并行交通仿真模型及关键算法研究
基于并行计算理论中以空间换取时间的思想，采用多个处理器来实现并行仿真，为有效提高微观交通仿真的速度及效率提供了可行途径。本文首先在分析将并行计算技术应用于交通仿真的必要性及可行性基础上，将多台价格相对便宜的PC机通过局域网连接搭建了并行计算集群平台，建立了基于空间域分解的并行微观交通仿真模型，将大规模路网交通仿真计算任务分散到各节点机，以并行的方式协作完成整个仿真过程。接着，深入研究了分布式并行交通仿真实现中的各种关键算法：实现了正交递归对分法及多级分割法的路网分割算法；将离散事件仿真中的基于保守时间窗的同步策略应用到并行微观交通仿真中；设计了基于局部算法的动态负载平衡机制。采用PVM及CPPVM消息传递库及主－从式并行计算模型开发了基于LINUX集群平台的交通并行仿真系统TPSS（Traffic Parallel Simulation System）。然后，通过长春市实际道路交通调查与仿真结果的对比分析，验证了TPSS系统的有效性。此外，通过大规模格状交通网络上的实验测试结果可以看出，TPSS可以获得较好的并行仿真加速比，从而提高大规模路网中的微观交通仿真速度。最后，将TPSS系统应用到长春市大经路－五马路交叉口的交通改造中，并给出了合理的改造建议。关键词：并行交通仿真；域分解；网络分割；负载平衡
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