A Comparative Analysis of the Effects of Car-Following Models on Mixed Freeway Traffic Flow Performance: The Case of Istanbul E-80 Freeway

Abstract

This study investigates the performance of freeway traffic flow control strategies in mixed traffic streams with varying proportions of Cooperative Adaptive Cruise Control (CACC) vehicles. By varying the car-following models representing human drivers, the effects of CACC penetration rates and two main roadway-based traffic management approaches—ramp metering and variable speed limits—are evaluated within a simulation-based framework. The proposed framework is implemented on a calibrated model of a real freeway segment, enabling a comparative analysis of different control algorithms. The findings reveal the interactions among car-following model selection, CACC penetration rate, and applied control strategies, highlighting the critical role of model choice in ensuring the reliability of results.

Bu çalışma, farklı oranlarda işbirlikçi seyir uyarlamalı denetime sahip (Cooperative Adaptive Cruise Control- CACC) araçları içeren karma trafik akımlarında, otoyol trafik akımı denetim stratejilerinin performansını incelemektedir. Çalışmada, insan sürücülerin temsil edildiği araç takip modelleri değiştirilerek, CACC penetrasyon oranı ve iki temel yol tabanlı trafik yönetim yaklaşımı—katılım denetimi ve değişken hız kısıtı—benzetim tabanlı bir çerçevede değerlendirilmiştir. Çerçeve, gerçek bir otoyol ağ parçası için kalibrasyonu yapılmış model üzerinde uygulanmış ve farklı denetim algoritmalarının etkileri karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Bulgular, araç takip modelinin, CACC penetrasyon oranının ve uygulanan denetim stratejisinin trafik akımı performansı üzerindeki etkileşimlerini ortaya koymakta; model seçiminin sonuçların güvenilirliğinde kritik rol oynadığını göstermektedir.