Transims
ट्रांसिमस (ट्रांस्पोर्टेशन एनालिसिस सिमुलेशन सिस्टम) क्षेत्रीय परिवहन प्रणाली विश्लेषण करने के लिए विकसित उपकरणों का एक एकीकृत समूह है। परिवहन समुदाय के लिए उपलब्ध एक चालू सार्वजनिक संसाधन के रूप में TRANSIMS को स्थापित करने के लक्ष्य के साथ, TRANSIMS को NASA ओपन सोर्स एग्रीमेंट संस्करण 1.3 के तहत उपलब्ध कराया गया है पृष्ठभूमि TRANSIMS एक सेलुलर ऑटोमेटा माइक्रोसिम्युलेटर पर आधारित क्षेत्रीय परिवहन प्रणाली विश्लेषण करने के लिए उपकरणों का एक एकीकृत समूह है। यह कृत्रिम आबादी और उनकी गतिविधियों के आधार पर व्यक्तिगत यात्रियों और उनके बहु-मॉडल परिवहन के मॉडलिंग के एक नए प्रतिमान का उपयोग करता है। अन्य परिवहन समुच्चय मॉडलों की तुलना में, TRANSIMS लगातार और लगातार समय के साथ-साथ विस्तृत व्यक्तियों और घरों का प्रतिनिधित्व करता है। इसका समय-निर्भर रूटिंग और व्यक्ति-आधारित माइक्रोसिम्युलेटर भी अन्य समग्र मॉडलों से अलग है। कार्यप्रणाली का अवलोकन कार्यप्रणाली का लक्ष्य नेटवर्क पर यातायात को लोड करना और नैश संतुलन की ओर पुनरावृत्ति करना है। उप-मॉड्यूल में जनसंख्या संश्लेषक, गतिविधि जनरेटर, मार्ग योजनाकार और माइक्रोसिम्युलेटर शामिल हैं। मॉड्यूल से प्रतिक्रिया अगला इनपुट होगा क्योंकि संतुलन प्रक्रिया दोहराती है। यात्रियों को एक छोटे मार्ग को प्राप्त करने के लिए तैयार किया जाता है जो एक बेहतर मार्ग के बजाय समग्र आबादी के लिए सबसे अच्छा है। एक महत्वपूर्ण बाधा यह है कि यात्री अपनी यात्रा आवश्यकताओं को अनुकूलित करने के बजाय यात्रा सर्वेक्षणों के अनुसार परिवहन साधन का चयन करते हैं। इनपुट डेटा TRANSIMS इस चरण में एक सड़क नेटवर्क, एक पारगमन नेटवर्क, साथ ही पारगमन अनुसूची बनाता है। आम तौर पर, सड़क और पारगमन नेटवर्क महानगरीय योजना संगठनों से उपलब्ध होते हैं। TRANSIMS में निवेश करने के लिए नेटवर्क को अन्य यातायात विश्लेषण उपकरणों से काफी सरल सारणीबद्ध प्रारूप में निर्यात किया जा सकता है। नेटवर्क को संपादित करने के लिए TRANSIMS में कई सुविधाएँ शामिल की गई हैं। यह नेटवर्क संपादन और विज़ुअलाइज़ेशन के संबंध में कुछ सामान्य जी. आई. एस. उपकरणों और प्रारूपों (शेपफ़ाइल्स) का उपयोग कर सकता है। यह महत्वपूर्ण भौगोलिक सूचना प्रणालियों को भी समझ सकता है, जैसे कि राज्य समतल प्रणाली, सार्वभौमिक अनुप्रस्थ व्यापारी प्रणाली, आदि। नेटवर्क डेटा के लिए समस्याएं हैं। स्ट्रीट नेटवर्क आमतौर पर सार्वजनिक जनगणना टाइगर/लाइन, वाणिज्यिक नवटेक, और विशेष रूप से एम. पी. ओ. द्वारा तैयार और बनाए गए नेटवर्क के माध्यम से उपलब्ध है। हालांकि, कई विवरण जो आम तौर पर सामान्य डेटा स्रोतों द्वारा प्रदान नहीं किए जाते हैं, उनकी आवश्यकता होती है, जैसे कि ट्रैफिक सिग्नल, टर्न लेन आदि। इसके अलावा, सड़क नेटवर्क स्थलवैज्ञानिक रूप से उपयुक्त होना चाहिए, यानी, लिंक के बीच संबंध सुसंगत और प्रतिनिधि होना चाहिए। पारगमन नेटवर्क सड़क नेटवर्क परत के साथ संगत होना चाहिए। डेटा को आमतौर पर कई स्वतंत्र स्रोतों से संकलित किया जाना चाहिए। बसें यातायात के साथ बह रही हैं, इसलिए परिणाम मूल बस अनुसूची के साथ संघर्ष कर सकते हैं। जनसंख्या संश्लेषक यह कदम क्षेत्रीय आबादी की नकल करना है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि जनसांख्यिकी वास्तविक आबादी से निकटता से मेल खाती है, और यह कि घरों का वितरण स्थानिक रूप से क्षेत्रीय आबादी का अनुमान लगाता है। जनसंख्या संश्लेषण के विस्तृत कार्यों में जनगणना खंड समूह डेटा से कृत्रिम परिवारों का निर्माण, प्रत्येक घरेलू जनसांख्यिकीय विशेषताओं (आय, सदस्य, आदि) का विकास शामिल है। ), परिवहन नेटवर्क (गतिविधि स्थानों) में एक लिंक पर प्रत्येक कृत्रिम घर की नियुक्ति, और प्रत्येक घर को वाहनों का असाइनमेंट (एक घर के भीतर वाहनों और सवारी को साझा करना)। इस चरण में दो प्रकार के डेटा लागू होते हैं। एस. टी. एफ. 3 आँकड़ा ब्लॉक समूह नामक अपेक्षाकृत छोटे क्षेत्रों का वर्णन करने वाला समग्र आँकड़ा है, और पी. यू. एम. एस. बहुत बड़े क्षेत्र को कवर करने वाला अलग-अलग आँकड़ा है और 5 प्रतिशत नमूने तक कम हो जाता है। इस कदम के लिए एक चुनौती यह है कि जनगणना के आंकड़ों का बहिर्वेशन सटीक नहीं हो सकता है। इसके अलावा, घरों को गतिविधि वाले स्थानों पर उचित रूप से आवंटित करने के लिए अतिरिक्त भूमि उपयोग डेटा आवश्यक है। गतिविधि जनरेटर यह कदम घरेलू गतिविधियों, गतिविधि प्राथमिकताओं, गतिविधि स्थानों, गतिविधि के समय और मोड और यात्रा प्राथमिकताओं को उत्पन्न करने के लिए है। इस चरण में व्यक्तिगत गतिविधियों को निर्दिष्ट करने के लिए अतिरिक्त डेटा इनपुट की आवश्यकता होती है। मुख्य इनपुट डेटा एक विस्तृत गतिविधि सर्वेक्षण है जो प्रतिनिधि है। सामान्य गतिविधि असाइनमेंट प्रक्रिया एकत्र किए गए सामाजिक-आर्थिक आंकड़ों के आधार पर संबंधित सर्वेक्षण परिवारों के साथ कृत्रिम परिवारों का मिलान करना है। इसके अलावा, कई अलग-अलग कृत्रिम घरों के लिए सटीक दोहराव से बचने के लिए सर्वेक्षण रिकॉर्ड में छोटे यादृच्छिक बदलाव लागू किए जाते हैं। इनपुट जनसांख्यिकी के आधार पर, प्रत्येक घर के लिए यात्रा गतिविधियों की एक सूची तैयार की जाएगी। इन गतिविधियों को "घरेलू" या "व्यक्तिगत" गतिविधियों के रूप में नामित किया जाएगा। प्रत्येक गतिविधि के साथ जुड़े मापदंडों का एक समूह है जो गतिविधि के महत्व, गतिविधि की अवधि और एक समय अंतराल को परिभाषित करता है जिसके दौरान गतिविधि का प्रदर्शन किया जाना चाहिए, यदि यह बिल्कुल भी किया जाता है (उदाहरण के लिए, काम अनिवार्य है, इसलिए एक कार्य यात्रा की जानी चाहिए, लेकिन एक खरीदारी यात्रा आमतौर पर उतनी महत्वपूर्ण नहीं है और यदि समय-निर्धारण बहुत कठिन है तो किसी दिए गए दिन छोड़ दी जा सकती है)। अनिवार्य गतिविधियों के लिए घर का पता और कार्यस्थल और स्कूल का पता जैसे स्थान प्रदान किए जाएंगे। अन्य गतिविधियों (खरीदारी) के स्थान निर्दिष्ट नहीं हैं-योजनाकार इन्हें इलाके की सूची में से चुनेगा। मोड वरीयता भी मार्ग अनुकूलन के बजाय सर्वेक्षण रिकॉर्ड के आधार पर तैयार की जाती है। गतिविधि उत्पन्न करने वाले के लिए कई समस्याएं हैं। सर्वेक्षण में सीमित नमूना आकार एक मोटा गतिविधि कार्य बना सकता है। यह हाल के और अद्यतित गतिविधि सर्वेक्षण की उपलब्धता के साथ-साथ हाथ से समायोजन की आवश्यकता वाली विस्तृत क्षेत्रीय जानकारी पर निर्भर करता है। अंत में, यह कुछ क्षेत्रों के लिए कुछ अतार्किक गतिविधि पैटर्न उत्पन्न कर सकता है। मार्ग योजनाकार यह कदम पहले से उत्पन्न व्यक्तिगत गतिविधियों को पढ़ना है, फिर दिन के उस समय सबसे तेज़ मार्ग निर्धारित करना है। मार्ग योजनाकार की कई विशेषताएं होती हैं। राइड शेयरिंग की अनुमति देने के लिए घरों को एक समन्वित तरीके से रूट किया जाता है। एल्गोरिदम में दिन के दौरान अलग-अलग लिंक देरी के आधार पर नेटवर्क का समय-निर्भर अनुकूलन शामिल है। राउटर परिवहन मोड का चयन नहीं करता है लेकिन मोड को देखते हुए सबसे अच्छा मार्ग ढूंढता है। राउटर प्रत्येक लिंक के माध्यम से रूट की गई यात्राओं की संख्या के आधार पर लिंक देरी का अनुमान लगाने के लिए प्रसिद्ध ट्रैफिक असाइनमेंट फ़ंक्शन बी. पी. आर. + का उपयोग करके शुरू होता है। इसके बाद यह प्रत्येक यात्रा के लिए इष्टतम मार्ग निर्धारित करता है और सटीक यात्रा योजना बनाता है। एक यात्रा योजना मोड, मार्गों, और मूल और गंतव्यों पर नियोजित प्रस्थान और आगमन के समय का एक क्रम है, और व्यक्तियों को गतिविधि स्थानों पर ले जाने के लिए अनुमानित मोड बदलने वाली सुविधाएं हैं। माइक्रोसिम्युलेटर यह कदम राउटर द्वारा बनाई गई सभी यात्रा योजनाओं को पूरे नेटवर्क में सेकंड दर सेकंड आधार पर निष्पादित करना है। यह अलग-अलग वाहनों के बीच बातचीत का विश्लेषण करने के लिए सेलुलर ऑटोमेटा सिद्धांतों का उपयोग करता है। माइक्रोसिम्युलेटर हर समय सभी यात्रियों और वाहनों के अलग-अलग स्थानों का उत्पादन करता है। माइक्रोसिम्युलेटर और राउटर नेटवर्क में निर्दिष्ट यातायात को संतुलित करने के लिए एक पुनरावृत्त लूप में काम करते हैं। माइक्रोसिम्युलेटर उन यात्रा योजनाओं का अनुसरण करता है और लिंक देरी के एक नए सेट को निर्धारित करता है जिसका उपयोग राउटर द्वारा पहले उपयोग किए गए लोगों को बदलने के लिए किया जाता है। यह प्रक्रिया तब तक दोहराई जाती है जब तक कि संतुलन हासिल नहीं हो जाता। फीडबैक फीडबैक राउटर और माइक्रोसिम्युलेटर के बीच पुनरावृत्ति संतुलन प्रक्रिया पर लागू किया जाता है। फीडबैक मॉड्यूल के माध्यम से, कुछ मार्गों को अव्यवहारिक पाया जा सकता है। इन गतिविधियों को फिर उचित विकल्प निर्धारित करने के लिए गतिविधि जनरेटर को वापस भेज दिया जाता है। समय पर निर्भर सड़क बंद होने और अन्य कारणों के कारण माइक्रोसिम्युलेटर में कुछ यात्रा योजनाओं का पालन नहीं किया जा सकता है। इस मामले में, उन योजनाओं वाले व्यक्तियों को नए रूटिंग सुझावों के लिए राउटर को वापस भेज दिया जाता है। परिणाम TRANSIMS पारंपरिक विश्लेषण उपकरणों की तुलना में कुल परिणाम बना सकते हैं। सूक्ष्म अनुकरण से अत्यधिक विस्तृत स्नैपशॉट डेटा प्राप्त हो सकता है, उदाहरण के लिए, किसी भी समय प्रत्येक यात्री का सटीक स्थान। चूंकि डेटा की मात्रा को समझना मुश्किल है, इसलिए परिणामों को प्रभावी ढंग से देखने की आवश्यकता है। विज़ुअलाइज़ेशन उपकरण जिनका आमतौर पर उपयोग किया जाता है, उनमें मूल TRANSIMS विज़ुअलाइज़र, और बाल्फोर (सॉफ़्टवेयर) विज़ुअलाइज़र, आर्कजीआईएस और इसी तरह के जीआईएस उपकरण, गूगल अर्थ और नासा वर्ल्ड विंड, एडवांस्ड विज़ुअलाइज़ेशन (एनसीएसए) और नेक्स्टा शामिल हैं। अनुप्रयोग परिवहन पेशे में इस बारे में बहुत चर्चा हुई है कि TRANSIMS को कितना व्यापक रूप से अपनाया जाएगा, जिससे कई विचारधाराएँ पैदा होंगी। संदेहियों का मानना है कि बड़ी डेटा आवश्यकताएँ, कंप्यूटर आवश्यकताएँ और प्रशिक्षण आवश्यकताएँ TRANSIMS के उपयोग को मुट्ठी भर सबसे बड़े एम. पी. ओ. तक सीमित कर देंगी। एक दूसरा विचार यह है कि नियामक आवश्यकताएँ कई क्षेत्रों में TRANSIMS के उपयोग को जल्दी से मजबूर कर देंगी। TRANSIMS को तेजी से अपनाना प्रभावित क्षेत्रों का समर्थन करने के लिए परियोजना कर्मचारियों की क्षमता से अधिक हो सकता है। एक अंतिम विचार यह है कि शुरुआत में, TRANSIMS का उपयोग वास्तव में मुख्य रूप से बड़े एम. पी. ओ. द्वारा विशेष रूप से परिष्कृत परिवहन योजना प्रश्नों के साथ किया जाएगा। इसके बाद, TRANSIMS ऐसे संस्करणों में विकसित होगा जो छोटे कर्मचारियों और विभिन्न विश्लेषण आवश्यकताओं वाले एम. पी. ओ. के लिए अधिक उपयुक्त होंगे। पहले के सॉफ्टवेयर के अनुभव से पता चलता है कि यह अंतिम परिदृश्य सबसे अधिक संभावना है। यह कम दर्दनाक तरीके से व्यापक दर्शकों के लिए नई तकनीक लाने के लिए सबसे आशाजनक परिदृश्य भी है। डलास केस स्टडी डलास केस ने TRANSIMS में एक सूक्ष्म अनुकरण के विकास पर ध्यान केंद्रित किया जो एक शहरी क्षेत्र में प्रत्येक व्यक्ति के यात्रा कार्यक्रम को निष्पादित करने के लिए पर्याप्त मजबूत होगा। विकसित सूक्ष्म अनुकरण ऑटोमोबाइल यात्राओं तक सीमित था, और प्रणाली पर यात्रियों की मांग के स्रोत के रूप में मौजूदा एन. सी. टी. सी. ओ. जी. के क्षेत्रीय उत्पादन/आकर्षण जानकारी का उपयोग करने के लिए तरीके विकसित किए गए थे। माइक्रोसिमुलेशन ने अध्ययन क्षेत्र में और उसके माध्यम से लगभग 200,000 यात्राएं (सुबह 5 बजे से सुबह 10:00 के बीच) निष्पादित कीं। यह पाँच सन स्पार्क वर्कस्टेशनों पर वास्तविक समय में चलता था ("वास्तविक समय" जिसका अर्थ है पाँच घंटे की अवधि में पाँच घंटे लगते थे)। पोर्टलैंड केस स्टडी डलास में खोजे गए "वास्तविक दुनिया" योजना प्रश्न के विपरीत, पोर्टलैंड केस स्टडी ने TRANSIMS के परिणामों और संवेदनशीलता पर विभिन्न प्रकार के डेटा के प्रभावों का पता लगाया। डलास के लिए विकसित मार्ग योजनाकार और सूक्ष्म अनुकरण क्षमता का विस्तार बड़े वाहनों, पारगमन वाहनों और पारगमन यात्रियों को शामिल करने के लिए किया गया था। इसमें डेटा बेस में सभी पारगमन वाहन अनुसूचियों, रेल और बसों की विभिन्न परिचालन विशेषताओं को शामिल करने और पारगमन वाहनों और निजी वाहनों की परस्पर क्रिया का अनुकरण करने के जटिल कार्य शामिल हैं। दो संवेदनशीलता परीक्षण विचाराधीन थे। पहले ने क्षेत्र की हर एक सड़क को वास्तविक रूप से कोडिंग करने के बजाय सिंथेटिक स्थानीय सड़कों को बनाने के प्रभाव का परीक्षण किया। दूसरे परीक्षण ने यातायात संकेत योजनाओं को संश्लेषित करने के प्रभाव का पता लगाया। इन और अन्य मॉडल संवेदनशीलताओं का परीक्षण करने के लिए, पोर्टलैंड के कर्मचारियों ने संश्लेषण के परिणामों के साथ तुलना करने के लिए वास्तविक स्थानीय सड़क और यातायात संकेत योजनाओं को इकट्ठा किया। ये परीक्षण TRANSIMS मॉडल की संवेदनशीलता पर डेटा संश्लेषण के प्रभाव को निर्धारित करते हैं। संदर्भ https://code.google.com/p/transims https://web.archive.org/web/20120415123916/http:// टी. एम. आई. पी. एन. लाइन. ओ. आर. जी./क्लियरिंगहाउस/विषय-श्रेणी/ट्रांसम्स. ए. एस. पी. एक्स. यातायात अनुकरण