Transims
ট্রানসিমস (ট্রানস্পোর্টেশন অ্যানালাইসিস সিমুলেশন সিস্টেম) হল আঞ্চলিক পরিবহন ব্যবস্থা বিশ্লেষণ পরিচালনার জন্য তৈরি সরঞ্জামগুলির একটি সমন্বিত সেট। পরিবহন সম্প্রদায়ের জন্য উপলব্ধ একটি চলমান পাবলিক সম্পদ হিসাবে TRANSIMS প্রতিষ্ঠা করার লক্ষ্যে, TRANSIMS নাসা ওপেন সোর্স এগ্রিমেন্ট ভার্সন 1.3-এর অধীনে উপলব্ধ করা হয়েছে। এটি কৃত্রিম জনসংখ্যা এবং তাদের ক্রিয়াকলাপের উপর ভিত্তি করে পৃথক ভ্রমণকারীদের মডেলিং এবং তাদের মাল্টি-মডেল পরিবহনের একটি নতুন দৃষ্টান্ত ব্যবহার করে। অন্যান্য পরিবহণ সমষ্টিগত মডেলের তুলনায়, ট্রান্সিমস ধারাবাহিকভাবে এবং অবিচ্ছিন্নভাবে সময়ের পাশাপাশি বিস্তারিত ব্যক্তি এবং পরিবারের প্রতিনিধিত্ব করে। এর সময়-নির্ভর রাউটিং এবং ব্যক্তি-ভিত্তিক মাইক্রোসিমুলেটরও অন্যান্য সমষ্টিগত মডেলের থেকে আলাদা। পদ্ধতির সংক্ষিপ্ত বিবরণ পদ্ধতির লক্ষ্য হল নেটওয়ার্কে ট্রাফিক লোড করা এবং ন্যাশ ভারসাম্যের দিকে পুনরাবৃত্তি করা। সাব-মডিউলগুলির মধ্যে রয়েছে জনসংখ্যা সংশ্লেষক, ক্রিয়াকলাপ জেনারেটর, রুট প্ল্যানার এবং মাইক্রোসিমুলেটর। ভারসাম্য প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্ত হওয়ার সাথে সাথে মডিউলগুলি থেকে প্রতিক্রিয়া পরবর্তী ইনপুট হবে। ভ্রমণকারীদের একটি সংক্ষিপ্ত পথ অর্জনের জন্য মডেল করা হয় যা উল্লেখযোগ্যভাবে উন্নত পথের পরিবর্তে সামগ্রিক জনসংখ্যার জন্য সর্বোত্তম। একটি গুরুত্বপূর্ণ বাধা হ 'ল ভ্রমণকারীরা তাদের ভ্রমণের প্রয়োজনীয়তা অনুকূল করার পরিবর্তে ভ্রমণ সমীক্ষা অনুসারে একটি পরিবহন মাধ্যম বেছে নেয়। ইনপুট ডেটা ট্রান্সিমস এই ধাপে একটি সড়ক নেটওয়ার্ক, একটি ট্রানজিট নেটওয়ার্ক, পাশাপাশি ট্রানজিট সময়সূচী তৈরি করে। সাধারণত, মহানগর পরিকল্পনা সংস্থাগুলির কাছ থেকে রাস্তার এবং ট্রানজিট নেটওয়ার্কগুলি পাওয়া যায়। অন্যান্য ট্রাফিক বিশ্লেষণ সরঞ্জাম থেকে ট্রানসিমস-এ ইনপুট করার জন্য নেটওয়ার্কগুলি মোটামুটি সহজ ট্যাবুলার বিন্যাসে রপ্তানি করা যেতে পারে। নেটওয়ার্ক সম্পাদনা করার জন্য TRANSIMS-এ বেশ কয়েকটি বৈশিষ্ট্য অন্তর্ভুক্ত করা হয়েছে। এটি নেটওয়ার্ক সম্পাদনা এবং ভিজ্যুয়ালাইজেশনের ক্ষেত্রে কিছু সাধারণ জিআইএস সরঞ্জাম এবং বিন্যাস (আকৃতি ফাইল) ব্যবহার করতে পারে। এটি গুরুত্বপূর্ণ ভৌগলিক তথ্য ব্যবস্থাও বুঝতে পারে, যেমন স্টেট প্লেন সিস্টেম, ইউনিভার্সাল ট্রান্সভার্স মার্কেটর সিস্টেম ইত্যাদি। নেটওয়ার্ক ডেটার জন্য চ্যালেঞ্জ রয়েছে। রাস্তার নেটওয়ার্ক সাধারণত পাবলিক সেন্সাস টাইগার/লাইন, বাণিজ্যিক নাভটেক এবং বিশেষ করে এম. পি. ও দ্বারা প্রস্তুত ও রক্ষণাবেক্ষণ করা নেটওয়ার্কের মাধ্যমে পাওয়া যায়। যাইহোক, অনেক বিবরণ যা সাধারণত সাধারণ তথ্য উৎস দ্বারা সরবরাহ করা হয় না, যেমন ট্র্যাফিক সিগন্যাল, টার্ন লেন ইত্যাদি। উপরন্তু, রাস্তার নেটওয়ার্ক অবশ্যই টপোলজিক্যালি উপযুক্ত হতে হবে, অর্থাৎ, লিঙ্কগুলির মধ্যে সংযোগ অবশ্যই সামঞ্জস্যপূর্ণ এবং প্রতিনিধিত্বমূলক হতে হবে। ট্রানজিট নেটওয়ার্ককে অবশ্যই রাস্তার নেটওয়ার্ক স্তরের সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ হতে হবে। সাধারণত বিভিন্ন স্বাধীন উৎস থেকে তথ্য সংগ্রহ করতে হয়। বাসগুলি যানজটের সাথে প্রবাহিত হচ্ছে, তাই ফলাফলগুলি মূল বাসের সময়সূচির সাথে সাংঘর্ষিক হতে পারে। জনসংখ্যা সংশ্লেষক এই পদক্ষেপটি আঞ্চলিক জনসংখ্যার অনুকরণ করা যাতে নিশ্চিত করা যায় যে জনসংখ্যা প্রকৃত জনসংখ্যার সাথে ঘনিষ্ঠভাবে মেলে এবং পরিবারের বন্টন স্থানিকভাবে আঞ্চলিক জনসংখ্যার কাছাকাছি হয়। জনসংখ্যার সংশ্লেষের বিস্তারিত কার্যাবলীর মধ্যে রয়েছে জনগণনা ব্লক গোষ্ঠী তথ্য থেকে কৃত্রিম পরিবারের উৎপাদন, প্রতিটি পরিবারের জনতাত্ত্বিক বৈশিষ্ট্যের (আয়, সদস্য ইত্যাদি) বিকাশ। ), প্রতিটি কৃত্রিম পরিবারকে পরিবহন নেটওয়ার্কের (ক্রিয়াকলাপের অবস্থান) একটি লিঙ্কে স্থাপন করা এবং প্রতিটি পরিবারকে যানবাহন বরাদ্দ করা (একটি পরিবারের মধ্যে যানবাহন এবং রাইড ভাগ করে নেওয়া)। এই ধাপে দুই ধরনের তথ্য প্রযোজ্য। এস. টি. এফ. 3 তথ্য হল সমষ্টিগত তথ্য যা ব্লক গ্রুপ নামে তুলনামূলকভাবে ছোট অঞ্চলগুলির বর্ণনা দেয় এবং পি. ইউ. এম. এস হল অনেক বড় এলাকা জুড়ে বিভক্ত তথ্য এবং 5 শতাংশ নমুনায় হ্রাস পায়। এই পদক্ষেপের জন্য একটি চ্যালেঞ্জ হল আদমশুমারির তথ্যের এক্সট্রপোলেশন সঠিক নাও হতে পারে। উপরন্তু, ক্রিয়াকলাপের জায়গাগুলিতে যথাযথভাবে পরিবার বরাদ্দ করার জন্য অতিরিক্ত ভূমি ব্যবহারের তথ্য প্রয়োজন। ক্রিয়াকলাপ জেনারেটর এই পদক্ষেপটি গৃহস্থালীর ক্রিয়াকলাপ, ক্রিয়াকলাপের অগ্রাধিকার, ক্রিয়াকলাপের অবস্থান, ক্রিয়াকলাপের সময় এবং মোড এবং ভ্রমণের পছন্দগুলি তৈরি করা। এই ধাপে পৃথক ক্রিয়াকলাপ বরাদ্দ করার জন্য অতিরিক্ত ডেটা ইনপুট প্রয়োজন। প্রধান ইনপুট ডেটা হল একটি বিস্তারিত ক্রিয়াকলাপ জরিপ যা প্রতিনিধিত্বমূলক। সাধারণ ক্রিয়াকলাপ বরাদ্দ প্রক্রিয়াটি হল সংগৃহীত আর্থ-সামাজিক তথ্যের উপর ভিত্তি করে সংশ্লিষ্ট জরিপ পরিবারের সাথে কৃত্রিম পরিবারের মিল করা। উপরন্তু, বিভিন্ন সিন্থেটিক পরিবারের জন্য সঠিক প্রতিলিপি এড়াতে জরিপের রেকর্ডগুলিতে ছোট এলোমেলো বৈচিত্র্য প্রয়োগ করা হয়। ইনপুট জনসংখ্যার উপর ভিত্তি করে, প্রতিটি পরিবারের জন্য ভ্রমণ কার্যক্রমের একটি তালিকা তৈরি করা হবে। এই ক্রিয়াকলাপগুলিকে "গৃহস্থালী" বা "ব্যক্তিগত" ক্রিয়াকলাপ হিসাবে চিহ্নিত করা হবে। প্রতিটি ক্রিয়াকলাপের সাথে যুক্ত পরামিতিগুলির একটি সেট যা ক্রিয়াকলাপের গুরুত্ব, ক্রিয়াকলাপের সময়কাল এবং একটি নির্দিষ্ট সময়ের ব্যবধান নির্ধারণ করে, যদি এটি আদৌ সঞ্চালিত হয় (উদাহরণস্বরূপ, কাজ বাধ্যতামূলক, তাই একটি কাজের ট্রিপ অবশ্যই করা উচিত, তবে একটি কেনাকাটা ট্রিপ সাধারণত ততটা গুরুত্বপূর্ণ নয় এবং সময়সূচী খুব কঠিন হলে একটি নির্দিষ্ট দিনে বাদ দেওয়া যেতে পারে)। বাধ্যতামূলক ক্রিয়াকলাপের জন্য বাড়ির ঠিকানা এবং কর্মক্ষেত্র ও বিদ্যালয়ের ঠিকানার মতো স্থানগুলি সরবরাহ করা হবে। অন্যান্য ক্রিয়াকলাপের স্থান (কেনাকাটা) নির্দিষ্ট করা নেই-পরিকল্পনাকারী স্থানীয়তার তালিকা থেকে এগুলি বেছে নেবেন। মোড পছন্দও রুট অপ্টিমাইজেশনের পরিবর্তে জরিপ রেকর্ডের উপর ভিত্তি করে তৈরি করা হয়। ক্রিয়াকলাপ উৎপাদকের জন্য বেশ কয়েকটি চ্যালেঞ্জ রয়েছে। সমীক্ষায় সীমিত নমুনা আকার একটি মোটা কার্যকলাপ বরাদ্দ তৈরি করতে পারে। এটি অত্যন্ত নির্ভর করে সাম্প্রতিক এবং আপ-টু-ডেট ক্রিয়াকলাপ জরিপের উপলব্ধতার উপর, পাশাপাশি ম্যানুয়াল সমন্বয় প্রয়োজন বিস্তারিত জোনিং তথ্যের উপর। সবশেষে, এটি নির্দিষ্ট অঞ্চলের জন্য কিছু অযৌক্তিক ক্রিয়াকলাপের নিদর্শন তৈরি করতে পারে। রুট প্ল্যানার এই পদক্ষেপটি হল পূর্বে তৈরি পৃথক ক্রিয়াকলাপগুলি পড়া, তারপর দিনের সেই সময়ে দ্রুততম রুট নির্ধারণ করা। রুট প্ল্যানারের বেশ কয়েকটি বৈশিষ্ট্য রয়েছে। রাইড শেয়ারিংয়ের অনুমতি দেওয়ার জন্য পরিবারগুলি সমন্বিত পদ্ধতিতে পরিচালিত হয়। অ্যালগরিদমটিতে লিঙ্ক বিলম্বের উপর ভিত্তি করে নেটওয়ার্কের সময়-নির্ভর অপ্টিমাইজেশন অন্তর্ভুক্ত রয়েছে যা দিনের বেলা পরিবর্তিত হয়। রাউটার পরিবহন মোডটি বেছে নেয় না তবে মোডটি দেওয়া সেরা রুটটি খুঁজে পায়। রাউটারটি সুপরিচিত ট্র্যাফিক অ্যাসাইনমেন্ট ফাংশন বিপিআর + ব্যবহার করে প্রতিটি লিঙ্কের মধ্য দিয়ে যাওয়া ট্রিপের সংখ্যার উপর ভিত্তি করে লিঙ্কের বিলম্ব অনুমান করতে শুরু করে। এরপরে এটি প্রতিটি ভ্রমণের জন্য সর্বোত্তম পথ নির্ধারণ করে এবং সুনির্দিষ্ট ভ্রমণ পরিকল্পনা তৈরি করে। ভ্রমণ পরিকল্পনা হল মোড, রুট, এবং মূল ও গন্তব্যে পরিকল্পিত প্রস্থান ও আগমনের সময় এবং ব্যক্তিদের ক্রিয়াকলাপের স্থানে স্থানান্তরিত করার জন্য পরিকল্পিত মোড পরিবর্তন সুবিধাগুলির একটি ক্রম। মাইক্রোসিমুলেটর এই পদক্ষেপটি হল রাউটার দ্বারা তৈরি সমস্ত ভ্রমণ পরিকল্পনাগুলি পুরো নেটওয়ার্ক জুড়ে সেকেন্ড বাই সেকেন্ড ভিত্তিতে কার্যকর করা। এটি পৃথক যানবাহনের মধ্যে মিথস্ক্রিয়া বিশ্লেষণ করতে সেলুলার অটোমাটা নীতি ব্যবহার করে। মাইক্রোসিমুলেটর সব সময় সমস্ত ভ্রমণকারী এবং যানবাহনের পৃথক অবস্থান তৈরি করে। মাইক্রোসিমুলেটর এবং রাউটার একটি পুনরাবৃত্তিমূলক লুপে কাজ করে যাতে নেটওয়ার্কে নির্ধারিত ট্র্যাফিকের ভারসাম্য বজায় থাকে। মাইক্রোসিমুলেটর সেই ভ্রমণ পরিকল্পনাগুলি অনুসরণ করে এবং লিঙ্ক বিলম্বের একটি নতুন সেট নির্ধারণ করে যা রাউটার দ্বারা পূর্বে ব্যবহৃতগুলিকে প্রতিস্থাপন করতে ব্যবহৃত হয়। ভারসাম্য অর্জন না হওয়া পর্যন্ত এই প্রক্রিয়াটি পুনরাবৃত্তি করে। ফিডব্যাক ফিডব্যাক রাউটার এবং মাইক্রোসিমুলেটরের মধ্যে পুনরাবৃত্ত ভারসাম্য প্রক্রিয়ায় প্রয়োগ করা হয়। ফিডব্যাক মডিউলের মাধ্যমে, কিছু রুটকে অসম্ভব বলে মনে করা যেতে পারে। এই ক্রিয়াকলাপগুলি যথাযথ বিকল্প নির্ধারণের জন্য ক্রিয়াকলাপ উৎপাদকের কাছে ফেরত পাঠানো হয়। সময়-নির্ভর রাস্তা বন্ধ এবং অন্যান্য ট্রিগারের কারণে মাইক্রোসিমুলেটরে কিছু ভ্রমণ পরিকল্পনা অনুসরণ করা যায় না। এই ক্ষেত্রে, সেই পরিকল্পনাগুলি সহ ব্যক্তিদের নতুন রাউটিং পরামর্শের জন্য রাউটারে ফেরত পাঠানো হয়। TRANSIMS ফলাফলগুলি প্রচলিত বিশ্লেষণ সরঞ্জামগুলির সাথে তুলনীয় সামগ্রিক ফলাফল তৈরি করতে পারে। মাইক্রোসিমুলেশন অত্যন্ত বিস্তারিত স্ন্যাপশট তথ্যের দিকে নিয়ে যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, যে কোনও নির্দিষ্ট সময়ে প্রতিটি ভ্রমণকারীর সঠিক অবস্থান। যেহেতু তথ্যের পরিমাণ বোঝা কঠিন, তাই ফলাফলগুলি কার্যকরভাবে কল্পনা করা দরকার। সাধারণত যে ভিজ্যুয়ালাইজেশন সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করা হয় তার মধ্যে রয়েছে আসল ট্রান্সিমস ভিজ্যুয়ালাইজার এবং বালফোর (সফ্টওয়্যার) ভিজ্যুয়ালাইজার, আর্কজিআইএস এবং অনুরূপ জিআইএস সরঞ্জাম, গুগল আর্থ এবং নাসা ওয়ার্ল্ড উইন্ড, অ্যাডভান্সড ভিজ্যুয়ালাইজেশন (এনসিএসএ) এবং নেক্সটা। ট্রানসিমস কতটা ব্যাপকভাবে গৃহীত হবে তা নিয়ে পরিবহন পেশায় অনেক আলোচনা হয়েছে, যা বেশ কয়েকটি চিন্তাধারার জন্ম দিয়েছে। সংশয়বাদীরা বিশ্বাস করেন যে বড় তথ্যের প্রয়োজনীয়তা, কম্পিউটারের প্রয়োজনীয়তা এবং প্রশিক্ষণের প্রয়োজনীয়তা TRANSIMS-এর ব্যবহারকে হাতে গোনা কয়েকটি বৃহত্তম এম. পি. ও-তে সীমাবদ্ধ করে দেবে। একটি দ্বিতীয় চিন্তাধারা হল যে নিয়ন্ত্রক প্রয়োজনীয়তা দ্রুত অনেক অঞ্চলে TRANSIMS ব্যবহার করতে বাধ্য করবে। TRANSIMS-এর এই ত্বরান্বিত গ্রহণ ক্ষতিগ্রস্ত অঞ্চলগুলিকে সহায়তা করার জন্য প্রকল্প কর্মীদের সক্ষমতা অতিক্রম করতে পারে। একটি চূড়ান্ত চিন্তাধারা হল যে, শুরুতে, ট্রান্সিমগুলি মূলত বৃহত্তর এম. পি. ও দ্বারা বিশেষত পরিশীলিত পরিবহন পরিকল্পনার প্রশ্নগুলির সাথে ব্যবহার করা হবে। পরবর্তীকালে, ট্রান্সিমস এমন সংস্করণে বিকশিত হবে যা ছোট কর্মী এবং বিভিন্ন বিশ্লেষণের প্রয়োজন সহ এম. পি. ও-দের জন্য আরও উপযুক্ত হবে। পূর্ববর্তী সফ্টওয়্যারের অভিজ্ঞতা থেকে বোঝা যায় যে এই শেষ দৃশ্যটি সম্ভবত। কম বেদনাদায়ক পদ্ধতিতে বিস্তৃত দর্শকদের কাছে নতুন প্রযুক্তি আনার জন্য এটি সবচেয়ে আশাব্যঞ্জক দৃশ্যপট। ডালাস কেস স্টাডি ডালাস কেসটি ট্রান্সিমসে একটি মাইক্রোসিমুলেশন বিকাশের উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে যা একটি শহুরে অঞ্চলের প্রতিটি ব্যক্তির ভ্রমণ ভ্রমণপথ কার্যকর করার জন্য যথেষ্ট শক্তিশালী হবে। বিকশিত মাইক্রোসিমুলেশনটি অটোমোবাইল ভ্রমণের মধ্যে সীমাবদ্ধ ছিল এবং সিস্টেমে ভ্রমণকারীদের চাহিদার উৎস হিসাবে বিদ্যমান এন. সি. টি. সি. ও. জি-এর আঞ্চলিক উৎপাদন/আকর্ষণ তথ্য ব্যবহার করার জন্য পদ্ধতিগুলি তৈরি করা হয়েছিল। মাইক্রোসিমুলেশনটি অধ্যয়ন এলাকায় এবং এর মধ্য দিয়ে প্রায় 2,00,000 বার (সকাল 5টা থেকে 10:00 এএম) সঞ্চালিত হয়। এটি পাঁচটি সান স্পার্ক ওয়ার্কস্টেশনে রিয়েল টাইমে চলে ("রিয়েল টাইম" মানে পাঁচ ঘন্টা সময় লাগে)। পোর্টল্যান্ড কেস স্টাডি ডালাসে অন্বেষণ করা "বাস্তব বিশ্বের" পরিকল্পনার প্রশ্নের বিপরীতে, পোর্টল্যান্ড কেস স্টাডি ট্রানসিমসের ফলাফল এবং সংবেদনশীলতার উপর বিভিন্ন ধরনের তথ্যের প্রভাবগুলি অন্বেষণ করেছিল। ডালাসের জন্য উন্নত রুট প্ল্যানার এবং মাইক্রোসিমুলেশন ক্ষমতা বড় যানবাহন, ট্রানজিট যানবাহন এবং ট্রানজিট যাত্রীদের অন্তর্ভুক্ত করার জন্য প্রসারিত করা হয়েছিল। এর মধ্যে ডেটা বেসে সমস্ত ট্রানজিট যানবাহনের সময়সূচী, রেল ও বাসের বিভিন্ন অপারেটিং বৈশিষ্ট্য এবং ট্রানজিট যানবাহন এবং ব্যক্তিগত যানবাহনের মিথস্ক্রিয়া অনুকরণ করার জটিল কাজ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। দুটি সংবেদনশীলতা পরীক্ষা বিবেচনাধীন ছিল। প্রথমটি এই অঞ্চলের প্রতিটি রাস্তায় বাস্তবসম্মতভাবে কোডিং করার পরিবর্তে কৃত্রিম স্থানীয় রাস্তা তৈরির প্রভাব পরীক্ষা করেছিল। দ্বিতীয় পরীক্ষাটি ট্রাফিক সিগন্যাল পরিকল্পনার সংশ্লেষের প্রভাব অন্বেষণ করে। এই এবং অন্যান্য মডেল সংবেদনশীলতা পরীক্ষা করার জন্য, পোর্টল্যান্ডের কর্মীরা সংশ্লেষণের ফলাফলের সাথে তুলনা করার জন্য প্রকৃত স্থানীয় রাস্তা এবং ট্র্যাফিক সিগন্যাল পরিকল্পনা একত্রিত করে। এই পরীক্ষাগুলি TRANSIMS মডেলগুলির সংবেদনশীলতার উপর তথ্য সংশ্লেষণের প্রভাব নির্ধারণ করে। তথ্যসূত্র <আই. ডি. 1> <আই. ডি. 2>:// টি. এমিপোনলাইন. ও. আর. জি/ক্লিয়ারিংহাউস/সাবজেক্ট-ক্যাটাগরি/ট্রান্সিমস. অ্যাস্পেক্স ট্রাফিক সিমুলেশন