程序设计作业: 车模+数模 = ?

本文通过构建数学模型分析北京四环或五环高速公路上因车辆停车导致的拥堵问题,包括不同车道的车辆速度变化、驾驶员换道行为以及事故后的影响。文中提出了一种理想化假设下的数学建模方法,并讨论了实际驾驶情境中的复杂因素,如驾驶员行为和道路安全规定。同时,文章引入了修改后的场景,进一步探讨了车辆密度和事故对交通流量的影响。

我上学的时候只听说过 “航模”, 没听说过“数学建模”这门学问. 这几年在简历里看到过不少人号称数模得过什么奖之类的, 我都没好意思问太仔细。 在帝都开车经常遇到堵车, 我于是想到了一个车模的问题。   我想请大家帮着给这个车模搞个数模, 求个解法:

 

想象帝都北四环或北五环,  高速公路单向4车道 (无应急车道), 满负荷地跑汽车, 都是时速60公里。驾驶员都以正常心态开车。  这时最外车道有一辆车缓缓停下了。 可能驾驶员想起了一个有趣的车模, 或者是一个有趣的数模问题。 这位驾驶员没有把车停在路肩, 而是正正地停到了车道正中。30分钟之后, 这辆车才重新开动。 在停车的30分钟内,  怎么建模反应停车点前后各车道的状态?  各个车道的车是以什么时速经过这一点?

 

一些假定 (大家可以根据自己的生活经验做其他合理假定):

满负荷: 就是各个车道的车都挺满的, 大家都保持了和速度相应的安全行车距离。

车辆换道: 有人问, 在满负荷的情况下, 车主能让别人换到自己的车道么?  这太小看帝都驾驶员的车德了!  我们假设当换道信号灯一打, 有 30% 的情况换道会马上成功.   有没打信号灯就强行换道的人么?  让我们假设他们都不是人, 在这道题目中不存在。

驾驶员如何决定是在慢的车道上开车呢?  还是换到别的快的车道?   我们假设, 驾驶员在本车道速度低于自己期望值 (限速)的情况下, 看到其它车道的速度比本车道快的时间越久, 就越想换到快的车道上去。

 

这个微博上 (http://www.weibo.com/1912273717/yl7c9bPFT) 也有不少有意思的想法。

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如果前面的题目比较容易, 或者比较理想化, 那我们做一点修改:

1) 还是单向4 车道, 但是各车道不是满负荷, 而是90% 的负荷, 可以认为是满负荷状态中, 每 10 辆车中有一辆不存在。

2) 各车道的速度不是全60, 而是由外而内, 60, 70, 80, 90.

3) 不是一辆车停下了, 而是两辆车发生了轻微的追尾, 但是两个车主没有挪车,  没有做快速处理,  而是原地停下, 等交警前来解决。这本来对题目没什么影响, 但在现实生活中, 其它车道的每一辆车在经过这一点的时候, 都减速10%,  驾驶员扭头看看到底车撞了多烂, 然后骂一声, 扬长而去。

 

下图展示了事故发生前各车道的速度:

 

image

 

事故发生后30分钟内各车道的速度是什么呢? 大家给个图?

 

 

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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