kinetic monte carlo simulations of traffic flows-申请方
主办方
北京师范大学数学科学学院
讲座介绍
我们采用高效的kinetic monte carlo (kmc)方法，基于排除原理和微观动力学，研究1D和2D晶格上的交通流模型。该模型根据每辆车前方交通的配置实施随机规则的运动。在第一部分中，我们比较了两种不同的前瞻规则：一种基于考虑中的车与前车的距离，另一种取决于前方的车密度。在第二部分中，我们引入了一种多移动的新思路，这在恢复宏观动力学中的非凹通量中起到了关键作用。在第三部分中，我们提出了一种前瞻规则，它既取决于前方的车密度，也取决于与车距相关的广义交互函数。对于这种情况，我们设计了一种加速的kmc方法，以减少非局部转换率评估中的计算复杂性。我们的结果表明，在不同参数设置下，kmc模拟的通量与粗粒宏观平均通量一致。
演讲人
yi sun
南卡罗来纳大学
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