root/applications/doprava/texty/novotny_vyzk_LQ/Implementation.tex.backup @ 1464

Revision 1424, 13.1 kB (checked in by jabu, 13 years ago)

Prvni verze bez vysledku

Line 
1\chapter{Implementace}
2
3\section{Seznam proměnných}
4Všechny proměnné jsou zavedeny pro každého agenta reprezentujícího jednu křižovatku zvlášť
5a jsou označeny indexem $i$ signální skupiny. Tavždy ovládá jeden jízdní pruh. Pokud jsou bez indexu,
6jedná se o proměnnou agenta, případně oblasti simulace.
7
8\begin{tabular}{ccp{5cm}p{5cm}}
9  \textbf{V textu} & \textbf{V programu} & \textbf{Název} & \textbf{Popis} \\
10  $T \in \mathbb{N}$ & \texttt{T} & Vzorkovací perioda & ...\\
11  $C \in \mathbb{N}$ & \texttt{Tc} & Délka cyklu & ... \\
12  $S = 0,5$ & \texttt{Tc} & Saturovaný tok & Maximální počet vozidel, která projedou křižovatkou za sekundu \\
13  $L \in \mathbb{R}^+$ &  \texttt{L} & Ztrátový čas & Čas potřebný k vyklizení křižovatky mezi dvěma fázemi\\
14  $J = \{j_1, ..., j_n\}$ &  & Množina signálních skupin &  \\
15  $J_A \subset J$ & \texttt{} & Množina signálních skupin agenta $A$ & Skupiny náležící jednomu agentovi \\
16  $I_j \subset J$ & \texttt{} & Množina vstupů signální skupiny & Signální skupiny ostatních agentů ústících do příslušné skupiny $g$ \\
17  $g_j^N \in <0,1>$ & & Nominální poměr zelené & Defi novaný poměr fází \\
18  $g_j(t) \in <0,1>$ & & Efektivní poměr zelené & Část z délky cyklu, kdy je signální skupina  průjezdná \\
19  $i_j(t) \in \mathbb{R}^+$ & \texttt{i\_g} & Hustota vstupů & Počet přijíždějících vozidel do pruhu signální skupiny za jednotku času \\
20  $o_j(t) \in \mathbb{R}^+$ & \texttt{} & Hustota výstupů & Počet vyjíždějících vozidel z pruhu signální skupiny za jednotku času \\
21  $q_j(t) \in \mathbb{N}_0^+$ & \texttt{} & Fronta & Počet vozidel jedoucí menší rychlostí než $3,6 km/h$ \\
22  $\alpha_{j,k}  \in <0,1>$ & \texttt{} & Odbočovací poměr z $j$ do $k$ & 
23\end{tabular}
24
25\section{Použitá metoda}
26Účelem této práce je řídit provoz pomocí nastavení optimální délky cyklu za použití multiagentního systému, kde
27každý agent ovládá signální skupiny jedné křižovatky a jsou mu dostupné příslušné údaje.
28Jako vhodná metoda bylo zvoleno LQ řízení, které se snaží minimalizovat fronty a penalizovat délku cyklu.
29
30\subsection{Přechodové vztahy}
31Jako údaj popisující stav systému byla zvolena délka fronty $q_j(t)$, což je počet aut v jízdním pruhu jedoucích
32méně než 3,6 km/h. Pro danou frontu v čase $t+1$ platí zřejmě vztah
33\begin{equation}\label{eq:my_trans_01}
34 q_j(t+1) = q_j(t) + T ( i_j(t) - o_j(t) ) ,
35\end{equation}kde hustota vstupu $i_j(t)$ je součtem výstupů sousedů pronásobený odbočovacími poměry,
36případně vstupu do systému $i_{j,0}(t)$, pokud se jedná o koncové rameno řízené oblasti, tedy
37\begin{equation}
38  i_j(t) = i_{j,0}(t) + \sum_{k \in I_j} \alpha_{k,j} o_k(t) .
39\end{equation}
40Křižovtkou z daného jízdního pruhu v průjezdné fázi projede $S$ vozidel za sekundu, kde
41délka průjezdné fáze závisí na nastaveném poměru a délce cyklu. Před přechodem do nové
42fáze signálího plánu je potřeba vklidit křižovatku, což vede ke ztrátovému času $L$, který
43se projeví vždy jednou za cyklus. Efektivní délka zelené je tedy
44\begin{equation}
45 g_j(t) = (C(t) - L) g_j^N
46\end{equation}
47a pro hustotu výstupu platí
48\begin{equation}
49 o_j(t) = \frac{S_j g_j(t)}{C(t)} = S_j g_j^N \left( 1 - LC(t)^{-1} \right) .
50\end{equation} Rovnice \ref{eq:my_trans_01} tedy přechází do tvaru
51\begin{equation}\label{eq:my_trans_02}
52 q_j(t+1) = q_j(t) + T \left( i_{j,0}(t) + \sum_{k \in I_j} \alpha_{k,j} S_k g_k^N \left( 1 - LC(t)^{-1} \right)  - S_j g_j^N \left( 1 - LC(t)^{-1} \right) \right) .
53\end{equation}
54
55% Nebudeme delat trik s nominální hodnotou, ale pouzijeme u(t) = 1 - LC(t)^{-1}
56% Pokud budeme podobně jako v \cite{6_tuc_lq} předpokládat existenci nominální délky cyklu $C^N$, při níž se
57% nemění délka fronty, platíc(
58% \begin{equation}\label{eq:my_trans_nom}
59%  0 = T \left( i_{j,0}(t) + \sum_{k \in I_j} \alpha_{k,j} S_k g_k^N \left( 1 - LC^{N -1} \right)  - S_j g_j^N \left( 1 - LC^{N -1} \right) \right)
60% \end{equation}. Odečtením rovnice \ref{eq:my_trans_nom} od \ref{eq:my_trans_02} dostaneme
61% \begin{equation}\label{eq:my_trans_03}
62%  q_j(t+1) = q_j(t) + T \left( - \sum_{k \in I_j} \alpha_{k,j} S_k g_k^N  + S_j g_j^N  \right) L \Delta C^{-1}(t)
63% \end{equation}, kde $ \Delta C^{-1}(t) = C(t)^{-1} - C^{N -1}$. Pro ramena $j \in J_A$ náležící agentovi $A$ se
64% tedy rovnice pro fronty dají zapsat maticově ve tvaru
65% \begin{equation}\label{eq:my_trans_mat}
66%  \vec{q}(t+1) = A \vec{q}(t) + B \Delta C^{-1}(t)
67% \end{equation}
68
69Za řídící proměnnou tedy vezmeme
70\begin{equation}
71 u(t) = 1 - LC(t)^{-1} .
72\end{equation}
73takže můžeme rovnici \ref{eq:my_trans_02} přepsat do maticové formy
74\begin{equation}\label{eq:my_trans_mat}
75 q(t+1) = A q(t) + B u(t) + I_0(t) ,
76\end{equation}
77kde $A$ je jednotková matice, $B$ je diagonální matice s prvky
78\begin{equation}
79 b_{jj} =  T \left( \sum_{k \in I_j} \alpha_{k,j} S_k g_k^N - S_j g_j^N \right)
80\end{equation}
81
82
83
84Kostantni saturovany tok neni optimalni, pouzije aprox podle Pecherkove (viz bak.),
85prujezd odpovida bud sat. toku, pokud neodjede cela fronta, nebo je primo umerny
86fronte (+ prijezdum). prolozi se funkci a aprox se primkou podle hodnoty fronty v case t.
87Napocte se rizen pro horizont a podle vyvoje fronty se prepocte misto pro prolozeni pri
88
89
90\subsubsection{Model toku}
91V článku \cite{6_tuc_lq} se úbytek vozidel modeluje podle rovnice \ref{eq:tuc_u}, kde je uvažován
92tok vozidel křižovatkou za jednotku času jako konstanta $S$, což je saturovaný tok. Tento vztah
93platí pouze když je příslušný pruh naplněn vozidly do té míry, že křižovatkou projede maximální
94možný počet vozidel. To však neplatí, pokud není pruh dostatečně vytížen, například pokud se zmenší
95délka fronty v nějaký časový okamžik na nulu. Pokud je vytížení menší je tok lineárně závislý na součtu
96fronty $q(t)/T$ a počtu vstupujících vozidel $i(t)$. Pro teoretickou hodnotu toku $S$ tedy dostáváme vztah
97\begin{equation}\label{eq:teor_tok}
98 S_{teor}(q(t) + i(t)) = \left\{
99                        \begin{array}{lr}
100                          \frac{q(t)}{T} + i(t) & \frac{q(t)}{T} + i(t) <= S_{max} \\
101                          S_{max} &  \frac{q(t)}{T} + i(t) > S_{max}
102                        \end{array}
103                  \right.
104\end{equation}
105. tento vztah vyjadřuje to, že pokud je fronta plus přírůstrek vozidel ve vzorkovací periodě
106$(q(t), i(t)T)$ menší než maximální počet vozidel, který je křižovatka za periodu $T$ schopna
107propustit $(T S_{max})$, projedou všechna vozidla. Abychom se vyhnuli podmínce podle $S_{max}$,
108aproximuje se tento vztah funkcí
109\begin{equation}\label{eq:exp_tok}
110 S_{exp}(q(t), i(t)) = S_{max} \left(1 - e^{- \frac{1}{S_{max}} \left( \frac{q(t)}{T} + i(t) \right) } \right)
111\end{equation}
112, která splňuje podmínku
113\begin{equation}
114\frac{ dS_{exp} }{d(q/T+i)}(0,0) = 1 
115\end{equation}
116, tedy při malé frontě a hustotě provozu
117je přírůstek toku roven $q/T+i$, a podmínku
118\begin{equation}
119\lim_{q/T+i\to\infty} S_{exp} = S_{max} 
120\end{equation}
121, tedy při velké frontě a hustotě provozu
122se tok blíží konstantě $S_{max}$. Pro malý časový interval můžeme tuto funkci dále zjednodušit na lineární vztah
123\begin{equation}\label{eq:lin_tok}
124 S(q(t)) = \sigma(q(t)/T + i_0)
125\end{equation}
126, kde je $i_0 = i(0)$ a
127\begin{equation}
128 \sigma = \frac{ dS_{exp} }{d(q/T+i)}(q(0),i(0))
129\end{equation}
130\\
131vlozit graf s ruznymi S
132\\
133
134\subsubsection{Přechodové vztahy s proměnným tokem}
135Pro vyjádření přechodových vzthů použijeme lineární odel toku a rovnice \ref{eq:my_trans_02}
136přejde na tvar
137\begin{equation}
138 q_j(t+1) = q_j(t) + T \left( i_{j,0}(t) + \sum_{k \in I_j} \alpha_{k,j} S_k(q_k(t)) g_k^N \left( 1 - LC(t)^{-1} \right)  - S_j(q_j(t)) g_j^N \left( 1 - LC(t)^{-1} \right) \right)
139\end{equation}
140, a po dosazení \ref{eq:lin_tok} dostaneme
141\begin{equation}
142 q_j(t+1) = q_j(t) + T \left( \begin{array}{c}
143                                i_{j,0}(t) + \\
144                                + \sum_{k \in I_j} \alpha_{k,j} \delta_k(q_k(t) T^{-1} + i_{0,k}) g_k^N \left( 1 - LC(t)^{-1} \right) - \\
145                                - \delta_j(q_j(t) T^{-1} + i_{0,j}) g_j^N \left( 1 - LC(t)^{-1} \right)
146                              \end{array}
147  \right)
148\end{equation}
149
150\begin{equation}\label{eq:my_trans_mod_tok_03}
151 q_j(t+1) = q_j(t) + T \left( \begin{array}{c}
152                                i_{j,0}(t) + \\
153                                + \sum_{k \in I_j} \alpha_{k,j} \delta_k g_k^N T^{-1} q_k(t)  - \delta_j g_j^N T^{-1} q_j(t) + \\
154                                + \sum_{k \in I_j} \alpha_{k,j} \delta_k i_{0,k} g_k^N - \delta_j i_{0,j} g_j^N - \\
155                                - \sum_{k \in I_j} \alpha_{k,j} \delta_k g_k^N L T^{-1} q_k(t) C(t)^{-1} + \delta_j  g_j^N L T^{-1} q_j(t) C(t)^{-1} - \\                               
156                                - \sum_{k \in I_j} \alpha_{k,j} \delta_k i_{0,k} g_k^N L C(t)^{-1} + \delta_j i_{0,j} g_j^N L C(t)^{-1}                                 
157                              \end{array}
158  \right)
159\end{equation}
160
161% . Pokud budeme podobně jako v rovnici \ref{eq:my_trans_nom} uvažovat nominální $C^N$, pro které se $q(t+1)$ rovná $q(t)$,
162% dostaneme dosazením $\Delta C^{-1}(t) = C(t)^{-1} - C^{N -1} $ do \ref{eq:my_trans_mod_tok_03} rovnici
163%
164% \begin{equation}\label{eq:my_trans_mod_tok_04}
165% \begin{array}{ccc}
166%  q_j(t+1) &= q_j(t) +& L \left( \delta_j  g_j^N q_j(t)   - \sum_{k \in I_j} \alpha_{k,j} \delta_k g_k^N q_k(t) \right) C(t)^{-1} +\\
167%   & & + L T \left( \delta_j i_{0,j} g_j^N - \sum_{k \in I_j} \alpha_{k,j} \delta_k i_{0,k} g_k^N  \right) C(t)^{-1}
168% \end{array}
169% \end{equation}
170
171
172
173
174\subsection{Minimalizační kritérium}
175Podobně jako v předchozí kapitole, minimalizovat kvaratické kritérium $J$.
176Minimalizaci budeme provádět v proměnných $u(t)$ pro časový horizont $h$,
177tedy pro vektory $\Delta C(t_0), \Delta C(t_0 + 1), ...,u(t_0 + h)$. Pro zpřehlednění
178zápisu položíme bez újmy na obecnosti $t_0 = 0$.
179Kvadratické kritérium
180ve tvaru
181\begin{equation}\label{eq:J}
182 J = \sum_{t=0}^h q(t)^T Q q(t) + u(t)^T R u(t) ,
183\end{equation}
184kde $Q$ a $R$ jsou diagonální pozitivně definitní matice vah,
185rozepíšeme pomocí vztahu
186\begin{equation}\label{eq:prechod}
187 q(t+1) = Aq(t) + Bu(t) + I_0(t)
188\end{equation}
189a budeme minimalizovat pro jednotlivá $t$ podle  $u(t)$.
190Matici $I_0(t)$, která vyjadřuje příjezd vozidel z okolí do sledované sítě,
191budeme v rámci minimalizačního horizontu považovat za konstantu značenou $I_0$.
192$u(h)$ se v kritériu vyskytuje pouze jako člen
193\begin{equation}
194u(h)^T Ru(h)
195\end{equation}
196a tedy musí být $u(h) = 0$. $u(h - 1)$ se vyskytuje ve členech
197\begin{equation}
198 u(h - 1)^T Ru(h - 1) + (q(h - 1)^T A^T +u(h - 1)^T B^T ) Q ( A q(h - 1) + B u(h - 1) + I_0)
199\end{equation}
200, což lze pomocí složených vektorů a matic přepsat do tvaru
201\begin{equation} \label{eq:J_sloz}
202 (u(h-1)^T, q(h - 1)^T )
203  \left( \begin{array}{cc}
204          B^T \sqrt{Q}^T & \sqrt{R}^T \\
205          A^T \sqrt{Q}^T & 0
206          \end{array}
207  \right) 
208  \left( \begin{array}{cc}
209           \sqrt{Q} B & \sqrt{Q} A \\
210          \sqrt{R} & 0
211          \end{array}
212  \right)
213  \left( \begin{array}{c}
214           u(h-1) \\
215            q(h - 1)
216          \end{array}
217  \right)
218\end{equation}, kde symbolem $\sqrt{Q}$ myslíme matici, pro níž platí $\sqrt{Q}^T \sqrt{Q} = Q$.
219Matice $Q$ a $R$ jsou pozitivně definitní diagonální matice, takže $\sqrt{Q}$ bude také
220pozitivně definitní diagonální a její diagonální prvky budou rovny odmocnině
221příslušných prvků původní matice $Q$.
222Složenou matici
223\begin{equation} 
224  M_0 = \left( \begin{array}{cc}
225          B^T \sqrt{Q} & \sqrt{R} \\
226          A^T \sqrt{Q} & 0
227          \end{array}
228  \right)   
229\end{equation}
230můžeme pomocí QR dekompozice na součin
231
232\begin{equation}
233 M_0 = M_R M_Q ,
234\end{equation}
235kde $M_Q$ je horní trojůhelníková matice a $M_R$ je matice ortonormální.
236Pro ortonormální matici $M_R$ platí
237\begin{equation}
238 M_R^T M_R = I ,
239\end{equation}
240neboť její zloupce jsou vzájemně ortogonální a normované na jednotku.
241Z toho plyne, že součin matic $M_0^T M_0$, vyskytující se ve vztahu
242
243Člen \ref{eq:J_sloz} poté přejde na tvar
244\begin{equation}
245 (\Delta C(h-1)^T, q(h - 1)^T )
246  \left( \begin{array}{cc}
247          L_q^T & 0 \\
248          L^T & L_u^T
249          \end{array}
250  \right) 
251  \left( \begin{array}{cc}
252          L_u & L \\
253          0 & L_q
254          \end{array}
255  \right)
256  \left( \begin{array}{c}
257           u(h-1) \\
258            q(h - 1)
259          \end{array}
260  \right)
261\end{equation}, který můžeme dále upravit na
262\begin{equation}
263 ( L_u u(h-1) +  L_q q(h-1) )^T ( L_uu(h-1) +  L_q q(h-1) ) + q(h-1)^T L_q^T L_q q(h-1)
264\end{equation}. Pokud tento člen chceme minimalizovat v proměnné $q(h-1)$, musí nutně platit
265\begin{equation}
266u(h-1) = - L_u^{-1} L q(h-1)
267\end{equation}. Zbývající nenulová část $q(h-1)^T L_q^T L_q q(h-1) $ lze přepsat pomocí rovnice \ref{eq:prechod} do tvaru
268\begin{equation}
269 q(h-1)^T L_q^T L_q q(h-1) = ( A q(h-2) + B u(h-2) )^T L_q^T L_q ( A q(h-2) + B u(h-2) )
270\end{equation}, kde se vyskytuje $u(t)$ pouze pro $t = h-2$. Minimalizace přes
271$u(h-2)$ bude probíhat analogicky, pouze se matice $Q$ nahradí maticí
272\begin{equation}
273\widetilde{Q} = Q + L_q^T L_q
274\end{equation}, která zahrnuje zbytek po členu s $u(h-1)$.
275Pro další $u(t)$ se pouze upraví matice $\widetilde{Q}$ výše popsaným způsoen a minimalizace již probíhá stejně.\\
276
277
278
279
280
281
282
283\section{Simulace}
284
285\subsection{Simulátor AIMSUN}
286
287\subsection{Oblast simulace}
Note: See TracBrowser for help on using the browser.