การวิเคราะห์การไหลของจราจรที่สี่แยกไฟจราจรด้วยเทคนิคแบบจำลองทางคอมพิวเตอร์
คำสำคัญ:
การวิเคราะห์การไหล, การจัดการจราจร, สี่แยกไฟแดง, มหาวิทยาลัยอุบลราชธานีบทคัดย่อ
การใช้ยานพาหนะของประเทศไทยและทั่วโลกในปัจจุบันมีจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ ทำให้เกิดปัญหาการจราจรติดขัดอย่างต่อเนื่อง โดยเฉพาะการจราจรบริเวณสี่แยกไฟแดงในชุมชนเมืองและบริเวณสถาบันการศึกษาที่มีผู้สัญจรอย่างคับคั่ง ทำให้การระบายรถยนต์ทำได้ยาก โดยการจัดการเวลาของสัญญาณไฟจราจรที่เหมาะสมส่งผลต่อการจัดการการระบายการไหลของยานพาหนะ งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อทำการวิเคราะห์ปัญหาการจราจรโดยใช้โปรแกรม AnyLogic ซึ่งเป็นการจำลองสถานการณ์แบบตัวแทนและใช้กรณีศึกษาที่แยกไฟแดงหน้าประตูทางออกของมหาวิทยาลัยอุบลราชธานี โดยเริ่มจากการเก็บข้อมูลการเดินทางและทำการออกแบบการทดลองเพื่อวิเคราะห์สถานการณ์ต่างๆ ที่ส่งผลกระทบกับปัญหาการจราจรโดยหาระยะเวลาของการสัญจรในระบบที่ดีที่สุด ซึ่งแบ่งเป็นสองรูปแบบการทดลองคือ 1) การจำลองระยะเวลาของสัญญาณไฟจราจรในแต่ละเส้นทางเพื่อหาระยะเวลาของสัญญาณไฟที่เหมาะสมที่สุด และ 2) การจำลองการลดจำนวนช่องทางการจราจรจากเส้นทางการจราจรหลัก เพื่อวิเคราะห์ผลกระทบจากการปิดถนนที่มีต่อเวลาสัญจรที่เพิ่มขึ้น โดยผลจากการวิเคราะห์พบว่าการตั้งระยะเวลาสัญญาณไฟด้วยเงื่อนไขที่ดีที่สุดคือเปิดไฟสัญญาณในเส้นทางหลักที่ 40 วินาที และเส้นทางย่อยที่ 20 วินาที นอกจากนี้พบว่าการลดจำนวนช่องทางในเส้นทางหลักส่งผลให้ระยะเวลารวมในระบบเพิ่มขึ้นสูงสุดที่ประมาณ 14 % โดยผลของงานวิจัยนี้สามารถนำไปขยายผลเพื่อการจัดการจราจรอย่างเป็นระบบได้ในสถานการณ์อื่นๆ ต่อไป
เอกสารอ้างอิง
[1] ปัญหาการจราจรในเขตเมืองหลวง (1 กันายายน 2561) URL: http://nidapoll.nida.ac.th/
[2] ณัฐกริช เปาอินทร์ (25 กุมภาพันธ์ 2562) ทางออกของปัญหาการจราจรติดขัดในกรุงเทพมหานคร URL: https://www.bangkokbiznews.com/blog/detail/646651
[3] Duranton, G., & Turner, M. A. (2011). The fundamental law of road congestion: Evidence from US cities. American Economic Review, 101(6), 2616-52.
[4] Zhao, L., Lai, Y. C., Park, K., & Ye, N. (2005). Onset of traffic congestion in complex networks. Physical Review E, 71(2), 026125.
[5] Gridlock woes: Traffic congestion by the numbers". Smart Cities Dive. Retrieved 2018-03-28
[6] Mueller, N., Rojas-Rueda, D., Salmon, M., Martinez, D., Ambros, A., Brand, C., ... & Götschi, T. (2018). Health impact assessment of cycling network expansions in European cities. Preventive medicine, 109, 62-70.
[7] Poolsawat, A., Ayutaya, K. S. N., & Pattara-Atikom, W. (2009, October). Impact of intelligent traffic information system on congestion saving in Bangkok. In 2009 9th International Conference on Intelligent Transport Systems Telecommunications,(ITST) (pp. 153-156). IEEE.
[8] Limapornwanitch, K., Montalbo Jr, C. M., Hokao, K., & Fukuda, A. (2005). The implementation of traffic impact assessment in Southeast Asian cities: case studies of Thailand and the Philippines. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, 6, 4208-4223.
[9] AnyLogic (2019) URL: https://www.anylogic.com/
[10] Macal, C., & North, M. (2014, December). Introductory tutorial: Agent-based modeling and simulation. In Proceedings of the Winter Simulation Conference 2014 (pp. 6-20). IEEE.
[11] Good, P., & Perkins, P. (2019). Simulation Software: Anylogic and Vensim.
[12] Pegden, C. D. (2010, December). Advanced tutorial: overview of simulation world views. In Proceedings of the Winter Simulation Conference (pp. 210-215). Winter Simulation Conference.
[13] Ransikarbum, K., Kim, N., Ha, S., Wysk, R. A., & Rothrock, L. (2017). A highway-driving system design viewpoint using an agent-based modeling of an affordance-based finite state automata. IEEE Access, 6, 2193-2205.
[14] Merkuryeva, G., & Bolshakovs, V. (2010, March). Vehicle schedule simulation with AnyLogic. In 2010 12th International Conference on Computer Modelling and Simulation (pp. 169-174). IEEE.
[15] Joo, J., Kim, N., Wysk, R. A., Rothrock, L., Son, Y. J., Oh, Y. G., & Lee, S. (2013). Agent-based simulation of affordance-based human behaviors in emergency evacuation. Simulation Modelling Practice and Theory, 32, 99-115.
[16] Wang, X., Chen, S., Zhou, Y., Peng, H., & Cui, Y. (2013). Simulation on passenger evacuation under fire emergency in Metro station. In 2013 IEEE International Conference on Intelligent Rail Transportation Proceedings (pp. 259-262). IEEE.
[17] Kim, J., Ransikarbum, K., Kim, N., & Paik, E. (2016, May). Agent-based simulation modeling of low fertility trap hypothesis. In Proceedings of the 2016 ACM SIGSIM Conference on Principles of Advanced Discrete Simulation (pp. 83-86). ACM.
[18] Zhao, N., & An, S. (2016). Collaborative management of complex major construction projects: anylogic-based simulation modelling. Discrete Dynamics in Nature and Society, 2016.
[19] นคร ไชยวงศ์ศักดา ประเวช อนันเอื้อ นิเวศ จีนะบุญ และคณะ (2560). การวิเคราะห์คาบเวลาของสัญญาณไฟจราจร โดยการจำลองสถานการณ์ กรณีศึกษามหาวิทยาลัยราชภัฏเชียงราย. Industrial Technology Lampang Rajabhat University Journal ปีที่ 10 ฉบับที่ 1 หน้า 63-74
[20] กสิณ รังสิกรรพุม และวัฒนา (2563) แบบจำลองทางคอมพิวเตอร์แบบตัวแทนสำหรับวิเคราะห์การวางแผนอพยพจากเหตุฉุกเฉินเพลิงไหม้ในกรณีศึกษาอาคารเรียน. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลย ม. ธรรมศาสตร์ ปีที่ 28 ฉบับที่ 10 (ตอบรับ)
[21] Carson, Y., & Maria, A. (1997, December). Simulation optimization: methods and applications. In Proceedings of the 29th conference on Winter simulation (pp. 118-126). IEEE Computer Society.
[22] April, J., Glover, F., Kelly, J. P., & Laguna, M. (2003, December). Practical introduction to simulation optimization. In Proceedings of the 35th conference on Winter simulation: driving innovation (pp. 71-78). Winter Simulation Conference.
[23] Crooks, A. T., & Heppenstall, A. J. (2012). Introduction to agent-based modelling. In Agent-based models of geographical systems (pp. 85-105). Springer, Dordrecht.
[24] Ransikarbum, K. (2009). A procedural validation for Affordance-based Finite State Automata (FSA) in Human-involved Complex Systems. Master Thesis. Penn State University
[25] Ransikarbum, K., Kim, N., Wysk, R. A., & Rothrock, L. (2009). Validation of affordance-based finite state automata modeling. IIE Annual Conference. Proceedings (p. 66). Institute of Industrial and Systems Engineers (IISE).
[26] Law, A. M. (2008, December). How to build valid and credible simulation models. In 2008 Winter Simulation Conference (pp. 39-47). IEEE.
[27] Sargent, R. G., & Balci, O. (2017, December). History of verification and validation of simulation models. In Proceedings of the 2017 Winter Simulation Conference (p. 17). IEEE Press.
[28] Fishman, G. S. (2013). Discrete-event simulation: modeling, programming, and analysis. Springer Science & Business Media.
[29] กสิณ รังสิกรรพุม (2019) เอกสารประกอบการสอนวิชา Six Sigma for Engineering. หน้า 1-136
[30] Kim, H. Y. (2014). Analysis of variance (ANOVA) comparing means of more than two groups. Restorative dentistry & endodontics, 39(1), 74-77.
[2] ณัฐกริช เปาอินทร์ (25 กุมภาพันธ์ 2562) ทางออกของปัญหาการจราจรติดขัดในกรุงเทพมหานคร URL: https://www.bangkokbiznews.com/blog/detail/646651
[3] Duranton, G., & Turner, M. A. (2011). The fundamental law of road congestion: Evidence from US cities. American Economic Review, 101(6), 2616-52.
[4] Zhao, L., Lai, Y. C., Park, K., & Ye, N. (2005). Onset of traffic congestion in complex networks. Physical Review E, 71(2), 026125.
[5] Gridlock woes: Traffic congestion by the numbers". Smart Cities Dive. Retrieved 2018-03-28
[6] Mueller, N., Rojas-Rueda, D., Salmon, M., Martinez, D., Ambros, A., Brand, C., ... & Götschi, T. (2018). Health impact assessment of cycling network expansions in European cities. Preventive medicine, 109, 62-70.
[7] Poolsawat, A., Ayutaya, K. S. N., & Pattara-Atikom, W. (2009, October). Impact of intelligent traffic information system on congestion saving in Bangkok. In 2009 9th International Conference on Intelligent Transport Systems Telecommunications,(ITST) (pp. 153-156). IEEE.
[8] Limapornwanitch, K., Montalbo Jr, C. M., Hokao, K., & Fukuda, A. (2005). The implementation of traffic impact assessment in Southeast Asian cities: case studies of Thailand and the Philippines. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies, 6, 4208-4223.
[9] AnyLogic (2019) URL: https://www.anylogic.com/
[10] Macal, C., & North, M. (2014, December). Introductory tutorial: Agent-based modeling and simulation. In Proceedings of the Winter Simulation Conference 2014 (pp. 6-20). IEEE.
[11] Good, P., & Perkins, P. (2019). Simulation Software: Anylogic and Vensim.
[12] Pegden, C. D. (2010, December). Advanced tutorial: overview of simulation world views. In Proceedings of the Winter Simulation Conference (pp. 210-215). Winter Simulation Conference.
[13] Ransikarbum, K., Kim, N., Ha, S., Wysk, R. A., & Rothrock, L. (2017). A highway-driving system design viewpoint using an agent-based modeling of an affordance-based finite state automata. IEEE Access, 6, 2193-2205.
[14] Merkuryeva, G., & Bolshakovs, V. (2010, March). Vehicle schedule simulation with AnyLogic. In 2010 12th International Conference on Computer Modelling and Simulation (pp. 169-174). IEEE.
[15] Joo, J., Kim, N., Wysk, R. A., Rothrock, L., Son, Y. J., Oh, Y. G., & Lee, S. (2013). Agent-based simulation of affordance-based human behaviors in emergency evacuation. Simulation Modelling Practice and Theory, 32, 99-115.
[16] Wang, X., Chen, S., Zhou, Y., Peng, H., & Cui, Y. (2013). Simulation on passenger evacuation under fire emergency in Metro station. In 2013 IEEE International Conference on Intelligent Rail Transportation Proceedings (pp. 259-262). IEEE.
[17] Kim, J., Ransikarbum, K., Kim, N., & Paik, E. (2016, May). Agent-based simulation modeling of low fertility trap hypothesis. In Proceedings of the 2016 ACM SIGSIM Conference on Principles of Advanced Discrete Simulation (pp. 83-86). ACM.
[18] Zhao, N., & An, S. (2016). Collaborative management of complex major construction projects: anylogic-based simulation modelling. Discrete Dynamics in Nature and Society, 2016.
[19] นคร ไชยวงศ์ศักดา ประเวช อนันเอื้อ นิเวศ จีนะบุญ และคณะ (2560). การวิเคราะห์คาบเวลาของสัญญาณไฟจราจร โดยการจำลองสถานการณ์ กรณีศึกษามหาวิทยาลัยราชภัฏเชียงราย. Industrial Technology Lampang Rajabhat University Journal ปีที่ 10 ฉบับที่ 1 หน้า 63-74
[20] กสิณ รังสิกรรพุม และวัฒนา (2563) แบบจำลองทางคอมพิวเตอร์แบบตัวแทนสำหรับวิเคราะห์การวางแผนอพยพจากเหตุฉุกเฉินเพลิงไหม้ในกรณีศึกษาอาคารเรียน. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลย ม. ธรรมศาสตร์ ปีที่ 28 ฉบับที่ 10 (ตอบรับ)
[21] Carson, Y., & Maria, A. (1997, December). Simulation optimization: methods and applications. In Proceedings of the 29th conference on Winter simulation (pp. 118-126). IEEE Computer Society.
[22] April, J., Glover, F., Kelly, J. P., & Laguna, M. (2003, December). Practical introduction to simulation optimization. In Proceedings of the 35th conference on Winter simulation: driving innovation (pp. 71-78). Winter Simulation Conference.
[23] Crooks, A. T., & Heppenstall, A. J. (2012). Introduction to agent-based modelling. In Agent-based models of geographical systems (pp. 85-105). Springer, Dordrecht.
[24] Ransikarbum, K. (2009). A procedural validation for Affordance-based Finite State Automata (FSA) in Human-involved Complex Systems. Master Thesis. Penn State University
[25] Ransikarbum, K., Kim, N., Wysk, R. A., & Rothrock, L. (2009). Validation of affordance-based finite state automata modeling. IIE Annual Conference. Proceedings (p. 66). Institute of Industrial and Systems Engineers (IISE).
[26] Law, A. M. (2008, December). How to build valid and credible simulation models. In 2008 Winter Simulation Conference (pp. 39-47). IEEE.
[27] Sargent, R. G., & Balci, O. (2017, December). History of verification and validation of simulation models. In Proceedings of the 2017 Winter Simulation Conference (p. 17). IEEE Press.
[28] Fishman, G. S. (2013). Discrete-event simulation: modeling, programming, and analysis. Springer Science & Business Media.
[29] กสิณ รังสิกรรพุม (2019) เอกสารประกอบการสอนวิชา Six Sigma for Engineering. หน้า 1-136
[30] Kim, H. Y. (2014). Analysis of variance (ANOVA) comparing means of more than two groups. Restorative dentistry & endodontics, 39(1), 74-77.
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
2020-12-15
รูปแบบการอ้างอิง
[1]
K. Ransikarbum, “การวิเคราะห์การไหลของจราจรที่สี่แยกไฟจราจรด้วยเทคนิคแบบจำลองทางคอมพิวเตอร์”, TJOR, ปี 8, ฉบับที่ 2, น. 1–14, ธ.ค. 2020.
ฉบับ
ประเภทบทความ
Research Articles or Academic Articles
