如亞洲發(fā)生的金融危機，美國曾經(jīng)發(fā)生的股市風(fēng)暴，以及太平洋出現(xiàn)的厄爾尼諾現(xiàn)象等都是典型的蝴蝶效應(yīng)的實例。蝴蝶效應(yīng)給人們的啟示就是事物彼此之間都有聯(lián)系，管理、規(guī)劃既要著眼全局，也要防微杜漸，細節(jié)決定成敗往往有其特殊的重要意義。道路交通系統(tǒng)是典型的復(fù)雜系統(tǒng)，其間是否也存在著蝴蝶效應(yīng)，蝴蝶效應(yīng)對交通擁堵的影響到底有多大，這些問題雖然已經(jīng)初步發(fā)現(xiàn)和提出，但是還缺乏深入的分析研究，特別是缺乏定量化的分析。而由于道路交通系統(tǒng)的復(fù)雜性，很難抽象出不同主體、不同因素之間的數(shù)量關(guān)系。特別是由于蝴蝶效應(yīng)的非線性特征，應(yīng)用傳統(tǒng)建模方法構(gòu)建數(shù)學(xué)模型更為困難。而應(yīng)用計算機仿真技術(shù)建模能較好地解決這些矛盾，可以通過計算機仿真模型的實驗結(jié)果深入分析道路交通系統(tǒng)中蝴蝶效應(yīng)的起因、條件以及不同影響，從而為城市交通管理提出新的管理思路。
２交通仿真模型設(shè)計
本模型在基于多主體的仿真平臺ＮｅｔＬｏｇｏ上實現(xiàn)。ＮｅｔＬｏｇｏ由美國西北大學(xué)連接學(xué)習(xí)與計算機建模中心（ＣｅｎｔｅｒｆｏｒＣｏｎｎｅｃｔｅｄＬｅａｒｎｉｎｇａｎｄＣｏｍｐｕｔｅｒ－ＢａｓｅｄＭｏｄｅｌｉｎｇ）開發(fā)，目的是為科學(xué)研究和教育提供易用且強大的計算機輔助工具。ＮｅｔＬｏｇｏ是一個多主體建模仿真集成環(huán)境，完全用Ｊａｖａ編程實現(xiàn)，可以在不同的平臺上運行，特別適合對隨時間演化的復(fù)雜系統(tǒng)進行建模仿真［７］。
�。�.１主體設(shè)計應(yīng)用
ＮｅｔＬｏｇｏ建模時，整個模型的可視化界面被稱為Ｗｏｒｌｄ。Ｗｏｒｌｄ由靜態(tài)主體ｐａｔｃｈ和動態(tài)主體ｔｕｒｔｌｅ組成［８］。交通仿真模型中的道路環(huán)境主要通過靜態(tài)主體ｐａｔｃｈ設(shè)置［９］。為了更好地對比不同駕駛員行為對道路交通擁堵情況的影響，在實驗?zāi)Ｐ椭写罱藢嶒灲M和對照組２條道路，設(shè)置２條道路的各種初始條件完全相同。通過設(shè)置和調(diào)整實驗組駕駛員行為的不同參數(shù)，將模型仿真結(jié)果和對照組進行比較。由此設(shè)計模型的整個Ｗｏｒｌｄ由２０×２００個ｐａｔｃｈ組成，其縱坐標為［－１０，１０］，橫坐標為［－１００，１００］。并在縱坐標為［－５，－３］和［３，５］處設(shè)置實驗組和對照組２條道路。每條道路參照常見實際道路分為３條車道，分別表示超車道、快車道和慢車道。由于模型中設(shè)計的車輛大小與ｐａｔｃｈ大小比例為１∶１，在參考實際車長的情況下，模型中每輛車的車長為４．５ｍ，所以模型仿真的道路全長為９００ｍ。該模型中動態(tài)主體為車輛［９］。為了分別模擬道路不同程度的擁堵境況，使用滑動條組件控制道路上車輛初始數(shù)量。為了保證實驗組和對照組實驗條件相同，２條道路除了初始車輛數(shù)目相同，初始位置也完全一樣。為了考察不同駕駛員行為的影響，模型中將有緊急剎車行為的車輛用紅車表示，將有隨意變道行為的車輛用綠色表示，一般車輛用藍色表示。并可以通過相應(yīng)的滑動條組件控制紅色和綠色車輛的數(shù)目或比例。
�。�.２主體屬性行為設(shè)計
主體的屬性行為設(shè)計是基于多主體仿真模型設(shè)計的最關(guān)鍵步驟。應(yīng)根據(jù)研究的內(nèi)容、要素合理取舍，對于與研究內(nèi)容密切相關(guān)的行為要盡可能細致描述，同時還要注意與實際系統(tǒng)盡量一致。本模型只有一種動態(tài)主體———車輛。其中比較重要的屬性包括車輛的行駛速度和駕駛員的忍耐度。前者包括車輛的當前速度、最低速度和最高速度。后者則和駕駛員的技術(shù)熟練程度、性別、年齡以及性格等有關(guān)，另一方面也與前車速度、前車減速導(dǎo)致的自身減速等行為有關(guān)。此外還有車輛大小、當前車道、所屬組別以及用于統(tǒng)計通行速率的有關(guān)屬性。動態(tài)主體的行為設(shè)計相對屬性設(shè)計更為復(fù)雜和重要。本模型中車輛的行為大致可分為：
�。ǎ保┬旭�。車輛每次前進時都應(yīng)先判斷前方近距離是否有車，如果有車，則減速，然后按前車速度行駛。如果沒車，在本車道允許的車速下加速行駛。
�。ǎ玻┳兯�。當?shù)缆窊矶禄虺霈F(xiàn)其他意外情況時，需要根據(jù)前車的剎車行為剎車或減速。當?shù)缆吠〞郴蛴衅渌驎r，可以加速至最大限速后勻速行駛。
�。ǎ常┳兊馈．攲η败嚨娜棠投冗_到極限時，車輛選擇變道超越。變道時需要判斷相鄰車道的車輛情況，并優(yōu)先變換到較快車道。如果滿足變道條件，則變道，并將忍耐度清零；如果不滿足變道條件，則按原車道行駛，同時忍耐度繼續(xù)增加。為了考察分析不同駕駛員行為的影響，定義了特殊車輛的特殊行為：
�。ǎ保┚o急剎車。該行為主要模擬駕駛技術(shù)不熟練的駕駛員（紅色車輛）。當前方有車時（可能是安全距離）剎車過死，且起步較慢。
�。ǎ玻╊l繁變道。該行為主要模擬不良駕駛習(xí)慣的駕駛員（綠色車輛）。忍耐度很低，只要相鄰車道允許就變道超車，而不顧是否影響相鄰車道后方車輛正常行駛。
�。�.３仿真實驗
在ＮｅｔＬｏｇｏ仿真平臺上可以方便地設(shè)置和調(diào)整模型中的有關(guān)參數(shù)，直觀地查看模型運行的結(jié)果［８］。還可以將模型運行過程中的有關(guān)統(tǒng)計量以圖表的形式顯示，或?qū)⒂嘘P(guān)仿真結(jié)果導(dǎo)出到專門的統(tǒng)計軟件中進行分析［１０］。本模型分別測試了道路較為暢通（初始車輛１５０）和較為擁堵（初始車輛３５０）時，駕駛技術(shù)不熟練的駕駛員占２％的情況下車輛的平均速度，分別如圖２和圖３所示。由圖２、圖３可以看出，當?shù)缆吠〞硶r２條曲線基本重合，少量駕駛技術(shù)不熟練的駕駛員影響不大；進一步調(diào)整有關(guān)參數(shù)，實驗結(jié)果表明在道路通暢的情況下，駕駛技術(shù)不熟練的駕駛員的比例在２０％以下都不會有明顯影響。但是當?shù)缆份^為擁堵時，即使只有２％的駕駛技術(shù)不熟練的駕駛員，實驗組的曲線波動十分明顯，有時甚至出現(xiàn)幅度較大的下降，說明在交通接近飽和的條件下，個別駕駛員的行為有可能會對整個道路產(chǎn)生明顯的影響。本模型也測試了道路較為暢通（初始車輛１５０）和較為擁堵（初始車輛３５０）時，具有頻繁變道行為的駕駛員占２％的情況下車輛的平均速度。當?shù)缆吠〞硶r２條曲線基本重合，少量的頻繁變道的駕駛員對交通影響不大。但是當?shù)缆份^為擁堵時，即使只有很少量的駕駛員頻繁變道，也會對整個道路產(chǎn)生巨大的影響。在以上初步仿真分析的基礎(chǔ)上，還可以進一步調(diào)整有關(guān)模擬參數(shù)的設(shè)置，或者進一步細化駕駛員的行為，深入分析不同個體行為和交通擁堵的相關(guān)關(guān)系。
３結(jié)束語
以上模型運行結(jié)果充分說明，當交通趨近于飽和時，少數(shù)不良駕駛行為的存在確實會對道路交通帶來巨大的影響。雖然僅僅是個別駕駛員的細微動作，但是會隨著其影響的傳遞、放大，可能會引發(fā)一場“交通海嘯”。另一方面，也說明計算機仿真模型是研究交通系統(tǒng)的有效工具，可以為管理者分析管理復(fù)雜的交通系統(tǒng)搭建一個方便的平臺。實際上，城市的道路交通主要存在２個矛盾：一是道路基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與城市發(fā)展需求之間的矛盾，另一個是市民的交通守法意識與現(xiàn)代化都市之間的矛盾，兩者分別被稱為“硬件矛盾”和“軟件矛盾”。而不良駕駛行為恰恰是交通擁堵的另一個“元兇”。如果廣大民眾不能提高交通意識和道德修養(yǎng)，培養(yǎng)規(guī)范良好的駕駛行為，再寬闊的馬路，再健全的交通法規(guī)，也解不開交通擁堵的死結(jié)。無論是什么復(fù)雜系統(tǒng)，一個壞的微小的機制，如果不加以及時的引導(dǎo)、調(diào)節(jié)，有可能會給系統(tǒng)帶來非常大的危害，成為“龍卷風(fēng)”；而一個好的微小的機制，只要正確引導(dǎo)，經(jīng)過一段時間的努力，同樣可能產(chǎn)生轟動效應(yīng)，而成為一場“革命”。
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