? ? ? 第三方專業交通仿真技術服務單位華咨公司交通工程師認為，隨著交通智慧水平的不斷提升，加強基于交通仿真在城市交通擁堵中的應用越來越重要。基于集群并行計算的實時在線流量模擬 ：實時在線交通仿真可以應用于大型道路網絡，例如一個非常大的城市而不是一個小區域（該區域通常是10平方公里）？如果可行，交通控制和誘導策略將有更多的優化空間，從而更有效地緩解交通擁堵。?使用DynasTIM進行實驗，對于10,000個交叉路口的道路網，使用網絡分割算法在3秒內自動劃分為100個子網，并使用不同的顏色進行區分。結果看起來像一幅畫。?將這100個子網絡放在100個CPU核心上，實現集群并行計算環境中的實時在線流量仿真，這在技術上應該是可行的。最大的困難是在OD路徑中應該使用什么樣的數據結構存儲，以減少并發進程之間的通信開銷，從而反映出集群并行計算的高加速比。?基于城市交通擁堵處治公司應用交通仿真技術的專業服務機構和單位思考順便說一句，將深度強化學習與實時在線流量模擬相結合，似乎仍然難以找到一種方法來優化Dalu的流量策略。深度強化學習和SUMO相結合，為智能網絡車輛尋找小規模的道路網絡流量優化策略，如更有效地實現融合，應該是可行的，正如加州大學伯克利分校的Alex Bayen教授所做的那樣。中等擁堵水平以上的城市區域道路網，如何協調和優化信號定時以緩解擁堵，而不需要攔截區域外的交通？經過長時間的探索，我仍然認為應采用Transyt的基本思想來優化算法+仿真模型系統。但是，在DynasTIM中，兩者的具體內容與Transyt基本相同。?最近，DynasTIM實現了交通信號控制子區域的手動和自動劃分。此外，除了先前實現的綠色信號比和相位差自動優化之外，還實現了控制子區域的信號周期的自動優化，并且可以在不使用該信號周期的情況下計算信號周期的初始值。韋伯斯特公式等。

? ? ? 大數據驅動的實時在線流量模擬和優化＃來源：DynasTIM在線流量模擬和優化系統閱讀：2402次對于城市和城際道路網絡，交通檢測，信號控制隨著不斷更新或新設備如感應，GPS /北斗等移動導航和導航系統在交通系統中迅速普及。智能網絡化車輛已成為公路交通系統發展的必然方向，可以感知用戶的出行偏好和旅行活動。智能手機用戶數量將在2018年達到13億，基本上是一個。所有這些技術的結合將使交通狀況的實時感知更加準確和廣泛，并且交通大數據的時代已經到來。然而，對于大多數當前的城市和城際道路網絡，交通數據被提供給交通管理者或通過簡單的處理發給行人，并且數據的價值未得到充分利用。例如，交通管理人員經常根據當前的交通狀況被動地做出反應;旅行者通常不知道當前的實時交通信息是來自互聯網的，因為道路狀況在不斷變化，而且當它不遙遠時，很難。預計道路狀況將變得擁擠或暢通。目前，百度和高德提供的信號控制系統和旅行信息直接影響了路網交通負荷的時空變化。智能交通控制系統應該使這種影響可測量甚至可預測，以便主動實施優化或指導，從而改善交通影響，而不是增加擁堵。例如，當許多旅行者知道10分鐘后道路將非常擁擠時，請選擇提前繞行。結果，道路在10分鐘后可能是平滑的，而其他可預測的平滑通道可能變得擁擠。?對于交通擁堵問題，從系統和網絡的角度分析問題需要從切割峰值和填充山谷和控制密度的技術概念來解決問題。除非是上帝，否則沒有人能找到解決動態交通狀況的方法。因此，這是一種持續嘗試，評估，改進并最終找到接近最優的解決方案的現實方法。這些選項可能包括實時信號控制，交通指導，動態費率和激勵措施的組合和整合。此外，找到最佳解決方案具有嚴格的時間限制，這可能在幾分鐘內，以便及時響應當前和即將到來的動態交通狀況。實時在線流量模擬是目前唯一可行且無風險的在線評估路徑。在優化算法的幫助下，將每個解決方案優化的效果給予模擬系統進行快速實時在線評估，并將結果反饋給優化算法，以指導下一解決方案的改進。為了獲得良好的效果，上述過程通常需要重復數百次，并且可以在幾分鐘內完成。?

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? ? ? DynasTIM是一個大阿數據驅動的實時在線流量模擬和優化平臺，基于城市交通擁堵應用交通仿真技術的專業服務機構思考其主要目標是為流量參與者提供更好的決策智慧，包括授權管理者優化道路網絡動態流量管理和授權。旅行者根據旅行偏好優化旅行時間，模式和路線選擇。具體而言，系統可以實時估計和預測完整的道路網絡交通狀況;離線或實時在線全球協調和優化區域道路網每個交叉口的信號定時參數，實現車輛平均行程延誤的最優目標等。從而減少交通擁堵;基于預見的交通狀況，對現有的多組動態交通組織方案進行實時在線模擬評估，并為管理者推薦實施預測主動交通管理的最優解決方案。基于城市交通擁堵應用交通仿真技術的專業服務機構思考同時，該系統可以幫助人們根據實時預測的交通狀況和旅行者的個人喜好優化旅行時間，模式和路徑選擇，并通過實時在線模擬獲得優化，以確保個性化旅行活動的優化。在運輸系統的整體性能之間實現了良好的平衡。該系統的一個顯著特點是交通預測過程包含旅行行為模型，即為旅行者的預測信息的個性化響應行為建立數學模型，并通過逼真的迭代計算和快速使預測的道路狀況更加真實模擬評估。旅行體驗使新旅客無法接收相同的預報信息并通過相同的路段，從而導致這些路段出現新的擁堵。