基于Flexsim的城市交通路口車輛排隊系統仿真模擬——以中山市城桂公路長命水路口為例【摘要】隨著我國經濟的發展，汽車的普及程度越來越高。而由于各種各樣的緣故，堵車現象也隨著汽車的普及頻繁出現，例如由于道路設計考慮不夠長遠、交通事故、市政工程建設占用道路資源等原因導致的堵車。最近一年，由于中山坦洲快線的修建，城桂公路位于廣東藥科大學中山校區北門前的路段位于中央兩條車道需要進行圍蔽施工，僅余兩側兩條車道運行。在市政工程建設占用道路資源的情況下，道路的運行效率便會下降，造成擁堵。基于此，本文以中山市城桂公路長命水路口為例，通過實地調查的方式采集數據，利用Flexsim仿真軟件建立仿真模型，觀察模型運行之后輸出的結果，找出了瓶頸，并針對紅綠燈周期提出了優化建議。【關鍵詞】排隊系統；仿真模擬；Flexsim仿真優化

AresearchonurbantrafficqueueingsystemsofintersectionsbasedonFlexsim——acasestudyoftheintersectionofChengguiRoadandChangmingshuiRoadinZhongshanCity[Abstract]Withthedevelopmentandincreaseofoureconomy,theautomobilepopularityisgrowinginChina.Meanwhiletrafficjamsarebecomingmoreoftenduetoallsortsoffactorssuchasthelackoflong-termconsiderationinthedesignstageofcitytransportationsystems,accidentsornewinfrastructureconstructionswhichoccupiesthealreadylimitedspaceincityroads.Inrecentyear,duetotheconstructingofZhongshanTanzhouExpress,twoofthefourlanesonChengguiRoadisbeingoccupiedremainingtwolanesinuse.Infrastructureconstructionslikethisonewhichisoccupyingtwoofthefourlanesinthiscasewillreducetheefficiencyoftheroadsystemandcausetrafficjams.Therefore,takingtheintersectionofChengguiRoadandChangmingshuiRoadinZhongshanCityasanexample,thispapercollectsdatathroughfieldinvestigation,establishesasimulationmodelusingFlexsimsoftware,andobservesoutputsofthemodel,discoversthebottleneckofthesystem,andputsforwardoptimizationsuggestionsfocusingontrafficlightsperiod.[Keywords]queueingsystem;simulation;Flexsimsimulationoptimization

目錄1前言 11.1選題的目的及意義 11.1.1選題目的 11.1.2選題意義 11.2研究現狀 11.2.1國外研究狀況 11.2.2國內研究狀況 21.2.3國內外研究小結 31.3研究的主要內容 41.4研究的方法 42中山市城桂公路長命水路口路況分析 62.1路況說明 62.2數據收集 82.2.1紅綠燈周期數據收集 92.2.2車流到達時間間隔與人流到達時間間隔數據收集 92.2.3系統通行區域的平均通過用時與進入通行區域車輛的平均數量 102.2.4行人穿越馬路的平均用時 103建立模型 123.1建立概念模型 123.2建立仿真模型 133.2.1擬合數據獲得各種數據的分布函數 133.2.2建立模型 144Flexsim仿真模型運行與優化 204.1運行仿真模型 204.2中山市城桂公路長命水路口系統模型的優化及優化結果 204.3優化建議及展望 225結論 23參考文獻 24致謝 261前言1.1選題的目的及意義1.1.1選題目的隨著我國經濟的快速發展以及社會的不斷進步，我國的城市化程度越來越高，城市人口逐年增長，全國機動車保有量也在逐年增長，隨之而來的是城市堵車現象的出現。隨著我國經濟社會的發展和城市化進程的繼續推進，堵車現象越來越頻繁和普遍，而一些城市的市政工程建設如道路的改建、擴建，立交橋的架設等更會在其建設過程中加劇擁堵問題。最近一年，由于中山坦洲快線的修建，城桂公路位于廣東藥科大學中山校區北門前的路段位于中央兩條車道需要進行圍蔽施工，僅余兩側兩條車道運行。本文旨在研究在市政工程建設占用道路資源的情況下的道路運行狀況，并嘗試提出優化方案，為城市在進行市政工程建設時減輕對交通的影響提供一定的參考。1.1.2選題意義我國的經濟持續高速增長以及城市化進程的不斷推進，結果是我國汽車保有量和城市道路占用率的不斷上升，而一些城市的道路規劃相對滯后，造成城市擁堵問題，同時，在城市發展過程中對城市內道路基建的更新或增設又會占用部分道路資源，在短時間內又加劇道路擁堵情況。基于此，本文以中山市城桂公路與長命水長逸路、秀麗路交界十字路口為例，研究在市政工程建設占用道路資源的情況下會對道路運行產生什么影響，并嘗試提出優化方案，對減緩市政工程建設對道路交通運行的影響的方法具有探索意義。1.2研究現狀1.2.1國外研究狀況E.Harahap等學者在2019年進行的交通信號燈交叉口設計仿真研究中得出結論，在輸入交通信號燈持續時間、車輛平均到達率、平均車輛離開數的情況下，交通信號燈交叉路口模擬器能夠很好地工作。為了獲得最佳結果，有必要設置正確的交通時間。理想的情況是，所有在紅燈時停車并進入隊列的車輛都可以在綠燈時離開隊列，從而不留任何車輛[1]。S.Purwiyanti等學者在2019年利用BackgroundSubtractionMethod研究交通信號燈定時器控制系統模型設計，發現若交通信號燈系統能夠根據車輛隊列自動調整計時器，有助于建立智能交通信號燈系統，換句話說，能夠適應其所在路況的交通信號燈系統的設計有助于提高道路運行效率[2]。ZhenyuLiu等學者通過仿真比較，研究了公交站點對交通流的影響，為公共交通規劃和管理提供了科學的指導[3]。1.2.2國內研究狀況許晨等學者在《排隊模型在交通指揮燈中的應用》研究中，發現合理地設計交通燈周期，可以使交通阻塞大大降低[4]。王付宇等學者在《城市交通路口車輛排隊系統仿真及優化》研究中，利用仿真模擬軟件對研究對象進行建模，并找出瓶頸，提出了針對研究對象的優化方案，證明利用計算機仿真建模能夠找出道路路口的瓶頸并提出優化方案，提高道路路口的通行量，減少堵塞[5]。唐少虎等學者通過建立實例仿真模型，驗證了該文中提出的優化方法，得出了該方法能夠適應降雨環境的交叉口交通信號控制，在延誤時間、停車次數等指標上均有明顯改善，有助于提高交叉口交通運行效率，進而緩解交通擁堵等問題[6]。劉敏等學者在信號交叉口紅綠燈配時優化的休假排隊模型的研究中提出信號交叉口的配時優化與評價可分為三個步驟。第一步是獲取基礎數據，統計交通流量，第二步是優化信號配時，第三步是評價交叉口的服務水平[7]。何寧等學者結合實際，對于地鐵建設周期長、對城市交通影響大的特點，提出了一種交叉延遲和排隊長度的預測方法，為建設地鐵等基礎設施項目期間的交通組織設計提供了理論支持[8]。李秉乾研究了VISSIM仿真軟件，表明充分利用這樣的軟件能夠實現基礎路網生產與參數的自動校正，這種軟件可以提供給設計者可靠的交通交叉口模塊設計支持，減少進行設計方案擬定方案過程中因無法直觀觀測車輛交叉口運行狀況而導致的設計不合理、設計不科學等問題[9]。李若菡在《城市單交叉路口交通信號實時優化控制與仿真》研究中，根據閑散、順暢、繁忙三種不同的交通狀態，建立了仿真模型。通過SARGA和SRGA兩種算法，進行仿真分析，研究了通過交通信號實時優化以提高通行的效率的方法[10]。韓偉莉基于一種模糊控制的交通信號優化方法，通過仿真模型研究，得出采用該種模糊控制方法能夠降低等待時間[11]。曹成濤提出了一種城市交叉口交通信號優化控制方法，通過Pareto前沿驅動引導的方法，提前對交叉口車輛進行實時監控，安排交叉口車輛排隊，減少車輛排隊，緩解交通擁堵壓力，仿真實驗表明，該方法具有較強的適用性[12]。胡杰烽進行城市十字路口信號控制系統的總體設計，詳細設計，模擬模型設計，提出了一種城市十字路口的智能交通信號控制系統[13]。謝飛使用VISSIM模擬軟件研究了城市十字路口的信號控制。結合交通信息收集和交通信號控制技術，設計了城市十字路口信號控制的在線模擬系統[14]。郭小丹認為城市交通信號控制系統通過其控制功能可以保證居民出行，緩解交通擁堵。隨著交通需求和壓力的不斷增大，我們必須充分利用各種新的理論和技術來開發交通信號控制系統[15]。1.2.3國內外研究小結近年來，隨著仿真軟件的發展成熟和計算機硬件性能的提升，不少國內外學者利用Flexsim等仿真軟件對城市道路交通系統進行研究，通過仿真模型找出系統瓶頸并提出優化方案。有學者提出，Flexsim仿真技術可以有效地模擬交叉口的交通堵塞，對改善交叉口的交通狀況有較好的效果[5]。不少學者在研究交叉路口系統的時候通過對交通燈信號控制進行優化，實現改善系統運行效率的目的。本文的研究是基于Flexsim仿真軟件，運用仿真模擬和排隊相關的理論知識，對以中山市城桂公路長命水路口為例的城市交叉路口進行數據收集與分析，通過建立仿真模型找出瓶頸并提出優化方案。本文的特點在于研究道路資源在由于城市基礎設施建設時而被擠占時道路的運行狀況，通過仿真模型找出瓶頸，并以交通燈周期為切入點提出優化方案。1.3研究的主要內容一、中山市城桂公路與長命水長逸路、秀麗路交界十字路口的路況調查，調查該路口的布局設置。二、獲取該路口交通燈周期，獲取在高峰期的車輛與行人的到達、離開的時間間隔，并對相關數據進行分布擬合，供建立模型所用。三、建立該十字路口的仿真模型，找出問題，并提出優化建議。使用實地調研中獲得的該路口的布局、交通燈周期、車輛行人到達時間間隔、車輛離開系統數量等數據對該路口建立Flexsim仿真模型，模擬該路口的運行過程，找到優化方案。1.4研究的方法一、實地調研法：實地調研中山市城桂公路與長命水長逸路、秀麗路交界十字路口的路況，獲得該路口的交通燈周期、車輛及行人到達率等各種參數用于建立仿真模型。二、定量與定性分析相結合：依據調研結果，對中山市城桂公路與長命水長逸路、秀麗路交界十字路口的路況存在的問題進行定性分析，并在定性分析的基礎上結合實地調研采集的數據，建立仿真模型，并對模型進行優化。三、模型分析法：依據實地調研采集的數據建立中山市城桂公路與長命水長逸路、秀麗路交界十字路口的仿真模型，運行模型并找出瓶頸，然后提出優化方案，建立優化模型，運行優化模型并對比優化前后的結果。四、Flexsim仿真：Flexsim是由美國Flexsim公司開發的。迄今為止，它是世界上第一個在圖形環境中集成C++IDE和編譯器的仿真軟件。廣泛應用于制造業、物流業、交通等各種領域，該軟件能夠對目標系統建立仿真模型，通過在虛擬環境中運行模型以找出系統瓶頸，幫助對系統的開發與優化。基于Flexsim軟件的仿真模擬研究大致過程如下：實地調查收集數據——建立概念模型——分析數據擬合分布函數——建立仿真模型——運行模型觀察結果——提出優化方案——再次運行模型觀察結果。運用Flexsim軟件進行仿真模擬的具體過程大致為：根據概念模型初步建立仿真模型——對收集到的數據進行適用性檢驗——數據通過適用性檢驗后對其進行分布擬合獲得其分布函數——根據各項數據對模型中的各個實體進行設置——運行模型觀察結果——提出優化方案——再次運行模型觀察結果。

2中山市城桂公路長命水路口路況分析隨著經濟的發展，我國的汽車普及率逐年增高。由此帶來的，便是由于各種原因而頻繁出現的堵車現象，例如由于道路設計考慮不夠合理、交通事故、市政工程建設占用道路資源等原因導致的堵車，特別是近年來我國大范圍進行基礎設施建設，城市的基礎設施推陳出新，而這些基建工程在建設過程中往往會占用道路資源，導致道路的運行效率降低。中山市城桂公路位于廣東藥科大學中山校區北門前的路段，由于自2018年來中山坦洲快線的修建，位于中央兩條車道需要進行圍蔽施工，擠占了原有的道路資源，僅余兩側兩條車道運行，而該路段又有一個近似十字的交叉路口，施工可能會對該路口的運行造成影響。本文旨在研究在市政工程建設占用道路資源的情況下對道路運行產生的影響，并嘗試提出優化方案。2.1路況說明本文研究的對象為城桂公路與長命水長逸路、秀麗路交界的十字路口。根據實地調查，了解到該十字路口布局為東西-南北走向，其中南北兩側路口為四車道，南側路口由于圍蔽施工中央兩條車道不能使用，目前南側路口的東側新開辟了一條臨時車道，即南側路口目前實際上有三條車道；東西兩側路口均為兩車道。南北路口互相正對，形成近似直線的通路，東西路口則錯開，相互斜對。下圖為該路段的大致布局。（見圖2-1）圖2-1路況布局示意圖如圖2-1所示，紅色的區域為圍蔽施工的區域，車流不可以在此區域內通行；黃色的區域為人行斑馬線，人流通過此區域穿越馬路；黃色的區域與綠色的區域共同組成該路口系統的通行區域。在了解到該十字路口布局的基礎上開始對各路口的車流流向進行實地調查，下圖為車流流向示意圖。（見圖2-2）圖2-2車流流向示意圖如圖2-2所示。為了方便研究，這里將各個路口分別使用字母A、B、C、D進行表示，并將各個車道分別編號為A1、A2、B1、B2、C1、C2、D1、D2。車流從A2、B2、C2、D2路口進入系統（即圖2-1所示的通行區域），并從A1、B1、C1、D1路口離開系統。其中，由于南北兩側路口均有多于一條車道，且A2路口兩條車道基本為互相隔開狀態，車輛不能在兩條車道之間變道，而對于C2路口的兩條車道，由于本研究收集數據的方式的特點（2.2.2節闡述），不能將其合并視作一條車道，故分別用A2_Left、A2_Right、C2_Left、C2_Right來分別表示A2、C2路口左右兩側車流進入系統所經過的車道。對于C1路口，由于車輛從C1路口離開系統時，經常出現換道、壓線等現象，難以區分車輛走哪一條車道，同時由于車輛已經離開系統，沒有必要對兩條車道進行區分，故統一用C1表示，不做左右車道的區分。AB、BC、CD、DA分別表示行人到達的等待區域。根據圖2-2得出車流流向表和人流流向表。（見表2-1、表2-2）表2-1車流流向表路口流向路口路口流向路口A2_Left直行C1B2右轉C1A2_Left左轉D1C2_Left直行A1A2_Left右轉B1C2_Left左轉B1A2_Right直行C1C2_Right直行A1A2_Right左轉D1C2_Right右轉D1A2_Right右轉B1D2直行B1B2直行D1D2左轉C1B2左轉A1D2右轉A1表2-2人流流向表行人到達區域流向行人到達區域AB→BCAB→DABC→CDBC→ABCD→BCCD→DADA→CDDA→AB2.2數據收集根據2.1中收集到的路況信息，可以對該路口進行紅綠燈周期、車輛到達時間間隔以及人流到達時間間隔等數據的收集。根據實地觀察比較，發現該路段的高峰期大約在每天17:00到19:00左右，本文主要研究該路段高峰期的車輛排隊情況，故只收集高峰時段的數據，由于高峰期時間較短，需分開3天進行數據收集以獲得足夠的樣本數據。整個路況調查以及數據收集過程耗時約5天。收集數據的方式主要為使用秒表進行測算。2.2.1紅綠燈周期數據收集在實地調查開始的第1、第2天內進行對該路口的布局調查，畫出大致的布局圖以及對該路口進行紅綠燈周期的測算。該路口的布局在2.1節已做說明，在此不贅述。對該路口紅綠燈的周期進行多次測算，結果一致。下表為所收集到的關于紅綠燈周期的數據。（見表2-3）表2-3紅綠燈周期類型狀態時間（秒）南北向車道紅30黃3綠77東西向車道紅80黃3綠27南北向人行道紅33黃無黃燈綠77東西向人行道紅83黃無黃燈綠27根據表2-3數據可以計算得出一個紅綠燈周期的時長為110秒。2.2.2車流到達時間間隔與人流到達時間間隔數據收集在實地調查開始的第3到第5天對車流到達時間間隔與人流到達時間間隔的數據進行收集。對于車流與人流到達時間間隔，具體收集方法為在路口選定一個點，以該點為端點作一條垂直于車流/人流到達方向的虛擬直線，當車流/人流穿過該直線便用秒表記一次到達時間。特別的，對于車流到達時間間隔數據的收集，在一個周期內，若車流持續通行（通常為綠燈狀態），則當車流穿過上述虛擬直線時記一次到達時間；若已形成隊列（通常為紅燈狀態），則當后來車輛到達前一輛車后方并開始減速時記一次到達時間。通過收集上述兩項數據可以在建模階段進行分布擬合得到車流到達時間間隔與人流到達時間間隔的分布函數用于建立模型，具體在第3.2.1節闡述。2.2.3系統通行區域的平均通過用時與進入通行區域車輛的平均數量通過收集車流離開各個路口的數量，可以得到通行區域的平均通過用時與進入通行區域車輛的平均數量。車流離開各個路口的數量數據的收集方法同2.2.2。在收集到車輛離開系統數量的數據后，對該數據進行處理：設通行區域的平均通過用時為AS，進入通行區域車輛的平均數量為AC，通過以下等式計算出AS：AS=計算出AS后，可以根據利特爾法則（Little’sLaw）計算出AC：AC=AS*通過收集到的數據，計算得出AS=7.42秒，AC≈7輛。上述計算AS和AC的公式在計算單個周期時使用，文中計算得出的平均通過用時AS為各個周期的平均通過用時的總平均，得出平均每輛車在通行區域的逗留時長為7.42秒；AC直接由總平均通過用時乘以處理率總平均計算得出，得出進入通行區域的車輛平均數量約為7輛，即同一時刻通行區域中存在的平均車輛數約為7輛。2.2.4行人穿越馬路的平均用時用秒表計時進行數據收集，并計算得出行人穿越馬路的平均用時。（見表2-4）表2-4行人穿越馬路平均用時人流流向平均用時（秒）AB-BC8.98AB-DA17.36CD-BC13.93CD-DA4.08注：人流流向是雙向的，行人穿越馬路的平均用時即指行人在兩等待區域之間流動的平均用時。對表2-4中的數據進行加總平均便能得出行人通過通行區域所用的平均用時AP為：AP=11.09秒。行人通過通行區域的平均用時AP為11.09秒，可以看作每個行人平均在通行區域的逗留時長為11.09秒。

3建立模型3.1建立概念模型在建立仿真模型之前，需要首先根據在第二節收集的數據建立一個概念模型，以作為建立實際的仿真模型的參照。根據該十字路口車輛通行系統的系統流程畫出系統結構圖。（見圖3-1）圖3-1系統結構圖如圖3-1所示，該系統的流程為：車輛、行人到達進入系統，在紅綠燈前排列成隊列，待紅綠燈的狀態變為綠后進入通行區，通行完畢后離開系統。由于車輛與行人共同使用一個通行區，為了簡化模型，也限于實驗設備的機能限制，在此不考慮復雜的車流流向與人流流向，而是將通行區視為一個處理器，由車輛與行人共同使用，即車輛、行人進入系統，排隊進入通行區，進入通行區后逗留若干時長，以此來模擬車輛、行人通過該路口的通行區域，最后從通行區中出來，離開系統。由于同一流向的行人（例如南北流向，即AB-BC流向以及CD-DA流向）在一個紅綠燈周期內的流向、等待時間（紅燈狀態持續時間）、可通行時間（綠燈狀態持續時間）均相同，因此為了簡化模型，亦是為了節約實驗設備機能，在仿真模型中將同一流向的兩條人行道合并視作為一條，即AB-BC和CD-DA流向的人行道合并看作一條南北流向人行道，AB-DA和CD-BC流向的人行道合并看作一條東西流向人行道，并將兩種流向的人行道的排隊區域抽象看作各只有一個，在仿真模型中將同一流向的人行道到達的行人發送到同一個公用的排隊區域。另外，模型中的行人到達分類中轉區域不作停留，該區域的作用是判斷到達的行人的流向，并發送到相應的排隊區域排隊，不發揮數據收集的作用。車輛以及行人離開系統時，處理器（通行區）將根據不同類型發送到相應的接收器，表明對象實體離開系統。3.2建立仿真模型根據2中收集的各種數據，以及參照3.1中建立的概念模型，在Flexsim中建立實際的仿真模型。3.2.1擬合數據獲得各種數據的分布函數在建立實際模型之前，需要首先對數據進行分布擬合，本文利用Flexsim中整合的數據擬合工具Expertfit進行數據分布擬合。進行數據適用性檢驗在擬合數據之前，需要對數據進行適用性檢驗，對數據的適用性檢驗包括對數據的獨立性檢驗、同質性檢驗以及平穩性檢驗。獨立性檢驗是觀察散點圖是否有明顯的散點趨勢，自相關圖中的所有相關系數是否接近0，以檢查數據是否相互影響，而同質性檢驗則通過檢驗頻率直方圖是否不存在多峰來檢驗數據是否服從同一分布。由于本文僅研究該路口高峰期的狀況，只涉及一個時段，故不需要進行數據平穩性檢驗。經過檢驗，發現收集的所有數據均通過適用性檢驗，可以進行下一步處理。進行數據的分布擬合在數據通過了適用性檢驗之后，可以開始進行分布擬合：先用Flexsim中整合的Expertfit軟件的自動擬合功能對數據自動擬合出最合適的分布類型，再對該分布類型進行擬合優度檢驗，本文采用的擬合優度檢驗的內容包括A-D檢驗、K-S檢驗以及卡方檢驗，三項檢驗均通過的分布類型即為可以運用的分布類型。通過擬合優度檢驗，發現只有C2_Left路口的車輛到達時間間隔的數據和CD區域的行人到達時間間隔的數據不能通過擬合優度檢驗，需要運用經驗分布，其余數據均通過了擬合優度檢驗，可以在建立模型的時候直接利用擬合出來的分布類型。通過了擬合優度檢驗后，即可用Expertfit軟件中的獲取分布函數表達式的功能獲取各個分布類型的表達式以運用到模型中。下表為各項數據的分布函數表達式。（見表3-1）表3-1各項數據的分布函數表達式數據函數表達式A2_leftjohnsonbounded(1.027080,12.336310,2.163554,1.045594,<stream>)A2_rightjohnsonbounded(1.181596,50.698027,1.726118,0.714420,<stream>)B2weibull(0.000000,9.741401,1.523205,<stream>)C2_left經驗分布C2_rightinversegaussian(0.284923,5.423258,4.214869,<stream>)D2johnsonbounded(0.246966,60.166553,2.246601,0.870633,<stream>)ABjohnsonbounded(0.135746,58.207719,1.337397,0.385980,<stream>)BCgamma(0.129803,10.609085,0.455698,<stream>)CD經驗分布DAbeta(0.169711,53.668833,0.680680,7.581760,<stream>)要在模型中利用經驗分布，需要在Flexsim中創建全局表，并在對象屬性中對其引用。（見表3-2）表3-2相應的全局表及引用的表達式數據全局表名稱表達式C2_leftC2_leftdempirical("C2_left",1)CDCDdempirical("CD",1)3.2.2建立模型對象設置Flexsim作為專業的建模仿真軟件，提供了諸多對象供研究者使用，使研究人員建立模擬現實世界運作的模型的過程更為便捷。在本次仿真模型研究中所要用到的Flexsim所提供的對象包括：發生器（Source）、緩沖區（Queue）、處理器（Processor）、交通控制器（TrafficControl）、網絡節點（NetworkNode）、操作員（Operator）和接收器（Sink）。建立模型所使用的單位分別為：時間：秒；距離：米。本模型通過利用網絡節點和交通控制器建立紅綠燈的模型，下圖為單個紅綠燈模型的結構。（見圖3-2）圖3-2單個紅綠燈模型該模型主要通過交通控制器來模擬紅綠燈的運作，具體實現方法為在交通控制器屬性設置中添加timeRed和timeGreen標簽（見圖3-3），用來分別代表紅燈和綠燈的持續時間（由于在實地調查的觀察中發現，當紅綠燈狀態轉為黃色時，車輛總會事先停下來，故將黃燈時間并入到紅燈時間中），同時在OnEntryRequest、OnReset以及OnMessage觸發器中編寫代碼，以實現對紅綠燈運作的模擬。圖3-3中前兩個標簽所對應的數字分別代表兩種狀態持續的秒數。對紅綠燈各狀態持續時間的設置見表3-3。實現了對紅綠燈運作的模擬，就容易建立出整個模型。（見圖3-4）圖3-3交通控制器屬性設置表3-3紅綠燈各狀態持續時間的設置類型-方向狀態持續時間（秒）車流-南北TimeRed33TimeGreen77車流-東西TimeRed83TimeGreen27人流-南北TimeRed33TimeGreen77人流-東西TimeRed83TimeGreen27圖3-4模型整體各模型對象說明如圖3-4，該模型為以現實中該十字路口的系統結構抽象而成的概念模型為參照所建立的仿真模型。其中A2_Left、A2_Right、C2_Left、C2_Right、B2、D2為生成車流的生成器（Source）對象，AB、BC、CD、DA為生成人流的生成器對象，SinkC為接收離開系統車流的接收器（Sink）對象，SinkPas為接收離開系統的人流的接收器對象。AB、BC、CD、DA生成器所生成的人流會分別進入到對應的中轉緩沖區QueueAB、QueueBC、QueueCD、QueueDA中進行分類（人流不會在這幾個緩沖區中停留），將人流分為南北流向以及東西流向分別送到QueueNS以及QueueWE中進行排隊。根據收集到的數據，經過計算得出，在該路段的高峰期內，整個系統的運行期間南北流向的人流以及東西流向的人流占到達系統總人流的比重分別為42.13%和57.87%，根據此項數據，在中轉緩沖區的Flow-SendToPort屬性中設置其按照對應的百分比將到達的人流隨機地發送到QueueNS或QueueWE緩沖區中進行排隊。A2_Left、A2_Right、C2_Left、C2_Right生成器分別產生南北流向的車流，B2、D2生成器分別產生東西流向的車流，分別送到相應的緩沖區中進行排隊。模型運作方式說明一、實體移動方式：由于Flexsim功能的限制，位于網絡節點上移動的實體的各項數據無法被系統統計，即如果使實體自行移動到處理器，則無法收集諸如隊列長度、平均等待時間等各項關鍵數據，故不能采用讓實體自行沿網絡節點路線移動到處理器的方式，而需采用通過創建一個操作員把實體搬到處理器的做法，如此便能利用緩沖器對實體在系統中的各項數據進行統計。如圖3-4所示，本模型中的緩沖器、網絡節點與處理器的距離非常貼近，使得操作員把每個實體從緩沖器搬運到處理器的時間與每個實體自行移動到處理器所用的時間相差不大，可以盡量地減少誤差。二、交通控制器布置方式：關于由交通控制器（TrafficControl）與四個節點組成的紅綠燈模塊的設置，在本仿真模型中，由于實際上同一流向的兩端的紅綠燈的狀態變化是同時的，即同一流向的車流（如南北流向）實際上可以看做只占用一個交通控制器資源，于是在此模型中對同一流向的車流可以只建立一個紅綠燈模塊來進行控制，對于人流同理，綜上所述本模型中只需要存在四個紅綠燈模塊，便可以實現對現實中該路口的交通燈控制的模擬。三、模型運行機制：車流、人流在等待紅綠燈的狀態轉變為綠后，便開始進入通行區（即模型中的處理器對象），通過通行區后離開系統，車輛和行人實際上占用的是同一片區域，為了簡化模型，節約設備機能以保證模型能夠運行起來，在建立實際模型的過程中也參照概念模型采取了利用一個處理器充當通行區域的方法。而現實中行人和車輛通過通行區域的用時并不相同，對此的解決方法為在處理器屬性設置中的平均處理時間（ProcessTime）中將平均處理時間設置為ValuesByCase（車輛：AS=7.42、行人：AP=11.09，單位：秒），通過對該項屬性的設置即可以實現對不同的實體實行不同的處理時間。同時將處理器屬性中Flow頁中的SendToPort項設置為PortByCase即可在處理完成后將不同類型的實體發送到不同的接收區，通過以上的各項設置，便可以在仿真模型中實現不同的實體按照不同的時間通過處理器（通行區），相關的各項具體數據已經在第2節的計算中得出，最后不同的實體進入不同的接收器離開系統，以最大程度地模擬現實中該路口的情況。另外，在實地調查的觀察中發現，當有行人穿越馬路時，車輛總會停下讓行人先穿越（無論紅綠燈的信號是紅或綠）。對此，設置在發生器生成車流實體和人流實體的時候對產生的實體設置一個標簽值（人流為1，車流為2）以表示不同類型實體的優先級，處理器屬性設置中設置成按優先級處理實體，優先處理標簽值為1的實體（人流），由此一來，便可模擬車輛禮讓行人的情況以及交通信號燈轉紅時仍有行人未完成穿越的情況。最后，根據第2節中計算得出的數據設置好各個發生器的生成實體的時間間隔和處理器的處理時間以及處理器在同一時刻容納的最大車流量（AC=7），仿真模型便建立完成。

4Flexsim仿真模型運行與優化4.1運行仿真模型建立好Flexsim仿真模型以后，便可以通過運行模型并觀察結果以試圖找出系統瓶頸。本研究將通過收集各流向車輛的平均等待時間，以各路口的車輛排隊的平均等待時間為指標，找出系統中存在的瓶頸（由于在實際觀察中發現行人隊列總是保持在較正常的范圍，且極少出現行人不能穿越馬路的情況，研究行人的排隊情況較于車輛的排隊情況意義不大，故不研究行人隊列，而是專注研究車輛排隊的情況）。由于實驗設備性能的局限，不可能利用Flexsim的實驗管理器連續進行多次、長時間的仿真模擬，故采用一次模擬一天的高峰期（60*60*2=7200秒）的時長以及分次運行的方法盡量獲取數據以進行觀察與分析評價。設定好仿真模型運行停止的時間為運行到第7200秒為止，開始運行模型進行實驗，運行結束后得到綜合的各路口的車輛排隊的平均等待時間。（見表4-1）表4-1各路口車輛排隊平均等待時間路口車輛排隊平均等待時間（秒）A2_Left45.15A2_Right41.71C2_Left26.77C2_Right38.47B248.19D2156.65根據表4-1的數據可以看出，D2路口車輛排隊的平均等待時間最長（156.65秒），遠高于其他路口的隊列，可見該系統的瓶頸在D2路口，因此可以以D2路口為切入點對系統進行優化。4.2中山市城桂公路長命水路口系統模型的優化及優化結果根據4.1中仿真模型的運行結果，以D2路口為優化切入點，由于在此系統中的自變量為各路口的紅綠燈周期，因此先初步嘗試對此自變量進行調整，先嘗試將各路口的紅綠燈周期減少30秒（對持續時間最長的南北向路口的綠燈、東西向路口的紅燈狀態的持續時間各減少30秒，其余狀態的持續時間維持不變），再運行仿真模型觀察變化。下表為調整后的紅綠燈周期設置。（見表4-2）表4-2調整后的各路口紅綠燈周期類型-方向狀態持續時間（秒）車流-南北TimeRed33TimeGreen47車流-東西TimeRed53TimeGreen27人流-南北TimeRed33TimeGreen47人流-東西TimeRed53TimeGreen27設置完畢后得到優化后的仿真模型，運行仿真模型，觀察結果，得到新的綜合的各路口車輛排隊平均等待時間，對比優化前和優化后的結果。（見表4-3）表4-3優化前后各路口車輛排隊平均等待時間對比路口優化前平均等待時間（秒）優化后平均等待時間（秒）A2_Left45.1550.12A2_Right41.7146.67C2_Left26.7732.97C2_Right38.4738.47B248.1930.17D2156.65110.65由表4-3對優化前后的結果的對比可以看出，模型優化后的D2路口的車輛的平均等待時間有所改善（比優化前減少了46秒），且該優化方案對其他路口的車輛的平均等待時間影響不大，從整體來看該優化方案有所成效，對該路口系統實現了一定的優化。從結果上看，優化后的D2路口的車輛的平均等待時間減少了46秒，除D2以外的其他路口的車輛的平均等待時間雖然也有變化，或更長或更短，但是變化的幅度不大，而平均等待時間變長最大的幅度為C2_Left路口的6.2秒，平均等待時間變短的除了D2路口，B2路口的平均等待時間也縮短了18.02秒。可以看出對于整個十字路口系統來說，從優化模型的運行結果來看，本文提出的優化方案是有效的，而且達成此優化結果所付出的代價較小，是可以接受的。從優化結果可以看出，如果在道路系統運行的高峰期對交通燈周期做出臨時調整，對于改善道路運行效率是有積極意義的。結合實地觀察以及仿真模型運行的結果來看，由于該路口的紅綠燈周期在一天之中是固定不變的，而該路口的運行存在明顯的高峰期，這就造成這樣一個現象：在平峰期，該路口的車輛通行還算順暢，堵車的現象不太嚴重，一旦進入高峰期，系統便開始出現瓶頸，車輛的排隊的平均等待時間變長，堵車現象突出，這在仿真模型的運行結果中也有所表現。4.3優化建議及展望基于實地的調查以及對仿真模型優化前后運行的結果的觀察，本文在此提出一點建議：使用動態的紅綠燈信號交通指揮系統，在該路口的高峰期時段對紅綠燈信號周期動態地進行適當的調整，可能有助于改善該路口在高峰期的運行狀況，提高運行效率，緩解交通堵塞的壓力。隨著人工智能和大數據分析技術的不斷發展，在可預見的未來，這兩項技術也許能夠大規模地應用于建立動態的智能交通指揮系統，能夠實現實時地監測路況，并根據實時的數據動態地調整紅綠燈信號的周期，使道路運行的效率最大化，大大提高人和物的流通效率，促進經濟的快速增長。本文的研究也可以說是對這種動態交通系統的一次小小的探索。

5結論以中山市城桂公路與長命水長逸路、秀麗路交界十字路口為例，針對在道路運行高峰期，由于市政工程建設占用道路資源對道路運作的影響，通過用秒表測算的方法收集各項數據、根據調查得到的實際路況和數據建立概念模型，并在此基礎上，利用Flexsim軟件以及其集成的多種軟件包，處理收集得到的數據并建立Flexsim仿真模型。通過運行模型找出系統瓶頸，并嘗試針對該瓶頸提出優化方案，實現了對系統瓶頸的優化。在本次研究中，我們利用Flexsim仿真軟件對一個正在進行市政工程施工的路口進行了建模，經過仿真模擬找出了系統的瓶頸，并且提出了一個優化方案實現了系統的優化，說明仿真模擬也可以運用到此類型問題的研究之上，同時從實驗結果可以初步地看出，如果對交通燈周期實施動態調整，在道路高峰期臨時調整交通燈周期，對改善道路運行效率有積極意義。這為在經濟快速增長，各種城市基建推陳出新的今天，解決因道路資源被擠占而降低道路運行效率的問題提出了一個解決的思路。有必要說明的是，由于在本次研究中受到設備性能等的局限，雖然提出了一個優化方案，但這個方案不一定就是最優解，也許存在著比本文提出的方案更能改善該路口運行效率的方案。希望在以后有更好的資源的情況下，或者其他擁有更好的資源的研究者，可以在此研究的基礎上進行更深化的研究，能夠對本文所研究的這類問題提出更加好的解決思路或方案。

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第三步，雙擊左側窗格中的“照片”節點，然后依次單擊“記錄操作→導入記錄樹”命令，在打開的對話框中單擊瀏覽按鈕，打開“F:\test”目錄，單擊“確定”按鈕之后就可以將格式為JPG的文件提取出來并添加到“照片”節點中了。

懶招2，不同的電腦統一的管理

小張是電愛的Fans，工作之余常常為雜志寫稿，他寫完的和正在處理的稿件一般都存在一個稿件文件夾里。不過時間一長，家里的電腦(PC1)和單位的電腦(PC2)上都有這個文件夾。時常需要通過移動硬盤(U盤)在兩臺電腦之間傳遞，使用和管理都很不方便。不過他現在用優盤就可以統一管理了。

第一步，將上文提到的那個MY文檔管理器解壓后直接拷貝到優盤上。把優盤插到PC1上，并運行軟件，依次單擊“記錄操作→導入記錄樹”命令，在隨后彈出的對話框中設置好“稿件”文件夾的根目錄，將“導入深度”設置為“5”，單擊“確定”后，稍等片刻，軟件就把PC1上的“稿件”導入到MY文檔管理器中。

小提示：通過這種方式導入到程序中的僅僅是文件的路徑、文件名等屬性信息，并不是文件本身。

第二步，把優盤插到PC2上，按照同樣的方法導入PC2上的“稿件”文件。以后要編輯“稿件”里的文件，你自己根本不用記住哪臺電腦的哪個路徑，只要把優盤插入到電腦，運行MY文檔管理器，就可以直接編輯了。

第三步，為方便在異地使用，小張決定為當前正在處理的稿件增加一個副本。在需要異地處理的稿件上右鍵單擊，選擇“復制文件到(自動添加副本)”命令，在彈出的對話框中將保存目錄設置為優盤上的某個目錄即可。這樣，就可以在優盤上編輯PC1或PC2的稿件了。

小提示：對于PC1、PC2上的同名文件，MY文檔管理器以不同的磁盤號+文件路徑來標識文件記錄，因此，對于不同電腦上的同名文件，甚至是路徑和文件名完全相同的文件，程序也可以準確識別哪個是哪個。

懶招3多種文件批量移動

要將文件管理得井然有序，就免不了要進行復制、刪除、移動等等操作，如果一個個進行操作，工作量是非常巨大的。這時我們就需要借助于BelvedereAutomated(下載地址：.com/assets/resources/2008/03/Belvedere%200.3.exe)進行批量操作了。例如我們想把“F:\test”目錄中的所有照片移動到F盤中的“北京游照片”目錄中，可以按以下方法進行。

第一步，建立“F:\test”目錄后在“rule”一欄中，單擊“+”按鈕，建立一個規則。在“Descriptior”文本框中為當前規則起一個名字如“批量整理移動”。單擊第一個下拉列表，在這里可以選擇Name(文件名)、Extension(擴展名)、Size(大小)等進行操作，這里選擇擴展名“Extension”。單擊第二個下拉列表，在這里設置的是操作條件，有is(是)、isnot(不是)、contains(包含)等操作可供選擇，這里選擇的是“is”。接下來，在最后的文本框中輸入圖片文件的擴展名，示例中是“JPG”。定義的規則合起來的意思就是“擴展名是JPG”。

第二步，在“Dothefollowing”區域設置操作動作，單擊第一個下拉列表進行操作動作的選擇，有“Movefile(移動)、Renamefile(重命名)、Deletefile(刪除)”等動作可供選擇，我們要批量移動，那就選擇重命名“Movefile(移動文件)”。接下來，單擊后面的按鈕選擇“F:\北京游照片”目錄。

第三步，規則設置完畢，單擊“Test”按鈕應用規則，程序即可一次性地將所有擴展名為“JPG”的圖片文件移動到“F:\北京游照片”目錄中了。

懶招4提綱挈領一點即得

在前面幾大懶招的幫助下，你電腦里的文件應該已經有點類別了吧。如果從此想告別懶人的生活，那就要養成管理文件的好習慣了。

第一步，在你保存資料的電腦分區中，要接類別建立多個文件夾，可以按用途分為：學習、娛樂、暫存、工作、下載，在娛樂下又可以建立二級目錄：電影、歌曲、動畫等。也可以按照常見的文件性質進行分類，例如分為：圖片、電影、電子書、安裝文件等，當然也可以按照你的需要再建立二級目錄，以后每有文件需要保存就按這個類別保存到相應的目錄。

第二步，雖然現在已經把文件分門別類存放了，但時間長了，目錄太深，一層一層查找也很麻煩的，在EXCEL里建一個目錄就可以統一管理了。運行EXCEL后，新建一個表格，然后按照我們的分類方式隔行輸入：圖片、電影、電子書，在圖片分類下再建立二級目錄名，例如明星、汽車、壁紙等。

第三步，右鍵單擊“圖片文字”，選擇“超鏈接”，在彈出的對話框中選擇電腦里圖片目錄文件夾，單擊“確定”后EXCEL里的“圖片”文字就變成彩色。用同樣的方法為一級目錄的“電影、電子書”和二級目錄的“明星、汽車、壁紙”等添加超鏈接。然后將這個EXCEL文件命名為文件目錄，保存到桌面上，以后打開這個文檔，直接單擊相應的文字，比如單擊“壁紙”，就可以切換到壁紙文件夾了。

小提示：如果要更改某個超鏈接，直接右鍵單擊該文字，選擇“編輯超鏈接”就可以了。本人的電腦分類原則簡述如下。

硬盤的第一層(請在自己的件夾中右鍵“按組排列”查看)

第一位字母表示A生活娛樂B教學C工作D安裝程序

第二位字母表示只是流水號

AA影視

AB音樂

AC閱讀

AD圖片

AE相冊

生活娛樂

BA計算機

BB英語

BC運動

BD游戲攻略

BE衣食住行

BF文藝

教學

CA管理制度

CB流程圖

CC程序文件

工作

DA娛樂

DB其它

安裝程序

硬盤的第二層(進入“AA影視”的文件夾舉例)

第一位字母表示只是流水號

第二位字母表示只是流水號

AA電影

BA電視劇

CAMTV

硬盤的第三級(進入“AA電影”的文件夾舉例)

第一位字母表示A動作片B劇情片C動畫片

第二位字母表示A未看過B已看過

AA導火線

AB尖峰時刻

動作片

BA獨自等待

劇情片

CB機器貓

CB獅子王

動畫片

利用“字母排序”和“按組排列查看”可以使文件查看和存放簡潔明了，結合自己資料的特點和實際需求，給自己定一個分類原則并嚴格執行。個人電腦資料的資源會得到高效而充分的利用。電腦文件管理八條小技巧

在電腦的內部，在電腦的桌面上，在“資源管理器”中，充斥著無序與混亂,這種虛擬的混亂極大地影響了電腦的性能和我們辦公的效率，當大家面臨這個問題時，通常認為硬盤空間又不夠了，電腦性能又不跟不上了，需要再換一臺新的電腦了。事實上，我們真正需要的是坐下來，好好花時間將電腦里的文件真正管理起來，會為自己日后省下更多的時間。

文件管理的真諦在于方便保存和迅速提取，所有的文件將通過文件夾分類被很好地組織起來，放在你最能方便找到的地方。解決這個問題目前最理想的方法就是分類管理，從硬盤分區開始到每一個文件夾的建立，我們都要按照自己的工作和生活需要，分為大大小小、多個層級的文件夾，建立合理的文件保存架構。此外所有的文件、文件夾，都要規范化地命名，并放入最合適的文件夾中。這樣，當我們需要什么文件時，就知道到哪里去尋找。

這種方法，對于相當數量的人來說，并不是一件輕松的事，因為他們習慣了隨手存放文件和辛苦、茫無頭緒地查找文件。

下面，我們將幫你制訂一套分類管理的原則，并敦促您養成好的文件管理習慣。以下是我們總結出的一些基本技巧，這些技巧并不是教條，可能并不適合你，但無論如何你必須要有自己的規則，并堅持下來，形成習慣。

一、發揮我的文檔的作用

有很多理由讓我們好好地利用“我的文檔”，它能方便地在桌面上、開始菜單、資源管理器、保存/打開窗口中找到，有利于我們方便而快捷地打開、