Презентация к КП

1.

Курсовая работа
На тему: «Статистический анализ многопоточного
трафика»
Дисциплина: «Проектирование информационных
систем в отраслях транспортно-дорожного
комплекса»
Вариант № 23
Выполнил: Студент группы 4бИТС2
Абрамов Иван Александрович
Проверил: Мезенцев К.Н., к.т.н
Москва 2026

2. Теоритическая часть

ТЕОРИТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

3. Постановка задачи

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Актуальность:
Современное развитие транспортных систем характеризуется:
Усложнением структуры транспортных сетей.
Увеличением интенсивности движения.
Необходимостью прогнозирования загрузки участков.
Цель работы:
Разработка имитационной модели для статистического анализа
многопоточного трафика на основе марковских процессов.
Задачи:
Исследовать подходы к анализу транспортных потоков.
Обосновать применение марковских графов для моделирования.
Реализовать визуальную модель в среде NetLogo.
Обеспечить сохранение протоколов в форматах XML и HTML.

4. Подходы к Анализу транспортных потоков

ПОДХОДЫ К АНАЛИЗУ
ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ
Транспортный поток — сложная динамическая система,
поведение которой определяется множеством факторов.
Детерминированные подходы:
Базируются на уравнениях, описывающих движение как
непрерывную среду.
Модель Гриншилдса: устанавливает зависимость между
плотностью потока (K) и скоростью (V):
Недостаток: хорошо работают для однородных участков,
но плохо описывают процессы в узлах и точках ветвления.

5. Подходы к Анализу транспортных потоков

ПОДХОДЫ К АНАЛИЗУ
ТРАНСПОРТНЫХ ПОТОКОВ
Вероятностные подходы:
Учитывают случайный характер поведения отдельных
транспортных средств.
Наиболее естественны для моделирования сетей, где
возможны различные маршруты следования.

6. Основные параметры транспортного потока

ОСНОВНЫЕ ПАРАМЕТРЫ
ТРАНСПОРТНОГО ПОТОКА
Для количественного описания транспортного потока используются следующие
параметры:
1. Интенсивность движения (I):
Количество транспортных средств, проходящих через сечение дороги в
единицу времени.
где N — количество ТС, T — время наблюдения (авт./ч).
2. Плотность транспортного потока (K):
Количество транспортных средств, приходящихся на единицу длины участка
дороги.
где L — протяженность участка (авт./км).
3. Основное уравнение транспортного потока:
где V — средняя скорость движения (км/ч).

7. анализ транспортного потока

АНАЛИЗ ТРАНСПОРТНОГО
ПОТОКА
Процесс статистического анализа многопоточного трафика
включает последовательные этапы:
1. Сбор данных: регистрация моментов прохождения ТС,
идентификация трасс.
2. Агрегация: группировка данных по временным
интервалам и трассам.
3. Вычисление параметров: расчет интенсивности,
плотности, вероятностей переходов.
4. Визуализация: построение графиков распределения,
карт загрузки.
5. Прогнозирование: оценка будущих состояний на основе
построенных моделей.

8. Блок-схема анализа транспортного потока

БЛОК-СХЕМА АНАЛИЗА
ТРАНСПОРТНОГО ПОТОКА

9. Марковские процессы как инструмент моделирования

МАРКОВСКИЕ ПРОЦЕССЫ КАК
ИНСТРУМЕНТ МОДЕЛИРОВАНИЯ
Определение марковской цепи:
Последовательность случайных событий, в которой вероятность
каждого последующего события зависит только от текущего
состояния и не зависит от предшествующей истории.
Марковское свойство:
Преимущества для транспортного моделирования:
Соответствует принципу выбора маршрута «здесь и сейчас».
Позволяет описывать движение на сетях с ветвлениями.
Обеспечивает математическую строгость при анализе
стационарных режимов.

10. Марковский граф и его структура

МАРКОВСКИЙ ГРАФ И ЕГО
СТРУКТУРА
Марковский граф — это ориентированный или
неориентированный граф, каждому ребру которого приписана
вероятность перехода.
Структура:
Вершины — трассы (состояния системы).
Ребра — возможные перемещения между трассами.
Вероятности — числовые значения, определяющие частоту
переходов.
Топология кольцевого графа (8 вершин A-H):
Каждая вершина соединена ровно с двумя соседними, образуя
замкнутую структуру.
Это базовая топология, встречающаяся в объездных дорогах,
метрополитенах и круговом движении.

11. Марковский граф и его структура

МАРКОВСКИЙ ГРАФ И ЕГО
СТРУКТУРА

12. Матрица переходных вероятностей

МАТРИЦА ПЕРЕХОДНЫХ
ВЕРОЯТНОСТЕЙ
Это совокупность вершин (трасс) и ребер (переходов) со
свойством: будущее состояние зависит только от текущего.
Для кольцевой структуры из 8 трасс (A-H) матрица
переходных вероятностей имеет вид:

13. Матрица переходных вероятностей

МАТРИЦА ПЕРЕХОДНЫХ
ВЕРОЯТНОСТЕЙ
Условие нормировки:
Для каждой вершины сумма вероятностей переходов не
может превышать 1.
Вероятность остаться:

14.

СТАЦИОНАРНОЕ
РАСПРЕДЕЛЕНИЕ
При определенных условиях (неприводимость, периодичность)
марковская цепь стремится к стационарному распределению, не
зависящему от начальных условий.
Стационарное
распределение π=(π1,π2,...,πn)π=(π1​,π2​,...,πn​) удовлетворяет
системе уравнений:
В векторной форме:
Физический смысл:
В стационарном режиме доля времени, которое транспортное
средство проводит на каждой трассе, стабилизируется и может
быть рассчитана аналитически.

15.

ЭНТРОПИЯ. РАЗНООБРАЗИЕ
ТРАФИКА
Для количественной оценки равномерности распределения
транспортных средств по трассам используется энтропия
Шеннона.
Формула:
где:
H — энтропия (бит);
n — количество трасс;
— доля ТС на i-й трассе.

16.

ЭНТРОПИЯ. РАЗНООБРАЗИЕ
ТРАФИКА
Свойства энтропии:
— все ТС находятся на одной трассе (абсолютная
неравномерность).
— равномерное распределение по всем трассам
(максимальная энтропия).
Для 8 трасс:

17. Практическая часть

ПРАКТИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

18. Постановка задачи

ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
Разработать имитационную модель движения ТС по кольцевой структуре
из 8 трасс (A-H) в соответствии с марковским графом.
Функциональные требования:
1.
Визуализация ненаправленного графа с отображением
вероятностей переходов.
2.
Наблюдение за движением ТС с подсветкой используемой дуги.
3.
Интерактивная настройка вероятностей переходов и начального
количества ТС.
4.
Отслеживание статистики перемещений и загрузки трасс в
реальном времени.
5.
Сохранение протокола движения в текстовом и XML форматах.
6.
Преобразование XML протокола в HTML с использованием XSLT.

19. Схема структуры сети

СХЕМА СТРУКТУРЫ СЕТИ

20.

ИНТЕРФЕЙС ПРОГРАММЫ

21.

ИНТЕРФЕЙС ПРОГРАММЫ

22.

ИНТЕРФЕЙС ПРОГРАММЫ

23.

ГРАФИК ТРАФИКА
В нижней части интерфейса расположен график, отображающий
динамику изменения количества транспортных средств на
каждой трассе.
Цветные перья графика:
plA (синий) — трасса A;
plB (зеленый) — трасса B;
plC (красный) — трасса C;
plD (розовый) — трасса D;
plE (оранжевый) — трасса E;
plF (темно-синий) — трасса F;
plG (темно-зеленый) — трасса G;
plH (фиолетовый) — трасса H.

24.

ГРАФИК ТРАФИКА
Оси:
X — время (шаги
моделирования)
Y — количество ТС

25.

СПРАВОЧНАЯ СЛУЖБА
(ФРАГМЕНТ)

26.

СТРУКТУРА XML ПРОТОКОЛА
Атрибуты:
step — порядковый номер перемещения
from — трасса отправления
to — трасса прибытия

27.

СТРУКТУРА XML ПРОТОКОЛА
Для хранения данных о движении используется
структурированный XML документ.
Структура кода XML

28.

ПРЕОБРАЗОВАНИЕ XSLT В
HTML
Для визуализации XML протокола разработан XSLT файл,
который выполняет преобразование в HTML страницу.
Ключевые элементы XSLT:
Результат:
HTML страница с заголовком, таблицей перемещений,
подсчетом общего числа переходов и стилизованным
оформлением для удобства чтения.

29.

ПРЕОБРАЗОВАНИЕ XSLT В
HTML
Структура кода XSL

30.

ПРЕОБРАЗОВАНИЕ XSLT В
HTML
Фрагмент в
браузере

31.

АЛГОРИТМ ДВИЖЕНИЯ АГЕНТА
Процедура move-vehicle:
1.
Определение текущей трассы и её метки.
2.
Формирование списка соседних трасс и соответствующих
вероятностей из ползунков.
3.
Расчет вероятности остаться на текущей трассе:
4.
Генерация случайного числа
5.
Если r≥pstayr≥pstay​, выбор направления методом накопленных
вероятностей.
6.
Перемещение агента на выбранный узел.
7.
Подсветка использованной дуги (цвет red, толщина 0.8).
8.
Запись события в протокол в формате «A → B».

32.

АЛГОРИТМ ДВИЖЕНИЯ АГЕНТА

33.

АЛГОРИТМ ДВИЖЕНИЯ АГЕНТА

34.

АЛГОРИТМ ДВИЖЕНИЯ АГЕНТА

35.

АЛГОРИТМ ДВИЖЕНИЯ АГЕНТА

36.

АЛГОРИТМ ДВИЖЕНИЯ АГЕНТА

37.

СТРУКТУРА КОДА
Глобальные переменные:
log-entries — список для хранения протокола перемещений.
breeds:
nodes — узлы графа (трассы A-H) с переменной node-label.
vehicles — транспортные средства с переменной current-node.
links-own:
prob — вероятность перехода по дуге.
Основные процедуры:
setup — создание 8 узлов, кольцевых связей, установка
вероятностей, создание ТС.
go — основной цикл: вызов move-vehicle для всех ТС, обновление
графика.
move-vehicle — реализация марковского перехода (ключевая логика).
update-plot — обновление графика трафика.
save-protocol — экспорт протокола в TXT или XML.

38. Заключение

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В ходе выполнения курсовой работы были достигнуты
следующие результаты:
Теоретические:
Рассмотрены детерминированные и вероятностные
подходы к анализу транспортных потоков.
Обосновано применение марковских графов для
моделирования движения на сетях.
Описаны параметры транспортного потока:
интенсивность, плотность, энтропия.

39. Заключение

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В ходе выполнения курсовой работы были достигнуты
следующие результаты:
Практические:
Разработана имитационная модель в среде
мультиагентного программирования NetLogo.
Реализован интерактивный интерфейс с настройкой
вероятностей и начального распределения.
Создана система сохранения протоколов в текстовом и
XML форматах.
Разработано XSLT-преобразование для визуализации
протокола в виде HTML-страницы.