Traffic Flow Model Based on Cellular Automation with Adaptive Deceleration

Abstract

This paper describes continuation of the authors’ work in the field of traffic flow mathematical models based on the cellular automata theory. The refactored representation of the multifactorial traffic flow model based on the cellular automata theory is used for a representation of an adaptive deceleration step implementation. The adaptive deceleration step in the case of a leader deceleration allows slowing down smoothly but not instantly. Concepts of the number of time steps without conflicts and deceleration aggressiveness coefficient are introduced. Also in this paper a new step type for models based on the cellular automata is formulated on the example of a stop signal. The new step type unites notification and signalization steps. The new step type extends the concept of the three-stepped unified representation of the traffic flow models based on the cellular automata that was formulated in the previous authors’ work. Рассмотрено продолжение работы автора в области математических моделей транспортных потоков на основе теории клеточных автоматов. На примере переработанного представления многофакторной модели транспортных потоков на основе теории клеточных автоматов представлена реализация шага адаптивного торможения, который в случае торможения впереди едущего транспортного средства позволяет снижать скорость плавно, а не мгновенно. Введены понятия количества тактов без конфликта и коэффициента агрессивности торможения. Также в статье на примере стоп-сигнала сформулирован новый тип шагов для моделей на основе клеточного автомата, который объединяет шаги оповещения и сигнализации. Новый тип шагов расширяет концепцию трёхступенчатого унифицированного представления математических моделей транспортных потоков на основе клеточного автомата, которая была сформулирована в предыдущей работе автора.