Interaction of vehicles on an intercity highway is considered. The vehicle control model here is idealized, close to the 4th generation automated intelligent transport system. Each vehicle has the desired motion program, independent of the driver's motives, which is justified by minimum resource consumption and compliance with the desired schedule. The diversity of programs affects their unwanted change. The aim was to identify the dependence of the actual vehicle speed on traffic flow parameters. The main task was to reveal a direct parameter for changing the motion program. The use of simulation models based on cellular automata is substantiated. A new cellular automaton, which is a sliding window with a reference point, which is the observer vehicle is developed. The number of objects in the field increases periodically and is constant. All cells on the left and right of the reference point of the automaton form the information field, or the total length of the automaton. The automaton height, which depends on the type of highway, is modeled. The rules of objects movement in the automaton grid at each iteration are finite, established and similar to the Schreckenberg automaton, except for randomization, which is minimized in this model. Such an automaton reflects relative speeds of vehicles relative to the observer vehicle, as well as the ability to reproduce accelerations. At each iteration, the change in vehicle speeds is calculated. The simulation algorithm is programmed in the Delphi language. Simulation of the vehicle movement on the E-471 international highway is performed. On the 20 km section of this route, traffic flows with different density and speed distribution are modeled. The quadratic correlation dependences of the forced change in the desired speed of the observer vehicle on changes in the average speed of the flow vehicles are revealed. The degree of agreement between the theoretical dependence and empirical data is very high. On the basis of the dependencies obtained, the choice of the direct diagnostic parameter of the traffic flow is justified.Рассматривается взаимодействие транспортных средств на автомобильной междугородной дороге. Модель управления автомобилями здесь есть идеализированной, близкой к автоматизированной интеллектуальной транспортной системе 4-го поколения. Каждый автомобиль имеет желаемую программу движения, независимую от мотивов водителя, которая обоснована минимальными затратами ресурсов и соблюдением желаемого расписания. Разнообразие программ влияет на их нежелательную смену. Ставилась цель выявить зависимость действительной скорости автомобиля от параметров транспортного потока. Основной задачей было выявить прямой параметр для изменения программы движения. Обосновано использование имитационных моделей на основе клеточных автоматов. Разработан новый клеточный автомат, который является скользящим окном с началом отсчета, которым является автомобиль-наблюдатель. Количество объектов в поле пополняется периодически и является постоянным. Все ячейки слева и справа начала отсчета автомата образуют информационное поле, или общую длину автомата. Высота автомата, которая зависит от вида магистрали, моделируется. Правила перемещения объектов в сетке автомата на каждой итерации являются конечными, устоявшимися и подобными автомату Шрекенберга, исключая рандомизацию, которая в этой модели сводится до минимума. Такой автомат отражает относительные скорости автомобилей потока относительно автомобиля-наблюдателя, а также возможность воспроизводить ускорения. На каждой итерации вычисляется изменение скоростей автомобилей транспортного потока. Алгоритм имитации запрограммирован на языке программирования Дельфи. Выполнен пример моделирования движения автомобиля на трассе международного значения Е-471. На отрезке этой трассы длиной в 20 км, были смоделированы транспортные потоки с разной плотностью и различным распределением скоростей. Выявлены квадратичные корреляционные зависимости вынужденного изменения желаемой скорости автомобиля-наблюдателя от изменения средней скорости автомобилей потока. Степень согласования теоретической зависимости с эмпирическими данными очень высока. На основе полученных зависимостей был обоснован выбор прямого диагностического параметра транспортного потокаРозглядається взаємодія транспортних засобів на автомобільній міжміській дорозі. Модель керування автомобілями є тут ідеалізованою, близькою до автоматизованої інтелектуальної транспортної системи 4-го покоління. Кожен автомобіль має бажану програму руху, незалежну від мотивів водія, яка обґрунтована за мінімальними витратами ресурсів і дотриманням бажаного розкладу. Різноманітність програм впливає на їх небажану зміну. Ставилась мета виявити залежність дійсної швидкості автомобіля від параметрів транспортного потоку. Основною задачею було виявити прямий параметр для зміни програми руху. Обґрунтовано використання імітаційних моделей на основі кліткових автоматів. Розроблено новий клітковий автомат, який є ковзним вікном з початком відліку, яким є автомобіль-спостерігач. Кількість об’єктів в полі поповнюється періодично і є сталою. Усі клітинки зліва і справа початку відліку автомата утворюють інформаційне поле, або загальну довжину автомата. Висота автомата залежить від виду магістралі, яка моделюється. Правила переміщення об’єктів в сітці автомата на кожній ітерації є скінченні, сталі й подібні до автомата Шрекенберга, за виключенням рандомізації, яка в цій моделі зводиться до мінімуму. Такий автомат відображає відносні швидкості автомобілів потоку відносно спостерігача, а також має можливість відтворювати прискорення. На кожній ітерації обчислюється зміна швидкостей автомобілів потоку. Алгоритм імітації запрограмовано на Делфі. Виконано приклад моделювання руху автомобіля на трасі міжнародного значення Е-471. На відрізку цієї траси довжиною 20 км, було змодельовано транспортні потоки з різною густиною і різним розподілом швидкостей. Виявлено квадратичні кореляційні залежності вимушеної зміни бажаної швидкості автомобіля-спостерігача від середньої зміни швидкостей автомобілів потоку. Ступінь узгодження теоретичної залежності з емпіричними даними є дуже високий. На основі отриманих залежностей було обґрунтовано вибір прямого діагностичного параметра транспортного поток
