分段线性跟车建模
Piecewise linear car-following modeling
AI总结：
本文提出一种扩展线性跟车模型和最小加交通模型的分段线性跟车模型，通过马尔可夫链随机最优控制问题的动态规划方程解释离散时间车辆动力学，并利用变分公式刻画稳定性与计算稳态。
摘要：
我们提出了一种交通模型，该模型扩展了线性跟车模型以及最小加交通模型（一种基于最小加代数的模型）。描述单车道无超车交通的离散时间车辆动力学被解释为马尔可夫链随机最优控制问题的动态规划方程。这种变分公式允许刻画车辆动力学的稳定性，并在存在时计算稳态。该模型基于基本交通图的分段线性近似。
英文摘要：
We present a traffic model that extends the linear car-following model as well as the min-plus traffic model (a model based on the min-plus algebra). A discrete-time car-dynamics describing the traffic on a 1-lane road without passing is interpreted as a dynamic programming equation of a stochastic optimal control problem of a Markov chain. This variational formulation permits to characterize the stability of the car-dynamics and to calculte the stationary regimes when they exist. The model is based on a piecewise linear approximation of the fundamental traffic diagram.
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