随机最优速度模型临界性的解析研究

在最近的工作中，我们提出了一个交通流的随机元胞自动机模型，该模型通过一个附加参数连接了两个精确可解的随机过程，即非对称简单排斥过程和零程过程。它也被视为最优速度模型的扩展版本，并且表现出特别显著的性质。在本文中，我们报告当最优速度函数取为阶跃函数时，所有流量-密度图（即基本图）都可以被估算。我们首先发现基本图由两条线段组成，类似于一个倒λ形状，然后从车辆的微观行为中识别出它们的端点。值得注意的是，通过使用一个指示驾驶员对交通状况敏感度的微观参数，我们给出了交通拥堵相出现的临界点的显式公式。我们还将这些解析结果与最优速度模型的结果进行了比较，并指出了它们之间的关键差异。