Simulating One-lane Traffic Flow based on GA and Exploring the Factors Affecting Efficiency

Abstract

Traffic flow describes the flow of traffic formed by multiple vehicles moving continuously on a road. Drivers need to follow the rules of the road -obeying traffic light signals, keeping safe distance to travel, etc. When drivers adjust to the current state, reaction time exists, where a typical vehicle acceleration and deceleration is generated and passed backwards, resulting in a certain traffic congestion, this phenomenon called traffic waves. In order to increase the efficiency of vehicle passage on urban roads, many countries have eased the traffic burden by limiting the speed of vehicles. We simulated the traffic flow on a single lane by modelling vehicle movements and designed two experimental phases: First, a genetic algorithm is used to set the driving factors (speed, distance, the number of vehicles entering the same lane), and found the driving behavior that theoretically enables the vehicles to pass the same lane with maximum efficiency. I.e., the driving behavior making drivers reach their destinations faster on average if all drivers follow their behavior. Second, we let subsequent vehicles independently evolve from this configuration. It turns out that if all drivers in a city somehow try to reduce the time it takes to reach their destination by copying driving parameters from previous successful drivers, e.g. by increasing their speed, they all take longer to reach their destination, i.e. the group of vehicles in the same lane passes less efficiently.El flujo de tráfico describe cómo evoluciona el tráfico formado por varios vehículos que se desplazan por una carretera. Los conductores deben seguir las normas de circulación: obedecer las señales de los semáforos, mantener una distancia de seguridad con los otros vehículos, etc. Los conductores tienen que adaptarse continuamente a las condiciones actuales del tráfico, pero existe un tiempo de reacción, donde se genera una aceleración o desaceleración. Esto puede provocar cierta congestión del tráfico, formando lo que se conoce como ondas de tráfico. Con el fin de aumentar la eficiencia de la circulación de vehículos, muchos países han conseguido mejorarla limitando la velocidad permitida a los vehículos. En este trabajo simularemos el flujo de tráfico en un solo carril modelando los movimientos de los vehículos y diseñaremos dos fases experimentales: Primero, se utilizará un algoritmo genético para establecer los factores de conducción óptima (velocidad, distancia, la cantidad de vehículos que entran en el mismo carril). Así, se determinará el comportamiento que teóricamente permite a los vehículos pasar por el mismo carril con la máxima eficiencia. Es decir, el comportamiento de conducción hace que los conductores lleguen a sus destinos más rápido en promedio si todos los conductores siguen su comportamiento. En segundo lugar, dejaremos que los vehículos posteriores evolucionen de forma independiente, buscando solo su propio beneficio. Veremos que si todos los conductores en una ciudad intentan de alguna manera reducir el tiempo que les lleva llegar a su destino copiando los parámetros de conducción de los conductores más exitosos (por ejemplo, al aumentar su velocidad), todos tardan más en llegar a su destino, es decir, el grupo de vehículos en el mismo carril pasa de manera menos eficiente.