Transims - Transims

ТРАНЗИМЫ (TRansportation ANalysis SIMulation System) - это интегрированный набор инструментов, разработанный для проведения анализа региональной транспортной системы. С целью превращения TRANSIMS в постоянный общедоступный ресурс, доступный транспортному сообществу, TRANSIMS предоставляется в соответствии с соглашением об открытом исходном коде NASA версии 1.3.

Фон

TRANSIMS - это интегрированный набор инструментов для проведения анализа региональной транспортной системы на основе клеточные автоматы микросимулятор. Он использует новую парадигму моделирования отдельных путешественников и их мультимодальных перевозок, основанную на синтетических популяциях и их деятельности. По сравнению с другими агрегированными моделями транспорта, TRANSIMS последовательно и непрерывно отображает время, а также подробные данные о лицах и домохозяйствах. Его зависящая от времени маршрутизация и микросимулятор, ориентированный на человека, также отличаются от других агрегированных моделей.

Методология

Обзор

Цель методологии - загрузить трафик в сеть и выполнить итерацию в направлении равновесие по Нэшу. Подмодули включают синтезатор популяций, генератор активности, планировщик маршрута и микросимулятор. Обратная связь от модулей будет следующей по мере повторения процесса уравновешивания. Путешественники моделируются для достижения более короткого пути, который лучше всего подходит для всего населения, вместо значительно лучшего маршрута. Одним из важных ограничений является то, что путешественники выбирают вид транспорта в соответствии с опросами о поездках, а не для оптимизации своих потребностей в поездках.

  • Базовая методология TRANSIMS

Входные данные

На этом этапе TRANSIMS создает дорожную сеть, транзитную сеть, а также расписания транзита. Обычно уличные и транзитные сети доступны от столичные организации планирования. Сети могут быть экспортированы из других инструментов анализа трафика в довольно простой табличный формат для ввода в TRANSIMS. В TRANSIMS встроено несколько функций для редактирования сетей. Он может использовать некоторые общие ГИС инструменты и форматы (шейп-файлы ) что касается редактирования и визуализации сети. Он также может понимать важные географические информационные системы, Такие как система государственного плана, универсальный поперечный меркатор система и т. д. Существуют проблемы с сетевыми данными. Уличная сеть обычно доступна через общедоступную сеть Census Tiger / Line, коммерческий NavTeq и особенно сети, подготовленные и поддерживаемые MPO. Однако необходимы многие детали, которые обычно не предоставляются из общих источников данных, такие как светофоры, полосы разворота и т. Д. Кроме того, уличная сеть должна быть топологически подходящей, то есть соединения между линиями связи должны быть последовательными и репрезентативными. Транзитная сеть должна быть совместима с уровнем уличной сети. Данные обычно должны быть собраны из нескольких независимых источников. Автобусы идут вместе с движением, поэтому результаты могут противоречить исходному расписанию движения автобусов.

Синтезатор населения

Этот шаг предназначен для имитации регионального населения, чтобы демографические данные точно соответствовали реальному населению, а распределение домохозяйств в пространстве приближалось к региональному населению. Детализированные функции синтеза населения включают создание синтетических домохозяйств из переписная группа данные, развитие демографических характеристик каждого домохозяйства (доход, члены и т. д.), размещение каждого синтетического домохозяйства на линии транспортной сети (места деятельности) и распределение транспортных средств для каждого домохозяйства (совместное использование транспортных средств и поездок внутри домохозяйства).[1][2] На этом этапе применимы два типа данных. Данные STF3 - это совокупные данные, описывающие относительно небольшие регионы, называемые группами блоков, а PUMS - это дезагрегированные данные, охватывающие гораздо большую площадь и сокращенные до 5% выборки.[3][4]

Одна из проблем на этом этапе - экстраполяция данных переписи может быть неточной. Кроме того, необходимы дополнительные данные о землепользовании, чтобы правильно распределить домохозяйства по местам деятельности.

  • Вход и выход синтезатора популяции

Генератор активности

Этот шаг предназначен для определения видов деятельности по дому, приоритетов деятельности, местоположения занятий, времени активности, а также предпочтений в отношении режима и поездок. Этот шаг требует ввода дополнительных данных для назначения отдельных действий. Основные исходные данные - подробное обследование деятельности, которое является репрезентативным. Процесс назначения общих видов деятельности заключается в сопоставлении синтетических домохозяйств с соответствующими домохозяйствами обследования на основе собранных социально-экономических данных. Кроме того, к записям обследования применяются небольшие случайные вариации, чтобы избежать точного дублирования для множества различных синтетических домохозяйств. На основе входных демографических данных будет составлен список туристических мероприятий для каждого домохозяйства. Эти виды деятельности будут обозначены как «домашние» или «индивидуальные». С каждым действием связан набор параметров, определяющих важность действия, продолжительность действия и временной интервал, в течение которого действие должно выполняться, если оно выполняется вообще (например, работа является обязательной, поэтому рабочая поездка должна быть совершено, но поход по магазинам обычно не так важен и может быть пропущен в конкретный день, если расписание слишком сложно). Места, такие как домашний адрес, а также адреса места работы и школы, будут указаны для обязательных мероприятий. Места для других мероприятий (покупок) не указаны - планировщик выберет их из списка для местности.[5] Предпочтительный режим также моделируется на основе записей обследования, а не оптимизации маршрута.

Генератор активности сталкивается с несколькими проблемами. Ограниченный размер выборки в опросе может создать грубое задание. Это в значительной степени зависит от наличия недавнего и актуального обзора деятельности, а также подробной информации о зонировании, требующей ручной корректировки. Наконец, это может привести к возникновению нелогичных моделей деятельности для определенных регионов.

Планировщик маршрута

Этот шаг состоит в том, чтобы прочитать отдельные ранее созданные действия, а затем определить самый быстрый маршрут в это время дня. Планировщик маршрута имеет несколько функций. Маршруты домохозяйств скоординированы, чтобы обеспечить совместное использование поездок. Алгоритм включает зависящую от времени оптимизацию сети на основе задержек соединения, которые меняются в течение дня. Маршрутизатор не выбирает режим транспортировки, а находит лучший маршрут для данного режима. Маршрутизатор запускается с использованием хорошо известной функции распределения трафика. BPR + для оценки задержек связи на основе количества поездок, маршрутизируемых через каждую ссылку.[6] Затем он определяет оптимальный маршрут для каждой поездки и создает точные планы поездки. План поездки - это последовательность режимов, маршрутов и запланированного времени отправления и прибытия в пунктах отправления и назначения, а также средств изменения режима, предназначенных для перемещения людей в места проведения работ.[7]

  • Ввод и вывод планировщика маршрута

Микросимулятор

На этом этапе выполняются все планы поездок, созданные маршрутизатором, посекундно по всей сети. Он использует принципы клеточных автоматов для анализа взаимодействия между отдельными транспортными средствами. Микросимулятор постоянно отображает отдельные местоположения всех путешественников и транспортных средств. Микросимулятор и маршрутизатор работают в итеративном цикле, чтобы уравновесить назначенный трафик в сети. Микросимулятор следует этим планам перемещения и определяет новый набор задержек соединения, которые используются для замены тех, которые ранее использовались маршрутизатором. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет достигнуто равновесие.

  • Вход и выход микросимулятора

Обратная связь

Обратная связь применяется к процессу уравновешивания, повторяющемуся между маршрутизатором и микросимулятором. Через модуль обратной связи некоторые маршруты могут быть признаны недопустимыми. Затем эти действия передаются обратно в генератор действий для определения подходящих альтернатив. Некоторые планы поездок невозможно выполнить в микросимуляторе из-за закрытия дорог и других факторов, зависящих от времени. В этом случае лица с этими планами возвращаются к маршрутизатору для новых предложений маршрутизации.

Полученные результаты

TRANSIMS может создавать совокупные результаты, сопоставимые с традиционными инструментами анализа. Микромоделирование может привести к очень подробным снимкам данных, например, точному местонахождению каждого путешественника в любой момент времени. Поскольку объем данных трудно понять, результаты необходимо эффективно визуализировать. Инструменты визуализации, которые обычно используются, включают оригинальный визуализатор TRANSIMS, fourDscape и Balfour (программное обеспечение) визуализатор, ArcGIS и аналогичные инструменты ГИС, Гугл Земля и НАСА Мировой ветер, Расширенная визуализация (NCSA ), и NEXTA.

Приложения

В транспортной профессии было много дискуссий о том, насколько широко будет использоваться TRANSIMS, породив несколько школ мысли. Скептики считают, что требования к большим объемам данных, компьютерные требования и требования к обучению ограничат использование TRANSIMS лишь в небольшом количестве крупнейших MPO. Вторая школа мысли заключается в том, что нормативные требования быстро заставят использовать TRANSIMS во многих регионах. Такое ускоренное внедрение TRANSIMS может превысить возможности персонала проекта по поддержке затронутых регионов. Последняя школа мысли заключается в том, что вначале TRANSIMS действительно будет использоваться в основном более крупными MPO, которые решают особенно сложные вопросы планирования перевозок. Впоследствии TRANSIMS разовьется в версии, которые будут более подходящими для MPO с меньшим штатом и другими потребностями анализа. Опыт работы с более ранним программным обеспечением показывает, что этот последний сценарий наиболее вероятен. Это также наиболее многообещающий сценарий для менее болезненного донесения новых технологий до самой широкой аудитории.[8]

Пример из Далласа

Дело в Далласе было сосредоточено на разработке микросимуляции в TRANSIMS, которая была бы достаточно надежной, чтобы выполнить маршрут путешествия каждого человека в городском районе. Разработанное микромоделирование ограничивалось автомобильными поездками, а методы были разработаны с использованием существующих NCTCOG Зональная информация о производстве / достопримечательностях как источник спроса путешественников в системе. Микромоделирование выполнило около 200000 поездок (между 5:00 и 10:00 утра) через 25 квадратных миль (65 км).2) область исследования. Он работал в режиме реального времени на пяти SUN SPARC рабочие станции («реальное время» означает, что пятичасовой период занял пять часов).[9]

Пример из Портленда

В отличие от вопроса планирования «реального мира», исследованного в Далласе, в тематическом исследовании Портленда изучалось влияние различных типов данных на результаты и чувствительность TRANSIMS. Возможности планировщика маршрутов и микромоделирования, разработанные для Далласа, были расширены и теперь включают в себя крупногабаритные автомобили, транзитные автомобили и транзитных пассажиров. Это включает в себя сложные задачи по включению в базу данных всех расписаний движения транзитных транспортных средств, различных эксплуатационных характеристик железнодорожного транспорта и автобусов, а также моделирования взаимодействия транзитных транспортных средств и частных транспортных средств. Рассматривались два теста на чувствительность. Первый тестировал эффект создания синтетических местных улиц вместо реалистичного кодирования каждой улицы в регионе. Во втором тесте изучалось влияние синтеза планов светофоров. Чтобы проверить эти и другие модели чувствительности, сотрудники Портленда собрали фактические планы местных улиц и светофоров для сравнения с результатами синтеза.[10] Эти тесты определили влияние синтеза данных на чувствительность моделей TRANSIMS.

Рекомендации

  1. ^ Гуин, Ангшуман., Введение в TRANSIMS, Март 2010 г., https://t-square.gatech.edu/access/content/group/28974.201002/Introduction_to_TRANSIMS_Part1.pdf
  2. ^ Бекман, Ричард Дж .; Баггерли, Кейт А .; Маккей, Майкл Д., Создание синтетических базовых популяций, http://tmip.fhwa.dot.gov/resources/clearinghouse/docs/transims_series/csbp.pdf
  3. ^ Гуин, Ангшуман., Введение в TRANSIMS, Март 2010 г., https://t-square.gatech.edu/access/content/group/28974.201002/Introduction_to_TRANSIMS_Part1.pdf
  4. ^ Смит, ЛаРон; Бекман, Ричард; Баггерли, Кейт; Энсон, Дуг; Уильямс, Майкл., TRANSIMS: Система анализа и моделирования транспорта: краткое изложение и статус проекта, 1995, http://ntl.bts.gov/DOCS/466.html
  5. ^ Смит, ЛаРон; Бекман, Ричард; Баггерли, Кейт; Энсон, Дуг; Уильямс, Майкл., TRANSIMS: Система анализа и моделирования транспорта: краткое изложение и статус проекта, 1995, http://ntl.bts.gov/DOCS/466.html
  6. ^ Гуин, Ангшуман., Введение в TRANSIMS, Март 2010 г., https://t-square.gatech.edu/access/content/group/28974.201002/Introduction_to_TRANSIMS_Part1.pdf
  7. ^ Смит, ЛаРон; Бекман, Ричард; Баггерли, Кейт; Энсон, Дуг; Уильямс, Майкл., TRANSIMS: Система анализа и моделирования транспорта: краткое изложение и статус проекта, 1995, http://ntl.bts.gov/DOCS/466.html
  8. ^ Программа улучшения туристических моделей, Арлингтон, Техас, Раннее развертывание TRANSIMS: выпускной документ, 1999, (PDF) https://web.archive.org/web/20100527134930/http://tmip.fhwa.dot.gov/resources/clearinghouse/docs/issue_paper/issue_paper.pdf. Архивировано из оригинал (PDF) 27 мая 2010 г.. Получено 5 мая, 2010. Отсутствует или пусто | название = (помощь)
  9. ^ Программа улучшения туристических моделей, Арлингтон, Техас, Раннее развертывание TRANSIMS: выпускной документ, 1999, (PDF) https://web.archive.org/web/20100527134930/http://tmip.fhwa.dot.gov/resources/clearinghouse/docs/issue_paper/issue_paper.pdf. Архивировано из оригинал (PDF) 27 мая 2010 г.. Получено 5 мая, 2010. Отсутствует или пусто | название = (помощь)
  10. ^ Программа улучшения туристических моделей, Арлингтон, Техас, Раннее развертывание TRANSIMS: выпускной документ, 1999, (PDF) https://web.archive.org/web/20100527134930/http://tmip.fhwa.dot.gov/resources/clearinghouse/docs/issue_paper/issue_paper.pdf. Архивировано из оригинал (PDF) 27 мая 2010 г.. Получено 5 мая, 2010. Отсутствует или пусто | название = (помощь)