在交換隨機(jī)減速和安全減速順序的敏感駕駛交通流模型基礎(chǔ)上，研究了駕駛激進(jìn)系數(shù)的引入對(duì)交通流的影響.在保證安全距離的前提下，激進(jìn)的駕駛?cè)藘A向于提高自身車速并緊隨前車來提高自身的即時(shí)通行效率.道路上駕駛越激進(jìn)的駕駛者越多，道路的通行效率越好.數(shù)值實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明相比于一般的交通流模型和敏感駕駛交通流模型，激進(jìn)駕駛模型能夠更進(jìn)一步提高道路通行效率.此外，在寬運(yùn)動(dòng)阻塞區(qū)域，激進(jìn)駕駛模型能夠緩解大段阻塞區(qū)域的出現(xiàn)，并再現(xiàn)現(xiàn)實(shí)生活中的條紋式的阻塞現(xiàn)象.

交通流; 駕駛激進(jìn)系數(shù); 條紋式阻塞

U491.2

A

0392-06

03.010

在交通流理論的早期研究中，基本圖方法是主導(dǎo)理論^[1-4].該理論認(rèn)為交通流量和密度之間存在著一一對(duì)應(yīng)的線性函數(shù)關(guān)系.然而，Kerner等^[5-7]基于實(shí)測(cè)與分析發(fā)現(xiàn)擁擠交通中的流量和密度關(guān)系是相當(dāng)復(fù)雜，由此提出了三相交通流理論.他們將車流的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)分為自由流、同步流和寬運(yùn)動(dòng)阻塞，認(rèn)為同步流是分布在二維區(qū)域內(nèi)的穩(wěn)定狀態(tài)^[8].

Kerner的三相交通流理論可以更好的解釋實(shí)際觀測(cè)中的復(fù)雜交通現(xiàn)象^[6]，因此，近些年在多種交通流模型中，三相交通流理論引起了廣泛的關(guān)注^[9-12].在多種交通流模型中，元胞自動(dòng)機(jī)模型具有空間、時(shí)間、狀態(tài)離散化、相互作用局域化和動(dòng)力學(xué)演化同步性等特點(diǎn)而得到廣泛的應(yīng)用^[13-15].

1986年，Wolfram^[16]提出最初的元胞自動(dòng)機(jī)交通流模型，即184號(hào)規(guī)則.1992年，Nagel等^[1]在184號(hào)模型的基礎(chǔ)上提出一種稱為NaSch模型的最小元胞自動(dòng)機(jī)模型，該模型后來成為交通流領(lǐng)域重要的基礎(chǔ)模型之一.NaSch模型采用加速、減速、隨機(jī)慢化和位置更新來描述車輛的運(yùn)行狀態(tài).NaSch模型中隨機(jī)慢化過程考慮了駕駛過程中的一部分不確定干擾因素.但是，駕駛過程中不確定性干擾因素很多，其中駕駛者的性格是一個(gè)復(fù)雜的因素，不同的駕駛者根據(jù)自身的性格特征會(huì)采取不同的駕駛方式，只有在交通流模型中充分考慮駕駛者性格對(duì)駕駛行為的影響，才能夠模擬交通流的復(fù)雜特性.于是學(xué)者們^[17-20]提出了考慮各種交通運(yùn)動(dòng)細(xì)節(jié)的改進(jìn)元胞自動(dòng)機(jī)模型.

Hu等^[21]考慮車頭時(shí)距對(duì)隨機(jī)慢化概率的影響，提出具有車頭時(shí)距效應(yīng)的NaSch模型.張檸溪等^[22]在NaSch模型安全減速階段引入相鄰車輛的動(dòng)態(tài)車間距，提出一個(gè)改進(jìn)的單車道元胞自動(dòng)機(jī).劉應(yīng)東等^[23]分析移動(dòng)距離與車輛速度的關(guān)系，考慮駕駛的安全性，基于NaSch模型重新定義安全減速過程.雷麗等^[24]在實(shí)測(cè)觀察中發(fā)現(xiàn)駕駛員在行駛過程中更有可能先不確定地剎車，然后再減速行駛.當(dāng)?shù)缆飞宪囕v還很密集，前車由于駕駛的不確定性行為進(jìn)行剎車，具有敏感預(yù)期行為的駕駛員會(huì)預(yù)期前方的車間距小于車速，就會(huì)迫使車輛進(jìn)行減速.于是在NaSch模型基礎(chǔ)上，將隨機(jī)延遲過程優(yōu)先，提出敏感駕駛模型SDNaSch. Lárrag等^[25]考慮駕駛員為了避免在即將到來的時(shí)間步中與前車發(fā)生碰撞，添加安全距離參數(shù)并根據(jù)前車速度和此時(shí)兩車之間距離來重新估計(jì)下一時(shí)刻的安全距離，以此來降低減速階段的減速值.表1總結(jié)不同激進(jìn)駕駛過程考慮的因素.

以上模型中，不同激進(jìn)駕駛模型考慮的因素不同，主要關(guān)注在保證安全的情況下，車輛減速階段或隨機(jī)慢化階段限制減速值的方法.但是沒有考慮到不同的駕駛員在減速階段會(huì)根據(jù)安全間距產(chǎn)生想要加速的想法.在實(shí)際駕駛中，駕駛員特性也是交通流研究的重要因素.駕駛員不同的性格特征，會(huì)對(duì)車輛行駛有一定影響.于是本文在Lárraga等^[23]的安全系數(shù)模型和雷麗等^[24]的敏感駕駛模型基礎(chǔ)上，考慮了駕駛員性格特征，引入駕駛激進(jìn)程度系數(shù)，構(gòu)建了一種新的元胞自動(dòng)機(jī)交通流模型.流量和平均速度隨著駕駛激進(jìn)程度的增大而增加.兩種激進(jìn)駕駛者共存情況下，激進(jìn)駕駛程度越大的駕駛者越多，道路的流量和平均速度越大.在寬運(yùn)動(dòng)阻塞區(qū)域的時(shí)空?qǐng)D上，展現(xiàn)了與現(xiàn)實(shí)生活更為貼切的條紋式阻塞現(xiàn)象.

1 考慮駕駛激進(jìn)程度的元胞自動(dòng)機(jī)模型

在本模型中，將車輛分布在長(zhǎng)度為L(zhǎng)的一維離散的元胞鏈上.為保證車輛數(shù)目不變，采用周期性邊界條件，讓離開道路的車輛從道路的頭部以相同的性質(zhì)重新進(jìn)入道路.元胞鏈表示一條單向高速公路車道，每個(gè)元胞要么是空，要么只能被一輛車輛占據(jù).車輛速度V取值范圍為0～Vmax.最大速度Vmax可能因不同車輛類型而異，為簡(jiǎn)單起見，本文采用相同類型的車輛.Vn（t）表示車輛n在時(shí)刻t的速度，Xn（t）表示車輛n在時(shí)刻t的位置.Vn（t+1）表示車輛n在t+1時(shí)刻的速度，Vn+1（t）表示前車n+1在時(shí)刻t的速度.dn=Xn+1（t）－Xn（t）－l表示第n輛車與前車第n+1輛車之間的間距，l代表著車身長(zhǎng)度.本模型采用4個(gè)規(guī)則進(jìn)行演化，其中規(guī)則1）、2）、3）進(jìn)行車輛速度更新，規(guī)則4）進(jìn)行車輛位置更新.4個(gè)規(guī)則具體的演化方式如下：

規(guī)則1）：加速

Vn（t+1/3）=min（Vn（t）+1，Vmax）；

規(guī)則2）：以概率p進(jìn)行隨機(jī)慢化過程

Vn（t+2/3）=max（Vn（t+1/3）－1，0）；

規(guī)則3）：安全減速

Vn（t+1）=

dn， Vn（t+2/3）≥dn，min（Vn（t+2/3）+α*Vn+1（t）」，Vmax，Vn（t+2/3）+1），

其他;

規(guī)則4）：位置更新

Xn（t+1）=Xn（t）+Vn（t+1）.

規(guī)則1）為加速過程.駕駛員為最大化自身通行效率，傾向于提高車速直至最大速度.規(guī)則2）為隨機(jī)慢化過程.考慮到人類駕駛員的不穩(wěn)定性和車內(nèi)車外的隨機(jī)因素，駕駛員以概率p進(jìn)行減速.規(guī)則3）為安全減速過程.首要目的是避免車輛碰撞，當(dāng)車輛速度超過前后兩車之間的間距時(shí)，進(jìn)行安全減速；當(dāng)車間距足夠大，性格激進(jìn)的駕駛員會(huì)根據(jù)前車的速度進(jìn)一步提高自身車速.Vn（t+2/3）+α*Vn+1（t）」表示激進(jìn)的駕駛員會(huì)根據(jù)前車的速度進(jìn)一步提高自身車速，緊貼前車，縮短與前車的距離.其中，駕駛激進(jìn)程度用參數(shù)α刻畫.由于元胞自動(dòng)機(jī)的離散性，速度取值采用向下取整的方式.Vmax部分表示車輛加速過程不會(huì)超過最大速度.Vn（t+2/3）+1部分表示限制加速度值的加速范圍，避免出現(xiàn)物理上的不可行加速值.規(guī)則4）為位置更新規(guī)則.每輛車根據(jù)前3個(gè)規(guī)則獲得最新的速度來進(jìn)行位置更新.

規(guī)則3）是對(duì)駕駛敏感模型的主要修改.駕駛激進(jìn)程度系數(shù)α表示的是道路上所有駕駛者的駕駛激進(jìn)程度，α的取值范圍是0～1.當(dāng)α=0時(shí)，全部車輛采取敏感駕駛模型的車輛更新規(guī)則.當(dāng)車輛與前車距離遠(yuǎn)大于安全間距時(shí)，不會(huì)加速行駛，僅僅保持原速行駛.當(dāng)α=1時(shí)，表示所有駕駛者的駕駛激進(jìn)程度達(dá)到最大.在安全間距允許的情況下，盡可能提高本車的車速，縮短與前車的距離.當(dāng)0lt;αlt;1時(shí)，隨著駕駛激進(jìn)程度α增大，道路上的駕駛者的性格越偏向激進(jìn)，駕駛者越會(huì)想要縮短與前車的距離，緊貼前車進(jìn)行駕駛.

2 數(shù)值模擬與分析

利用上述車輛更新規(guī)則開展數(shù)值模擬，道路長(zhǎng)度由1 000個(gè)元胞組成，每個(gè)元胞對(duì)應(yīng)實(shí)際長(zhǎng)度為7.5 m，因此真實(shí)的道路長(zhǎng)度為7 500 m.每輛車的速度取值范圍0～Vmax，取車輛最大速度為Vmax=5 cell/s，相當(dāng)于實(shí)際的135 km/h.數(shù)值計(jì)算中車輛密度ρ和平均速度計(jì)算公式如下：

ρ=NL，

（1）

=1T∑T+t0－1t=t01N∑Nn=1Vn（t0），

（2）

其中，N是分布在所選高速公路上的車輛數(shù).總運(yùn)行時(shí)間4 000 s，避免結(jié)果受到暫態(tài)的影響，T是初始條件運(yùn)行2 000 s后再統(tǒng)計(jì)速度的運(yùn)行時(shí)間.根據(jù)車輛密度和平均速度求道路平均流量J：

J=ρ*.

（3）

圖1是不同駕駛激進(jìn)程度下的流量密度圖和平均速度密度圖.從圖1（a）可以看出，在密度小于0.14的區(qū)域，不同駕駛激進(jìn)程度α，流量與密度之間接近一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，表明此時(shí)駕駛者的性格差異對(duì)流量的影響不大.本模型產(chǎn)生的流量值都大于敏感駕駛模型的流量值.因?yàn)椴捎妹舾旭{駛模型的更新規(guī)則，在安全間距允許的情況下，駕駛者進(jìn)行保守駕駛，選擇保持勻速.當(dāng)駕駛激進(jìn)程度不為0時(shí)，在安全間距允許的情況下，為縮短與前車之間的距離，駕駛者都將速度提高到最大速度.車輛將速度都提高到最大速度，由此提高道路的整體通行能力，提高道路的整體流量值.

在密度區(qū)間為0.14～0.17之間，不同駕駛激進(jìn)程度α達(dá)到流量峰值的密度值不同，流量峰值也不相同.α值越大，能達(dá)到的流量峰值越大，到達(dá)最大流量峰值的密度值越大.因?yàn)橄嗤芏认?，駕駛員的性格越激進(jìn)，越想要貼近前車，提高自身的通行效率.當(dāng)密度大于0.17后，駕駛激進(jìn)程度α越大，流量下降越緩慢.因?yàn)轳{駛激進(jìn)程度α體現(xiàn)駕駛者性格，不同性格的駕駛者根據(jù)前車的速度大小以及安全間距做出不同的駕駛行為.相同密度下，駕駛激進(jìn)程度α越大，道路上的司機(jī)更傾向于加速離開堵塞區(qū)域前沿，縮短與前車的距離.

圖1（b）對(duì)應(yīng)圖1（a）中不同駕駛激進(jìn)程度下的平均速度.由圖1（b）可以看出在密度小于0.14的區(qū)域，本模型中駕駛者的平均速度都可以達(dá)到最大值，而敏感駕駛模型達(dá)不到最大平均速度.因此本模型可以提高道路的整體通行能力，提高道路的流量值.對(duì)應(yīng)圖1（a）中本模型的流量值大于敏感駕駛模型的流量.在密度為0.14～0.17時(shí)，平均速度出現(xiàn)拐點(diǎn).道路上的平均速度會(huì)降低，但還是超過敏感駕駛模型平均速度值.對(duì)應(yīng)圖1（a）中不同的流量峰值.在高密度區(qū)域，駕駛激進(jìn)程度比例系數(shù)α越大，對(duì)應(yīng)的平均速度越大，平均速度的下降程度也越緩慢.對(duì)應(yīng)圖1（a）中駕駛激進(jìn)程度α越大，流量下降越緩慢.

為了更好展現(xiàn)激進(jìn)駕駛者對(duì)于道路流量的影響，接下來將從時(shí)空?qǐng)D進(jìn)行分析.圖2給出密度為0.13＼，0.18＼，0.5下不同駕駛激進(jìn)程度的時(shí)空?qǐng)D，并進(jìn)行對(duì)比.時(shí)空?qǐng)D由數(shù)據(jù)坐標(biāo)點(diǎn)組成，車輛從左到右進(jìn)行運(yùn)動(dòng)，橫坐標(biāo)代表車輛位置，縱坐標(biāo)點(diǎn)代表時(shí)間，黑色點(diǎn)代表車輛，白色點(diǎn)代表空元胞.堵塞帶的寬度代表車輛的聚集程度.

在密度ρ=0.13時(shí)，都沒有出現(xiàn)堵塞，因?yàn)楫?dāng)初始密度較低時(shí)，車輛的局部小擾動(dòng)不會(huì)進(jìn)行傳播，車輛之間有足夠的空間來保持其期望速度.與圖1（a）中自由流階段符合.此時(shí)車輛都處于自由流階段，車輛之間的相互作用小，不管駕駛者性格如何，都沒有影響車輛駕駛行為.

當(dāng)密度ρ=0.18時(shí)，此時(shí)道路上的車輛還是保持較高的速度，但是出現(xiàn)窄堵塞區(qū)域.從圖2（d）～（f）中觀察到車輛高速行駛的自由流區(qū)域和車輛停止行駛的阻塞區(qū)域交替轉(zhuǎn)換，并且隨著駕駛激進(jìn)程度α的增加，道路上的條紋阻塞越細(xì)，條紋阻塞的數(shù)目增多.因?yàn)樵诙氯把氐能囕v，剛離開堵塞區(qū)域，后面的車根據(jù)兩車之間間距以及駕駛激進(jìn)程度，會(huì)以一個(gè)較高的速度離開堵塞區(qū)域.

當(dāng)達(dá)到密度ρ=0.5時(shí)，圖顯示堵塞區(qū)域增多，此時(shí)寬運(yùn)動(dòng)堵塞已經(jīng)成為主要狀態(tài).圖2（g）對(duì)應(yīng)的時(shí)空?qǐng)D堵塞條數(shù)最少，但是堵塞寬度最大.在圖2（h）和（i）的時(shí)空?qǐng)D下，隨著駕駛激進(jìn)程度增加，堵塞寬度越來越細(xì)，堵塞條數(shù)增多.說明本模型可以很好的緩解大段堵塞區(qū)域的出現(xiàn).

對(duì)比圖（a）、（d）、（h）可以看到，隨著密度的增加，敏感駕駛模型和本模型堵塞區(qū)域?qū)挾仍谠黾樱氯麠l數(shù)增加.但是在密度ρ=0.5時(shí)，相比于敏感駕駛模型，本模型堵塞消融速度更快，車輛以更快的速度離開堵塞區(qū)域，形成現(xiàn)實(shí)生活中條紋式堵塞.

在現(xiàn)實(shí)生活中，不同性格的駕駛者都會(huì)存在于道路上，因此我們將討論激進(jìn)程度不同的兩類駕駛者在道路上共存的現(xiàn)象.圖3中駕駛激進(jìn)程度分別為α=0.8和α=0.2的駕駛者，圖3中為α=0.8的占比，r的取值是0～1.根據(jù)圖3（a）發(fā)現(xiàn)，在密度小于0.14的區(qū)域，不同駕駛激進(jìn)程度占比α，流量與密度之間接近一一對(duì)應(yīng)關(guān)系，表明此時(shí)駕駛者激進(jìn)程度對(duì)流量的影響不大.在密度區(qū)間為0.14～0.17之間時(shí)，不同占比達(dá)到的流量峰值也不相同.當(dāng)r值越大，對(duì)應(yīng)的流量峰值越大.表明道路上存在越多駕駛激進(jìn)程度α=0.8的車輛，從而使得道路上能達(dá)到的流量峰值越大.當(dāng)密度大于0.17后，駕駛激進(jìn)程度α=0.8駕駛者占比越多，流量下降趨勢(shì)越緩慢.圖3（b）對(duì)應(yīng)圖3（a）中不同占比的平均速度.在密度為0.14～0.17時(shí)，觀察到平均速度出現(xiàn)拐點(diǎn).道路上的平均速度會(huì)降低，但是隨著駕駛激進(jìn)程度α=0.8駕駛者占比增加，平均速度下降越緩慢.這與圖3（a）中不同的流量峰值一致.在高密度區(qū)域，駕駛激進(jìn)程度α=0.8駕駛者占比越多，對(duì)應(yīng)的平均速度越大，平均速度的下降程度也越緩慢.這與圖3（a）中觀察到駕駛激進(jìn)程度α越大，流量下降越緩慢的趨勢(shì)一致.

3 結(jié)論

在實(shí)際的交通運(yùn)行中，駕駛員特性是交通流中一個(gè)關(guān)鍵的因素.本文在敏感駕駛模型和安全系數(shù)模型基礎(chǔ)上，考慮駕駛者的駕駛激進(jìn)程度，提出一個(gè)修正的元胞自動(dòng)機(jī)模型.通過數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，引入駕駛激進(jìn)程度會(huì)使道路的流量和平均速度有較大的提升.在同一個(gè)密度下，駕駛激進(jìn)程度越大，道路對(duì)應(yīng)的流量和平均速度越大，但是激進(jìn)駕駛會(huì)讓車頭時(shí)距變短，會(huì)對(duì)駕駛過程的安全性產(chǎn)生影響.在低密度范圍內(nèi)，本模型的車輛平均速度可以達(dá)到最大值.時(shí)空?qǐng)D表明，阻塞形式得到緩解，沒有出現(xiàn)大堵塞集團(tuán)，同時(shí)更好地再現(xiàn)現(xiàn)實(shí)生活中的條紋式的阻塞現(xiàn)象.考慮不同駕駛激進(jìn)程度車輛的占比，駕駛激進(jìn)程度越大的車輛占比越多，道路上對(duì)應(yīng)的平均速度和流量越大.

本模型的修改規(guī)則，更加符合道路上車輛的行駛，可以適用于雙車道模型中的跟馳部分，讓雙車道中的跟馳行為更加符合實(shí)際情況.本模型考慮駕駛者的性格特征，但是影響駕駛行為的，除了本身駕駛者的性格，還有駕駛者周圍的噪聲對(duì)駕駛者的影響以及激進(jìn)駕駛的安全性問題，后期的工作可以進(jìn)一步考慮.

參考文獻(xiàn)

[1]NAGEL K， SCHRECKENBERG M. A cellular automaton model for freeway traffic[J]. Journal de Physique I，1992，2（12）：2221-2229.

[2] 薛郁. 隨機(jī)計(jì)及相對(duì)速度的交通流跟馳模型[J]. 物理學(xué)報(bào)，2003，52（11）：2750-2756.

[3] 牟勇飚，鐘誠(chéng)文，李蕓，等. 一種改進(jìn)的Nagel-Schreckenberg模型及速度-流量關(guān)系研究[J]. 系統(tǒng)工程，2006，24（8）：123-126.

[4] 牟勇飚，鐘誠(chéng)文. 基于安全駕駛的元胞自動(dòng)機(jī)交通流模型[J]. 物理學(xué)報(bào)，2005，54（12）：87-91.

[5] KERNER B S， REHBORN H. Experimental properties of phase transitions in traffic flow[J]. Physical Review Letters，1997，79（20）：4030-4033.

[6] KERNER B S， REHBORN H. Experimental properties of complexity in traffic flow[J]. Physical Review E，1996，53（5）：R4275-R4278.

[7] KERNER B S， KONHUSER P. Structure and parameters of clusters in traffic flow[J]. Physical Review E，1994，50（1）：54-83.

[8] KERNER B S， KLENOV S L， WOLF D E. Cellular automata approach to three-phase traffic theory[J]. Journal of Physics A： Mathematical and General，2002，35（47）：9971-10013.

[9]HU X J， QIAO L Q， HAO X T， et al. Research on the impact of entry points on urban arterial roads in the framework of Kerner’s three-phase traffic theory[J]. Physica A： Statistical Mechanics and Its Applications，2022，605：127962.

[10]HU X J， LIN C X， HAO X T， et al. Influence of tidal lane on traffic breakdown and spatiotemporal congested patterns at moving bottleneck in the framework of Kerner’s three-phase traffic theory[J]. Physica A： Statistical Mechanics and Its Applications，2021，584：126335.

[11]FU D J， LI Q L， JIANG R， et al. A simple cellular automaton model with dual cruise-control limit in the framework of Kerner’s three-phase traffic theory[J]. Physica A： Statistical Mechanics and Its Applications，2020，559：125075.

[12] YANG H F， ZHAI X， ZHENG C J. Effects of variable speed limits on traffic operation characteristics and environmental impacts under car-following scenarios： simulations in the framework of kerner’s three-phase traffic theory[J]. Physica A： Statistical Mechanics and Its Applications，2018，509：567-577.

[13] WANG J， WANG W， REN G， et al. Worst-case traffic assignment model for mixed traffic flow of human-driven vehicles and connected and autonomous vehicles by factoring in the uncertain link capacity[J]. Transportation Research Part C： Emerging Technologies，2022，140：103703.

[14] WANG J， LU L L， PEETA S， et al. Optimal toll design problems under mixed traffic flow of human-driven vehicles and connected and autonomous vehicles[J]. Transportation Research Part C： Emerging Technologies，2021，125：102952.

[15] LI L H， WANG C， ZHANG Y， et al. Microscopic state evolution model of mixed traffic flow based on potential field theory[J]. Physica A： Statistical Mechanics and Its Applications，2022，607：128185.

[16] WOLFRAM S. Statistical mechanics of cellular automata[J]. Reviews of Modern Physics，1983，55（3）：601-644.

[17] 黃雪峰，董力耘. 加速過程慢啟動(dòng)的細(xì)化敏感駕駛交通流模型[J]. 上海大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2008，14（3）：276-280.

[18] 張稷，韋艷芳，董力耘. 通道中行人-機(jī)動(dòng)車相互作用機(jī)理的建模和模擬[J]. 物理學(xué)報(bào)，2018，67（24）：77-88.

[19] SINGH M K， PATHIVADA B K， RAO K R， et al. Driver behaviour modelling of vehicles at signalized intersection with heterogeneous traffic[J]. IATSS Research，2022，46（2）：236-246.

[20]ZHU H B， ZHOU Y J， WU W J. Modeling traffic flow mixed with automated vehicles considering drivers’ character difference[J]. Physica A： Statistical Mechanics and Its Applications，2020，549：124337.

[21] HU S X， GAO K， WANG B H， et al. Cellular automaton model considering headway-distance effect[J]. Chinese Physics B，2008，17（5）：1863-1868.

[22] 張檸溪，祝會(huì)兵，林亨，等. 考慮動(dòng)態(tài)車間距的一維元胞自動(dòng)機(jī)交通流模型[J]. 物理學(xué)報(bào)，2015，64（2）：303-309.

[23] 劉應(yīng)東，?；菝瘢踅◤?qiáng). 考慮安全移動(dòng)距離的交通流元胞自動(dòng)機(jī)模型[J]. 計(jì)算機(jī)工程，2015，41（6）：18-23.

[24] 雷麗，薛郁，戴世強(qiáng). 交通流的一維元胞自動(dòng)機(jī)敏感駕駛模型[J]. 物理學(xué)報(bào)，2003，52（9）：2121-2126.

[25] LRRAGA M E， DEL RO J A， ALVAREZ-LCAZA L. Cellular automata for one-lane traffic flow modeling[J]. Transportation Research Part C： Emerging Technologies，2005，13（1）：63-74.

Cellular Automata Traffic Flow Model Based on Driving Aggressiveness

SUN Ninglin， GONG Yuhang， HAN Wenchen

（College of Physics and Electronic Engineering， Sichuan Normal University， Chengdu 610101， Sichuan）

Based on the sensitive driving traffic flow model that exchanges random deceleration and safe deceleration sequence， the influence of the introduction of driving aggressiveness coefficient on traffic flow is studied. Under the premise of ensuring a safe distance， the more aggressive the driver， the more inclined to increase his own speed and close to the vehicle in front， thereby improving his immediate traffic efficiency.The more aggressive the driving on the road， the more efficient the road is. The results of numerical experiments show that compared with the general traffic flow model and the sensitive driving traffic flow model， the aggressive driving model can further improve the traffic efficiency in synchronous flow and wide moving jams. In addition， in the wide moving jams， the aggressive driving model can alleviate the appearance of large obstruction areas and reproduce the striped obstruction phenomenon in real life.

traffic flow; striped obstruction; driving aggressiveness coefficient

（編輯 周 ?。?/p>