Transims
ટ્રાન્સિમ્સ (ટ્રાન્સ્પોર્ટેશન એનાલિસિસ સિમ્યુલેશન સિસ્ટમ) એ પ્રાદેશિક પરિવહન પ્રણાલીનું વિશ્લેષણ કરવા માટે વિકસાવવામાં આવેલા સાધનોનો સંકલિત સમૂહ છે. પરિવહન સમુદાય માટે ઉપલબ્ધ ચાલુ જાહેર સંસાધન તરીકે ટ્રાન્સિમ્સને સ્થાપિત કરવાના ધ્યેય સાથે, ટ્રાન્સિમ્સને નાસા ઓપન સોર્સ એગ્રીમેન્ટ વર્ઝન 1.3 હેઠળ ઉપલબ્ધ કરાવવામાં આવ્યું છે. પૃષ્ઠભૂમિ ટ્રાન્સિમ્સ એ સેલ્યુલર ઓટોમેટા માઇક્રોસિમ્યુલેટર પર આધારિત પ્રાદેશિક પરિવહન પ્રણાલીનું વિશ્લેષણ કરવા માટે સાધનોનો સંકલિત સમૂહ છે. તે કૃત્રિમ વસ્તી અને તેમની પ્રવૃત્તિઓના આધારે વ્યક્તિગત પ્રવાસીઓ અને તેમના બહુ-મોડલ પરિવહનના મોડેલિંગના નવા નમૂનાનો ઉપયોગ કરે છે. અન્ય પરિવહન એકંદર મોડેલોની તુલનામાં, ટ્રાન્સિમ્સ સમયને સતત અને સતત, તેમજ વિગતવાર વ્યક્તિઓ અને પરિવારોને રજૂ કરે છે. તેનું સમય-આધારિત રૂટીંગ અને વ્યક્તિ-આધારિત માઇક્રોસિમ્યુલેટર પણ અન્ય એકંદર મોડેલોથી અલગ છે. પદ્ધતિની ઝાંખી પદ્ધતિનો ધ્યેય નેટવર્ક પર ટ્રાફિકને લોડ કરવાનો અને નેશ સંતુલન તરફ પુનરાવર્તન કરવાનો છે. સબમોડ્યુલ્સમાં વસ્તી સિન્થેસાઇઝર, પ્રવૃત્તિ જનરેટર, રૂટ પ્લાનર અને માઇક્રોસિમ્યુલેટરનો સમાવેશ થાય છે. જેમ જેમ સંતુલન પ્રક્રિયા પુનરાવર્તિત થાય છે તેમ તેમ મોડ્યુલોમાંથી પ્રતિસાદ આગામી ઇનપુટ હશે. પ્રવાસીઓને ટૂંકા માર્ગ પ્રાપ્ત કરવા માટે તૈયાર કરવામાં આવે છે જે નોંધપાત્ર રીતે વધુ સારા માર્ગને બદલે એકંદર વસ્તી માટે શ્રેષ્ઠ છે. એક મહત્વપૂર્ણ અવરોધ એ છે કે પ્રવાસીઓ તેમની મુસાફરીની જરૂરિયાતોને શ્રેષ્ઠ બનાવવાને બદલે મુસાફરી સર્વેક્ષણો અનુસાર પરિવહન માધ્યમ પસંદ કરે છે. ઇનપુટ ડેટા TRANSIMS આ પગલામાં રોડ નેટવર્ક, ટ્રાન્ઝિટ નેટવર્ક, તેમજ ટ્રાન્ઝિટ સમયપત્રક બનાવે છે. સામાન્ય રીતે, શેરી અને પરિવહન નેટવર્ક મેટ્રોપોલિટન આયોજન સંસ્થાઓ પાસેથી ઉપલબ્ધ હોય છે. ટ્રાન્સિમ્સમાં ઇનપુટ કરવા માટે નેટવર્ક્સને અન્ય ટ્રાફિક વિશ્લેષણ સાધનોમાંથી એકદમ સરળ કોષ્ટક સ્વરૂપમાં નિકાસ કરી શકાય છે. નેટવર્કને સંપાદિત કરવા માટે TRANSIMS માં કેટલીક સુવિધાઓ સમાવિષ્ટ કરવામાં આવી છે. તે નેટવર્ક સંપાદન અને વિઝ્યુલાઇઝેશનના સંદર્ભમાં કેટલાક સામાન્ય GIS સાધનો અને બંધારણો (શેપફાઇલ્સ) નો ઉપયોગ કરી શકે છે. તે મહત્વપૂર્ણ ભૌગોલિક માહિતી પ્રણાલીઓને પણ સમજી શકે છે, જેમ કે સ્ટેટ પ્લેન સિસ્ટમ, યુનિવર્સલ ટ્રાન્સવર્સ મર્કેટર સિસ્ટમ વગેરે. નેટવર્ક ડેટા માટે પડકારો છે. શેરી નેટવર્ક સામાન્ય રીતે જાહેર સેન્સસ ટાઇગર/લાઇન, વ્યાપારી નવટેક અને ખાસ કરીને એમ. પી. ઓ. દ્વારા તૈયાર અને જાળવણી કરાયેલા નેટવર્ક દ્વારા ઉપલબ્ધ છે. જો કે, ઘણી વિગતો કે જે સામાન્ય રીતે સામાન્ય માહિતી સ્રોતો દ્વારા પૂરી પાડવામાં આવતી નથી, જેમ કે ટ્રાફિક સિગ્નલો, ટર્ન લેન વગેરે જરૂરી છે. વધુમાં, શેરી નેટવર્ક ટોપોલોજીકલ રીતે યોગ્ય હોવું જોઈએ, એટલે કે, કડીઓ વચ્ચેના જોડાણો સુસંગત અને પ્રતિનિધિ હોવા જોઈએ. પરિવહન નેટવર્ક શેરી નેટવર્ક સ્તર સાથે સુસંગત હોવું જોઈએ. માહિતી સામાન્ય રીતે કેટલાક સ્વતંત્ર સ્રોતોમાંથી સંકલિત થવી જોઈએ. બસો ટ્રાફિક સાથે વહે છે, તેથી પરિણામો મૂળ બસ સમયપત્રક સાથે વિરોધાભાસી હોઈ શકે છે. વસ્તી સંશ્લેષક આ પગલું એ સુનિશ્ચિત કરવા માટે પ્રાદેશિક વસ્તીની નકલ કરવાનું છે કે વસ્તીવિષયક વાસ્તવિક વસ્તી સાથે નજીકથી મેળ ખાય છે, અને ઘરોની વહેંચણી સ્થાનિક રીતે પ્રાદેશિક વસ્તીની અંદાજિત છે. વસ્તીના સંશ્લેષણના વિગતવાર કાર્યોમાં વસ્તી ગણતરી બ્લોક જૂથ ડેટામાંથી કૃત્રિમ પરિવારોની રચના, દરેક ઘરની વસ્તી વિષયક લાક્ષણિકતાઓ (આવક, સભ્યો, વગેરે) નો વિકાસ સામેલ છે. ), પરિવહન નેટવર્ક (પ્રવૃત્તિ સ્થાનો) ની કડી પર દરેક કૃત્રિમ ઘરનું પ્લેસમેન્ટ, અને દરેક ઘરને વાહનોની સોંપણી (ઘરની અંદર વાહનો અને સવારીની વહેંચણી). આ પગલામાં બે પ્રકારની માહિતી લાગુ પડે છે. એસ. ટી. એફ. 3 માહિતી એ બ્લોક જૂથો નામના પ્રમાણમાં નાના પ્રદેશોનું વર્ણન કરતી એકંદર માહિતી છે, અને પી. યુ. એમ. એસ. એ ખૂબ મોટા વિસ્તારને આવરી લેતી અલગ માહિતી છે અને તેને ઘટાડીને 5 ટકા નમૂના કરવામાં આવે છે. આ પગલા માટે એક પડકાર એ છે કે વસ્તી ગણતરીના ડેટાનું એક્સ્ટ્રાપોલેશન સચોટ ન પણ હોઈ શકે. વધુમાં, પ્રવૃત્તિ સ્થાનો પર ઘરોને યોગ્ય રીતે ફાળવવા માટે વધારાની જમીન ઉપયોગની માહિતી જરૂરી છે. પ્રવૃત્તિ જનરેટર આ પગલું ઘરગથ્થુ પ્રવૃત્તિઓ, પ્રવૃત્તિ પ્રાથમિકતાઓ, પ્રવૃત્તિ સ્થાનો, પ્રવૃત્તિ સમય અને મોડ અને મુસાફરી પસંદગીઓ પેદા કરવા માટે છે. આ પગલાને વ્યક્તિગત પ્રવૃત્તિઓ સોંપવા માટે વધારાના ડેટા ઇનપુટની જરૂર છે. મુખ્ય ઇનપુટ ડેટા એ વિગતવાર પ્રવૃત્તિ સર્વેક્ષણ છે જે પ્રતિનિધિ છે. સામાન્ય પ્રવૃત્તિ સોંપણી પ્રક્રિયા એ સંકલિત સામાજિક-આર્થિક માહિતીના આધારે અનુરૂપ સર્વેક્ષણ પરિવારો સાથે કૃત્રિમ પરિવારોને સરખાવવાની છે. વધુમાં, ઘણા વિવિધ કૃત્રિમ ઘરો માટે ચોક્કસ નકલ ટાળવા માટે સર્વેક્ષણ રેકોર્ડ પર નાના અવ્યવસ્થિત ફેરફારો લાગુ કરવામાં આવે છે. ઇનપુટ વસ્તીવિષયકના આધારે, દરેક ઘર માટે મુસાફરીની પ્રવૃત્તિઓની સૂચિ તૈયાર કરવામાં આવશે. આ પ્રવૃત્તિઓને "ઘરગથ્થુ" અથવા "વ્યક્તિગત" પ્રવૃત્તિઓ તરીકે ઓળખવામાં આવશે. દરેક પ્રવૃત્તિ સાથે સંકળાયેલ પરિમાણોનો સમૂહ છે જે પ્રવૃત્તિના મહત્વ, પ્રવૃત્તિનો સમયગાળો અને સમય અંતરાલને વ્યાખ્યાયિત કરે છે, જે દરમિયાન પ્રવૃત્તિ કરવી આવશ્યક છે, જો તે બિલકુલ કરવામાં આવે તો (ઉદાહરણ તરીકે, કામ ફરજિયાત છે, તેથી કામની સફર કરવી આવશ્યક છે, પરંતુ ખરીદીની સફર સામાન્ય રીતે એટલી મહત્વપૂર્ણ નથી અને જો સમયપત્રક ખૂબ મુશ્કેલ હોય તો આપેલ દિવસે છોડી શકાય છે). ફરજિયાત પ્રવૃત્તિઓ માટે ઘરનું સરનામું અને કાર્યસ્થળ અને શાળાના સરનામાં જેવા સ્થળો પૂરા પાડવામાં આવશે. અન્ય પ્રવૃત્તિઓ (ખરીદી) ના સ્થળો નિર્દિષ્ટ નથી-આયોજક સ્થાનની સૂચિમાંથી આ પસંદ કરશે. મોડ પસંદગી પણ રૂટ ઓપ્ટિમાઇઝેશનને બદલે સર્વેક્ષણ રેકોર્ડના આધારે તૈયાર કરવામાં આવે છે. પ્રવૃત્તિ જનરેટર માટે ઘણા પડકારો છે. સર્વેક્ષણમાં મર્યાદિત નમૂનાનું કદ બરછટ પ્રવૃત્તિ સોંપણી બનાવી શકે છે. તે તાજેતરના અને અદ્યતન પ્રવૃત્તિ સર્વેક્ષણની ઉપલબ્ધતા, તેમજ મેન્યુઅલ એડજસ્ટમેન્ટની જરૂર હોય તેવી વિગતવાર ઝોનિંગ માહિતી પર ખૂબ આધાર રાખે છે. છેલ્લે, તે ચોક્કસ પ્રદેશો માટે કેટલીક અતાર્કિક પ્રવૃત્તિ પેટર્ન પેદા કરી શકે છે. માર્ગ આયોજક આ પગલું અગાઉ પેદા થયેલી વ્યક્તિગત પ્રવૃત્તિઓને વાંચવાનું છે, પછી દિવસના તે સમયે સૌથી ઝડપી માર્ગ નક્કી કરવાનો છે. રૂટ પ્લાનરમાં ઘણી લાક્ષણિકતાઓ હોય છે. સવારી વહેંચણીને મંજૂરી આપવા માટે પરિવારોને સંકલિત રીતે રૂટ કરવામાં આવે છે. અલ્ગોરિધમમાં દિવસ દરમિયાન બદલાતા લિંક વિલંબના આધારે નેટવર્કનું સમય-આધારિત ઓપ્ટિમાઇઝેશન શામેલ છે. રાઉટર પરિવહન મોડ પસંદ કરતું નથી પરંતુ મોડને ધ્યાનમાં રાખીને શ્રેષ્ઠ માર્ગ શોધે છે. રાઉટર દરેક લિંક દ્વારા રૂટ કરવામાં આવેલી ટ્રિપ્સની સંખ્યાના આધારે લિંક વિલંબનો અંદાજ કાઢવા માટે જાણીતા ટ્રાફિક સોંપણી કાર્ય બી. પી. આર. + નો ઉપયોગ કરીને શરૂ થાય છે. તે પછી દરેક સફર માટે શ્રેષ્ઠ માર્ગ નક્કી કરે છે અને ચોક્કસ સફર યોજનાઓ બનાવે છે. સફર યોજના એ સ્થિતિઓ, માર્ગો, અને મૂળ અને સ્થળો પર આયોજિત પ્રસ્થાન અને આગમનના સમયનો ક્રમ છે, અને વ્યક્તિઓને પ્રવૃત્તિ સ્થાનો પર ખસેડવા માટે અંદાજિત સ્થિતિ બદલવાની સુવિધાઓ છે. માઇક્રોસિમ્યુલેટર આ પગલું રાઉટર દ્વારા બનાવવામાં આવેલી તમામ મુસાફરી યોજનાઓને સમગ્ર નેટવર્કમાં સેકન્ડ બાય સેકન્ડ ધોરણે અમલમાં મૂકવાનું છે. તે વ્યક્તિગત વાહનો વચ્ચેની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાનું વિશ્લેષણ કરવા માટે સેલ્યુલર ઓટોમેટા સિદ્ધાંતોનો ઉપયોગ કરે છે. માઇક્રોસિમ્યુલેટર દરેક સમયે તમામ પ્રવાસીઓ અને વાહનોના વ્યક્તિગત સ્થાનોનું ઉત્પાદન કરે છે. માઇક્રોસિમ્યુલેટર અને રાઉટર નેટવર્કમાં નિયુક્ત ટ્રાફિકને સંતુલિત કરવા માટે પુનરાવર્તિત લૂપમાં કામ કરે છે. માઇક્રોસિમ્યુલેટર તે મુસાફરી યોજનાઓને અનુસરે છે અને લિંક વિલંબનો એક નવો સમૂહ નક્કી કરે છે જેનો ઉપયોગ રાઉટર દ્વારા અગાઉ ઉપયોગમાં લેવાતા વિલંબને બદલવા માટે થાય છે. આ પ્રક્રિયા સંતુલન પ્રાપ્ત થાય ત્યાં સુધી પુનરાવર્તિત થાય છે. પ્રતિસાદ પ્રતિસાદ રાઉટર અને માઇક્રોસિમ્યુલેટર વચ્ચે પુનરાવર્તિત સંતુલન પ્રક્રિયા પર લાગુ થાય છે. પ્રતિસાદ મોડ્યુલ દ્વારા, કેટલાક માર્ગો અવ્યવહારુ મળી શકે છે. આ પ્રવૃત્તિઓ પછી યોગ્ય વિકલ્પો નક્કી કરવા માટે પ્રવૃત્તિ જનરેટરને પરત કરવામાં આવે છે. સમય-આધારિત માર્ગ બંધ અને અન્ય ટ્રિગર્સને કારણે માઇક્રોસિમ્યુલેટરમાં કેટલીક સફર યોજનાઓનું પાલન કરી શકાતું નથી. આ કિસ્સામાં, તે યોજનાઓ ધરાવતી વ્યક્તિઓને નવા રૂટીંગ સૂચનો માટે રાઉટર પર પાછા મોકલવામાં આવે છે. પરિણામો TRANSIMS પરંપરાગત વિશ્લેષણ સાધનો સાથે તુલનાત્મક એકંદર પરિણામો બનાવી શકે છે. માઇક્રોસિમ્યુલેશન અત્યંત વિગતવાર સ્નેપશોટ ડેટા તરફ દોરી શકે છે, ઉદાહરણ તરીકે, કોઈપણ સમયે દરેક પ્રવાસીનું ચોક્કસ સ્થાન. માહિતીની માત્રાને સમજવી મુશ્કેલ હોવાથી, પરિણામોની અસરકારક રીતે કલ્પના કરવાની જરૂર છે. વિઝ્યુલાઇઝેશન ટૂલ્સ કે જે સામાન્ય રીતે ઉપયોગમાં લેવાય છે તેમાં મૂળ ટ્રાન્સિમ્સ વિઝ્યુલાઇઝર અને બેલ્ફોર (સોફ્ટવેર) વિઝ્યુલાઇઝર, આર્કજીઆઈએસ અને સમાન જીઆઇએસ ટૂલ્સ, ગૂગલ અર્થ અને નાસા વર્લ્ડ વિન્ડ, એડવાન્સ્ડ વિઝ્યુલાઇઝેશન (એનસીએસએ) અને નેક્સ્ટાનો સમાવેશ થાય છે. એપ્લિકેશન્સ પરિવહન વ્યવસાયમાં ટ્રાન્સમ્સ કેટલો વ્યાપક રીતે અપનાવવામાં આવશે તે અંગે ઘણી ચર્ચા થઈ છે, જેનાથી ઘણી વિચારધારાનું નિર્માણ થયું છે. સંશયવાદીઓ માને છે કે મોટા ડેટાની જરૂરિયાતો, કમ્પ્યુટરની જરૂરિયાતો અને તાલીમની જરૂરિયાતો ટ્રાન્સિમ્સનો ઉપયોગ મુઠ્ઠીભર સૌથી મોટા એમ. પી. ઓ. સુધી મર્યાદિત કરશે. બીજી વિચારધારા એ છે કે નિયમનકારી જરૂરિયાતો ઝડપથી ઘણા પ્રદેશોમાં TRANSIMS નો ઉપયોગ કરવા માટે દબાણ કરશે. ટ્રાન્સિમ્સનો આ ઝડપી સ્વીકાર અસરગ્રસ્ત પ્રદેશોને ટેકો આપવા માટે પ્રોજેક્ટ કર્મચારીઓની ક્ષમતા કરતાં વધી શકે છે. એક અંતિમ વિચારધારા એ છે કે શરૂઆતમાં, ટ્રાન્સિમ્સનો ઉપયોગ મુખ્યત્વે મોટા એમ. પી. ઓ. દ્વારા ખાસ કરીને વ્યવહારદક્ષ પરિવહન આયોજન પ્રશ્નો સાથે કરવામાં આવશે. ત્યારબાદ, ટ્રાન્સિમ્સ એવી આવૃત્તિઓમાં વિકસિત થશે જે નાના કર્મચારીઓ અને વિવિધ વિશ્લેષણ જરૂરિયાતો ધરાવતા એમ. પી. ઓ. માટે વધુ યોગ્ય હશે. અગાઉના સોફ્ટવેરનો અનુભવ સૂચવે છે કે આ છેલ્લું દૃશ્ય સંભવિત છે. ઓછી પીડાદાયક રીતે વ્યાપક પ્રેક્ષકો સુધી નવી ટેકનોલોજી લાવવા માટે તે સૌથી આશાસ્પદ દૃશ્ય પણ છે. ડલ્લાસ કેસ સ્ટડી ડલ્લાસ કેસ TRANSIMS માં માઇક્રોસિમ્યુલેશનના વિકાસ પર કેન્દ્રિત હતો જે શહેરી પ્રદેશમાં દરેક વ્યક્તિના મુસાફરીના કાર્યક્રમને અમલમાં મૂકવા માટે પૂરતો મજબૂત હશે. વિકસિત માઇક્રોસિમ્યુલેશન ઓટોમોબાઇલ ટ્રિપ્સ સુધી મર્યાદિત હતું, અને સિસ્ટમ પર પ્રવાસીઓની માંગના સ્ત્રોત તરીકે હાલની NCTCOG ના ઝોનલ ઉત્પાદન/આકર્ષણ માહિતીનો ઉપયોગ કરવા માટે પદ્ધતિઓ વિકસાવવામાં આવી હતી. માઇક્રોસિમ્યુલેશન અભ્યાસ ક્ષેત્રમાં અને તેના દ્વારા આશરે 200,000 ટ્રિપ્સ (સવારે 5 થી 10:00 AM વચ્ચે) કરે છે. તે પાંચ સન સ્પાર્ક વર્કસ્ટેશન પર વાસ્તવિક સમયમાં ચાલી હતી ("વાસ્તવિક સમય" એટલે કે પાંચ કલાકનો સમયગાળો પાંચ કલાક લેતો હતો). પોર્ટલેન્ડ કેસ સ્ટડી ડલ્લાસમાં શોધાયેલા "વાસ્તવિક વિશ્વ" આયોજનના પ્રશ્નથી વિપરીત, પોર્ટલેન્ડ કેસ સ્ટડીએ TRANSIMS ના પરિણામો અને સંવેદનશીલતા પર વિવિધ પ્રકારના ડેટાની અસરોની શોધ કરી. ડલ્લાસ માટે વિકસાવવામાં આવેલી રૂટ પ્લાનર અને માઇક્રોસિમ્યુલેશન ક્ષમતાને મોટા વાહનો, પરિવહન વાહનો અને પરિવહન મુસાફરોને સમાવવા માટે વિસ્તૃત કરવામાં આવી હતી. આમાં ડેટા બેઝમાં તમામ પરિવહન વાહન સમયપત્રક, રેલ અને બસોની વિવિધ સંચાલન લાક્ષણિકતાઓ અને પરિવહન વાહનો અને ખાનગી વાહનોની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાનું અનુકરણ કરવાના જટિલ કાર્યોનો સમાવેશ થાય છે. બે સંવેદનશીલતા પરીક્ષણો વિચારણા હેઠળ હતા. પ્રથમએ આ પ્રદેશમાં દરેક શેરીને વાસ્તવિક રીતે કોડિંગ કરવાને બદલે કૃત્રિમ સ્થાનિક શેરીઓ બનાવવાની અસરનું પરીક્ષણ કર્યું. બીજા પરીક્ષણમાં ટ્રાફિક સિગ્નલ યોજનાઓના સંશ્લેષણની અસરની શોધ કરવામાં આવી હતી. આ અને અન્ય મોડેલની સંવેદનશીલતાને ચકાસવા માટે, પોર્ટલેન્ડના કર્મચારીઓએ સંશ્લેષણના પરિણામો સાથે સરખામણી કરવા માટે વાસ્તવિક સ્થાનિક શેરી અને ટ્રાફિક સિગ્નલ યોજનાઓ એકઠી કરી. આ પરીક્ષણો TRANSIMS નમૂનાઓની સંવેદનશીલતા પર માહિતી સંશ્લેષણની અસર નક્કી કરે છે. સંદર્ભો https://code.google.com/p/transims https://web.archive.org/web/20120415123916/http:// tmiponline. org/Clearingહાઉસ/વિષય-શ્રેણી/TRANSIMS. aspx ટ્રાફિક સિમ્યુલેશન