Transims
ٹرانسمز (ٹرانسپورٹیشن اینالیسس سمیلیشن سسٹم) علاقائی نقل و حمل کے نظام کے تجزیے کے لیے تیار کردہ ٹولز کا ایک مربوط مجموعہ ہے۔ ٹرانسمز کو نقل و حمل کی کمیونٹی کے لیے دستیاب ایک جاری عوامی وسائل کے طور پر قائم کرنے کے مقصد کے ساتھ، ٹرانسمز کو ناسا اوپن سورس ایگریمنٹ ورژن 1.3 کے تحت دستیاب کرایا گیا ہے۔ بیک گراؤنڈ ٹرانسمز سیلولر آٹومیٹا مائکروسیمولیٹر پر مبنی علاقائی نقل و حمل کے نظام کا تجزیہ کرنے کے لیے ٹولز کا ایک مربوط مجموعہ ہے۔ یہ مصنوعی آبادی اور ان کی سرگرمیوں کی بنیاد پر انفرادی مسافروں اور ان کی کثیر ماڈل نقل و حمل کی ماڈلنگ کا ایک نیا نمونہ استعمال کرتا ہے۔ نقل و حمل کے دیگر مجموعی ماڈلز کے مقابلے میں، ٹرانسمس مسلسل اور مسلسل وقت کے ساتھ ساتھ تفصیلی افراد اور گھرانوں کی نمائندگی کرتا ہے۔ اس کا وقت پر منحصر روٹنگ اور شخص پر مبنی مائکروسیمولیٹر بھی دوسرے مجموعی ماڈلز سے مختلف ہے۔ طریقہ کار کا جائزہ طریقہ کار کا مقصد نیٹ ورک پر ٹریفک کو لوڈ کرنا اور نیش توازن کی طرف دہرانا ہے۔ ذیلی ماڈیولز میں پاپولیشن سنتھسائزر، ایکٹیویٹی جنریٹر، روٹ پلانر اور مائکروسیمولیٹر شامل ہیں۔ جیسے جیسے توازن کا عمل دہرایا جاتا ہے، ماڈیولز سے موصول ہونے والا ردعمل اگلا ان پٹ ہوگا۔ مسافروں کو ایک مختصر راستہ حاصل کرنے کے لیے بنایا گیا ہے جو نمایاں طور پر بہتر راستے کے بجائے مجموعی آبادی کے لیے بہترین ہے۔ ایک اہم رکاوٹ یہ ہے کہ مسافر اپنی سفری ضروریات کو بہتر بنانے کے بجائے ٹریول سروے کے مطابق نقل و حمل کے طریقے کا انتخاب کرتے ہیں۔ ان پٹ ڈیٹا ٹرانسمس اس مرحلے میں ایک روڈ نیٹ ورک، ایک ٹرانزٹ نیٹ ورک کے ساتھ ساتھ ٹرانزٹ شیڈول بھی بناتا ہے۔ عام طور پر، اسٹریٹ اور ٹرانزٹ نیٹ ورک میٹروپولیٹن پلاننگ تنظیموں سے دستیاب ہوتے ہیں۔ نیٹ ورکس کو دیگر ٹریفک تجزیہ ٹولز سے کافی آسان ٹیبلولر فارمیٹ میں برآمد کیا جا سکتا ہے تاکہ ٹرانسمس میں ان پٹ کیا جا سکے۔ نیٹ ورک میں ترمیم کرنے کے لیے ٹرانسمس میں کئی خصوصیات شامل ہیں۔ یہ نیٹ ورک ایڈیٹنگ اور ویژوئلائزیشن کے حوالے سے کچھ عام جی آئی ایس ٹولز اور فارمیٹس (شیپ فائلیں) کا استعمال کر سکتا ہے۔ یہ اہم جغرافیائی اطلاعاتی نظاموں کو بھی سمجھ سکتا ہے، جیسے ریاستی طیارہ نظام، یونیورسل ٹرانسورس مرکیٹر سسٹم وغیرہ۔ نیٹ ورک ڈیٹا کے لیے چیلنجز ہیں۔ اسٹریٹ نیٹ ورک عام طور پر عوامی مردم شماری ٹائیگر/لائن، تجارتی نیو ٹیک، اور خاص طور پر ایم پی اوز کے ذریعہ تیار اور برقرار رکھے گئے نیٹ ورک کے ذریعے دستیاب ہوتا ہے۔ تاہم، بہت سی تفصیلات جو عام ڈیٹا ذرائع کے ذریعہ فراہم نہیں کی جاتی ہیں ان کی ضرورت ہوتی ہے، جیسے ٹریفک سگنلز، ٹرن لینز وغیرہ۔ اس کے علاوہ، اسٹریٹ نیٹ ورک ٹپوولوجیکل طور پر موزوں ہونا چاہیے، یعنی لنکس کے درمیان رابطے مستقل اور نمائندہ ہونے چاہئیں۔ ٹرانزٹ نیٹ ورک اسٹریٹ نیٹ ورک پرت کے ساتھ مطابقت رکھتا ہونا چاہیے۔ اعداد و شمار کو عام طور پر کئی آزاد ذرائع سے مرتب کیا جانا چاہیے۔ بسیں ٹریفک کے ساتھ چل رہی ہیں، اس لیے نتائج اصل بس کے نظام الاوقات سے متصادم ہو سکتے ہیں۔ آبادی کی ترکیب یہ قدم علاقائی آبادی کی نقل کرنا ہے تاکہ یہ یقینی بنایا جا سکے کہ آبادیاتی اعداد و شمار حقیقی آبادی سے قریب سے میل کھاتے ہیں، اور یہ کہ گھرانوں کی تقسیم مقامی طور پر علاقائی آبادی کے قریب ہے۔ آبادی کی ترکیب کے تفصیلی افعال میں مردم شماری کے بلاک گروپ کے اعداد و شمار سے مصنوعی گھرانوں کی تخلیق، ہر گھر کی آبادیاتی خصوصیات (آمدنی، اراکین وغیرہ) کی ترقی شامل ہے۔ )، نقل و حمل کے نیٹ ورک (سرگرمی کے مقامات) میں ایک لنک پر ہر مصنوعی گھرانے کی جگہ کا تعین، اور ہر گھر کو گاڑیوں کی تفویض (گھر کے اندر گاڑیوں اور سواریوں کا اشتراک)۔ اس مرحلے میں دو قسم کے ڈیٹا کا اطلاق ہوتا ہے۔ ایس ٹی ایف 3 ڈیٹا مجموعی ڈیٹا ہے جو بلاک گروپس نامی نسبتا چھوٹے علاقوں کو بیان کرتا ہے، اور پی یو ایم ایس الگ الگ ڈیٹا ہے جو بہت بڑے رقبے کا احاطہ کرتا ہے اور 5 فیصد نمونے تک کم ہو جاتا ہے۔ اس مرحلے کے لیے ایک چیلنج یہ ہے کہ مردم شماری کے اعداد و شمار کا خلاصہ درست نہیں ہو سکتا۔ مزید برآں، گھرانوں کو سرگرمی کے مقامات پر مناسب طریقے سے مختص کرنے کے لیے زمین کے استعمال کے اضافی اعداد و شمار ضروری ہیں۔ سرگرمی جنریٹر یہ قدم گھریلو سرگرمیوں، سرگرمی کی ترجیحات، سرگرمی کے مقامات، سرگرمی کے اوقات، اور موڈ اور سفر کی ترجیحات کو پیدا کرنا ہے۔ اس مرحلے میں انفرادی سرگرمیوں کو تفویض کرنے کے لیے اضافی ڈیٹا ان پٹ کی ضرورت ہوتی ہے۔ اہم ان پٹ ڈیٹا ایک تفصیلی سرگرمی سروے ہے جو نمائندہ ہے۔ عمومی سرگرمی تفویض کا عمل جمع کردہ سماجی و اقتصادی اعداد و شمار کی بنیاد پر متعلقہ سروے والے گھرانوں کے ساتھ مصنوعی گھرانوں کا ملاپ کرنا ہے۔ اس کے علاوہ، بہت سے مختلف مصنوعی گھرانوں کے لیے درست نقل سے بچنے کے لیے سروے کے ریکارڈ پر چھوٹے بے ترتیب تغیرات کا اطلاق کیا جاتا ہے۔ ان پٹ ڈیموگرافکس کی بنیاد پر، ہر گھر کے لیے سفری سرگرمیوں کی ایک فہرست تیار کی جائے گی۔ ان سرگرمیوں کو "گھریلو" یا "انفرادی" سرگرمیوں کے طور پر نامزد کیا جائے گا۔ ہر سرگرمی سے وابستہ پیرامیٹرز کا ایک مجموعہ ہوتا ہے جو سرگرمی کی اہمیت، سرگرمی کی مدت، اور ایک وقت کے وقفے کی وضاحت کرتا ہے جس کے دوران سرگرمی انجام دی جانی چاہیے، اگر یہ بالکل بھی انجام دی جاتی ہے (مثال کے طور پر، کام لازمی ہے، لہذا ورک ٹرپ کرنا ضروری ہے، لیکن خریداری کا سفر عام طور پر اتنا اہم نہیں ہوتا ہے اور اگر شیڈولنگ بہت مشکل ہے تو کسی دیئے گئے دن چھوڑ دیا جا سکتا ہے)۔ مقامات، جیسے گھریلو پتہ اور کام کی جگہ اور اسکول کے پتے، لازمی سرگرمیوں کے لیے فراہم کیے جائیں گے۔ دیگر سرگرمیوں (خریداری) کے مقامات کی وضاحت نہیں کی گئی ہے-منصوبہ ساز ان کا انتخاب علاقے کی فہرست میں سے کرے گا۔ موڈ کی ترجیح بھی روٹ آپٹیمائزیشن کے بجائے سروے ریکارڈ کی بنیاد پر تیار کی جاتی ہے۔ ایکٹیویٹی جنریٹر کے لیے کئی چیلنجز ہیں۔ سروے میں نمونے کا محدود سائز ایک موٹی سرگرمی کی تفویض پیدا کر سکتا ہے۔ یہ حالیہ اور تازہ ترین سرگرمی سروے کی دستیابی کے ساتھ ساتھ دستی ایڈجسٹمنٹ کی ضرورت والی تفصیلی زوننگ معلومات پر بہت زیادہ منحصر ہے۔ آخر میں، یہ بعض علاقوں کے لیے کچھ غیر منطقی سرگرمی کے نمونے پیدا کر سکتا ہے۔ روٹ پلانر یہ مرحلہ پہلے سے تیار کردہ انفرادی سرگرمیوں کو پڑھنا ہے، پھر دن کے اس وقت تیز ترین راستے کا تعین کرنا ہے۔ روٹ پلانر کی کئی خصوصیات ہیں۔ گھرانوں کو مربوط انداز میں روانہ کیا جاتا ہے تاکہ سواری کے اشتراک کی اجازت دی جا سکے۔ الگورتھم میں لنک کی تاخیر کی بنیاد پر نیٹ ورک کی وقت پر منحصر اصلاح شامل ہے جو دن کے دوران مختلف ہوتی ہے۔ روٹر ٹرانسپورٹیشن موڈ کا انتخاب نہیں کرتا لیکن موڈ کو دیکھتے ہوئے بہترین راستہ تلاش کرتا ہے۔ روٹر ہر لنک کے ذریعے روٹ کیے گئے دوروں کی تعداد کی بنیاد پر لنک کی تاخیر کا اندازہ لگانے کے لیے معروف ٹریفک اسائنمنٹ فنکشن بی پی آر + کا استعمال کرتے ہوئے شروع ہوتا ہے۔ اس کے بعد یہ ہر سفر کے لیے بہترین راستے کا تعین کرتا ہے اور سفر کے عین مطابق منصوبے بناتا ہے۔ ٹرپ پلان طریقوں، راستوں، اور اصل اور منزلوں پر منصوبہ بند روانگی اور آمد کے اوقات، اور افراد کو سرگرمی کے مقامات پر منتقل کرنے کے لیے پیش کردہ موڈ بدلنے کی سہولیات کا ایک سلسلہ ہے۔ مائکروسیمولیٹر یہ مرحلہ راؤٹر کے ذریعے بنائے گئے تمام سفری منصوبوں کو پورے نیٹ ورک میں سیکنڈ بہ سیکنڈ کی بنیاد پر انجام دینا ہے۔ یہ انفرادی گاڑیوں کے درمیان تعامل کا تجزیہ کرنے کے لیے سیلولر آٹومیٹا اصولوں کا استعمال کرتا ہے۔ مائکروسیمولیٹر ہر وقت تمام مسافروں اور گاڑیوں کے انفرادی مقامات تیار کرتا ہے۔ مائکروسیمولیٹر اور راؤٹر نیٹ ورک میں تفویض کردہ ٹریفک کو متوازن کرنے کے لیے ایک تکراری لوپ میں کام کرتے ہیں۔ مائکروسیمولیٹر ان سفری منصوبوں کی پیروی کرتا ہے اور لنک تاخیر کے ایک نئے سیٹ کا تعین کرتا ہے جو روٹر کے ذریعہ پہلے استعمال ہونے والوں کو تبدیل کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ یہ عمل توازن حاصل ہونے تک دہرایا جاتا ہے۔ فیڈ بیک فیڈ بیک کا اطلاق راؤٹر اور مائکروسیمولیٹر کے درمیان تکرار کرنے والے توازن کے عمل پر کیا جاتا ہے۔ فیڈ بیک ماڈیول کے ذریعے، کچھ راستے ناقابل عمل پائے جا سکتے ہیں۔ اس کے بعد ان سرگرمیوں کو مناسب متبادلات کا تعین کرنے کے لیے سرگرمی پیدا کرنے والے کو واپس بھیج دیا جاتا ہے۔ وقت پر منحصر سڑک کی بندش اور دیگر محرکات کی وجہ سے مائکروسیمولیٹر میں کچھ ٹرپ پلان پر عمل نہیں کیا جا سکتا۔ اس صورت میں، ان منصوبوں والے افراد کو نئی روٹنگ تجاویز کے لیے روٹر کو واپس بھیج دیا جاتا ہے۔ نتائج TRANSIMS روایتی تجزیہ ٹولز کے مقابلے میں مجموعی نتائج پیدا کر سکتے ہیں۔ مائکروسیمولیشن انتہائی تفصیلی سنیپ شاٹ ڈیٹا کا باعث بن سکتا ہے، مثال کے طور پر، کسی بھی وقت ہر مسافر کا صحیح مقام۔ چونکہ اعداد و شمار کی مقدار کو سمجھنا مشکل ہے، اس لیے نتائج کو مؤثر طریقے سے دیکھنے کی ضرورت ہے۔ ویژوئلائزیشن ٹولز جو عام طور پر استعمال ہوتے ہیں ان میں اصل ٹرانسمس ویژوئلائزر، اور بیلفور (سافٹ ویئر) ویژوئلائزر، آرک جی آئی ایس اور اسی طرح کے جی آئی ایس ٹولز، گوگل ارتھ اور ناسا ورلڈ ونڈ، ایڈوانسڈ ویژوئلائزیشن (این سی ایس اے)، اور نیکسٹا شامل ہیں۔ ایپلی کیشنز نقل و حمل کے پیشے میں اس بارے میں بہت بحث ہوئی ہے کہ ٹرانسمس کو کس حد تک وسیع پیمانے پر اپنایا جائے گا، جس سے کئی مکاتب فکر پیدا ہوں گے۔ شکوک و شبہات کا خیال ہے کہ ڈیٹا کی بڑی ضروریات، کمپیوٹر کی ضروریات، اور تربیت کی ضروریات ٹرانسمس کے استعمال کو مٹھی بھر بڑے ایم پی اوز تک محدود کر دیں گی۔ دوسرا مکتب فکر یہ ہے کہ ریگولیٹری تقاضے بہت سے خطوں میں ٹرانسمس کے استعمال کو فوری طور پر مجبور کر دیں گے۔ ٹرانسمس کو تیزی سے اپنانا متاثرہ علاقوں کی مدد کے لیے پروجیکٹ کے عملے کی صلاحیت سے تجاوز کر سکتا ہے۔ ایک حتمی مکتب فکر یہ ہے کہ ابتدا میں ٹرانسمز کو بنیادی طور پر بڑے ایم پی اوز کے ذریعے خاص طور پر جدید ترین نقل و حمل کی منصوبہ بندی کے سوالات کے ساتھ استعمال کیا جائے گا۔ اس کے بعد، ٹرانسمس ایسے ورژن میں تیار ہوگا جو چھوٹے عملے اور مختلف تجزیہ کی ضروریات والے ایم پی اوز کے لیے زیادہ موزوں ہوں گے۔ پہلے والے سافٹ ویئر کے تجربے سے پتہ چلتا ہے کہ یہ آخری منظر نامہ سب سے زیادہ امکان ہے۔ یہ نئی ٹیکنالوجی کو کم تکلیف دہ انداز میں وسیع تر سامعین تک پہنچانے کا سب سے زیادہ امید افزا منظر نامہ بھی ہے۔ ڈلاس کیس اسٹڈی ڈلاس کیس ٹرانسمس میں ایک مائکروسیمولیشن کی ترقی پر مرکوز تھا جو شہری علاقے میں ہر فرد کے سفری سفر کے پروگرام کو انجام دینے کے لیے کافی مضبوط ہوگا۔ تیار کردہ مائکروسیمولیشن آٹوموبائل ٹرپس تک محدود تھا، اور موجودہ این سی ٹی سی او جی کی زونل پروڈکشن/کشش کی معلومات کو سسٹم پر مسافروں کی مانگ کے ذریعہ کے طور پر استعمال کرنے کے طریقے تیار کیے گئے تھے۔ مائکروسیمولیشن نے مطالعہ کے علاقے میں اور اس کے ذریعے تقریبا 200,000 ٹرپس (صبح 5 بجے سے صبح 10:00 کے درمیان) انجام دیے۔ یہ پانچ سن ایس پی اے آر سی ورک سٹیشنوں پر حقیقی وقت میں چلتا تھا ("حقیقی وقت" یعنی پانچ گھنٹے کی مدت میں پانچ گھنٹے لگتے تھے)۔ پورٹلینڈ کیس اسٹڈی ڈلاس میں دریافت کیے گئے "حقیقی دنیا" کی منصوبہ بندی کے سوال کے برعکس، پورٹلینڈ کیس اسٹڈی نے ٹرانسمس کے نتائج اور حساسیت پر مختلف قسم کے ڈیٹا کے اثرات کو تلاش کیا۔ ڈلاس کے لیے تیار کردہ روٹ پلانر اور مائکروسیمولیشن کی صلاحیت کو بڑی گاڑیوں، ٹرانزٹ گاڑیوں اور ٹرانزٹ مسافروں کو شامل کرنے کے لیے بڑھایا گیا۔ اس میں ڈیٹا بیس میں تمام ٹرانزٹ وہیکل کے نظام الاوقات، ریل اور بسوں کی مختلف آپریٹنگ خصوصیات، اور ٹرانزٹ گاڑیوں اور نجی گاڑیوں کے تعامل کی تقلید کو شامل کرنے کے پیچیدہ کام شامل ہیں۔ حساسیت کے دو ٹیسٹ زیر غور تھے۔ پہلے نے خطے کی ہر ایک گلی کو حقیقت پسندانہ طور پر کوڈ کرنے کے بجائے مصنوعی مقامی سڑکیں بنانے کے اثر کا تجربہ کیا۔ دوسرے ٹیسٹ نے ٹریفک سگنل کے منصوبوں کی ترکیب کے اثرات کو تلاش کیا۔ ان اور ماڈل کی دیگر حساسیتوں کی جانچ کرنے کے لیے، پورٹ لینڈ کے عملے نے ترکیب کے نتائج سے موازنہ کرنے کے لیے اصل مقامی گلی اور ٹریفک سگنل کے منصوبوں کو جمع کیا۔ ان ٹیسٹوں نے ٹرانسمس ماڈلز کی حساسیت پر ڈیٹا کی ترکیب کے اثر کا تعین کیا۔ حوالہ جات https://code.google.com/p/transims https://web.archive.org/web/20120415123916/http:// tmiponline. org/کلیئرنگ ہاؤس/سبجیکٹ-کیٹیگری/TRANSIMS. aspx ٹریفک تخروپن