Upload
others
View
9
Download
0
Embed Size (px)
Citation preview
Sveučilište u ZagrebuFAKULTET PROMETNIH ZNANOSTIZavod za informacijsko‐komunikacijski prometKatedra za tehniku informacijsko‐komunikacijskog prometa
Kolegij:
SIMULACIJE U PROMETU
Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar1
Konzultacije
o dr. sc. Ivana Ćavar
• ZUK Borongaj, objekt 71
• Kabinet P‐13
– Ponedjeljak 11:00‐12:30
– Srijeda 11:00‐12:30
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 2
Opće
o Akademska četvrt
o Prisutnost na nastavi
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 3
Mogućnost dodatnog angažmana
o Prikupljanje podataka – izrada smartphone aplikacije za brojanje prometa
o Automatizirano brojanje prometa iz video snimke
o Dodijeljivanje prioriteta vozilima javnog gradskog prijevoza
o Izrada baze podataka signalnih planova
o Izrada karaterističnih modela vozila za potrebe mikroskopskih simulacija
o Simulacija mobilne mreže
o Usporedba dinamičkog i statičkog dodjeljivanje prometa na mrežu
o Parametarska estimacija modela ponašanja vozača na našem području
o ........
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 4
Sadržaj kolegijaUvod u mrežne modele
Teorija prometnog toka i prometni modeli
Simulacije na mikroskopskoj, mezoskopskoj i makroskopskoj razini
Statički i dinamički modeli opskrbljivanja mreže
Ponašanje u mreži
Metode diskretnog odabira
Izbor rute i vremena polaska
Prikupljanje podataka ‐Metode procjene OD matrica iz podataka o brojanju prometa
Prognoziranje ‐ Prognoziranje OD matrica
Modeli dodjeljivanja
Primjena prometnih simulacija
Kalibracija i validacija modela
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 5
Korisna predznanja
Teorija grafovaFunkcije (logaritmičke i eksponencionakne) jedne i više varijabli i njihov grafički prikazNizoviMatrična algebraDerivacije, integraliPoznavanje diskretnih i kontinuiranih slučajnih varijabli i njihovih distribucijaOsnove teorije prometnog tokaStatistika i vjerojatnostOsnove prognoziranjaKorištenje računalomKorištenje engleskim jezikomVizualizacija podataka i grafički dizajnGIS
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 6
Danas....
o Osnovni pojmovi
o Sustav, model, simulacija
o Transportni model
o Mrežni model
o Primjeri simulacija
o Načini provjere znanja
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 7
OSNOVNI POJMOVI
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 8
Uvod
o 1980‐ih primjena računala (niska cijena/veliki kapacitet) pridonosi uklanjanju računalnih ograničenja u postupku prometnog planiranja
o Problem ostaje ljudsko znanje (na globalnoj razini) i tehnike modeliranja
o Prometni problemi:
• U početku je bio problem kako povezati područja/gradove/naselja međusobno
• Danas kako smanjiti zagušenje, onečišćenje, kritične točke u mreži
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 9
SUSTAV
Sustav je izdvojeni dio stvarnog (realnog) svijeta koji istražujemo.Sastoji se od više dijelova (komponenata, elemenata),povezanih usvrsishodnu cjelinu, koji se mogu razlučiti i sposobni su međusobnodjelovati.
Stanje sustava u bilo kojem trenutku određeno je trenutnim stanjemsvih komponenata koje tvore sustav.
Komponente sustava mogu biti statičke ili dinamičke. Svakoeksperimentiranje s realnim sustavom (u živo) u cilju utvrđivanjanjegovih karakteristika i ponašanja obično je dosta složeno i dugo traje,pa je radi toga i skupo, a često puta je i nemoguće. Zato se u tu svrhuobično služimo modeliranjem i simulacijom, pomoću kojih možemo dotraženih podataka doći jednostavnije, brže i jeftinije.
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 10
Definiranje pojmova stvarni sustav, model i simulacija
‐ stvarni (realni) sustav,
‐ model (zamišljeni apstraktni sustav, koji predstavlja realni) i
‐ simulacija (eksperimentiranje s modelom u određenom vremenu, obično pomoću računala)
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 11
Svrha modeliranja i simuliranja
Svako eksperimentiranje s realnim sustavom (u živo) u cilju utvrđivanja njegovih karakteristika i ponašanja obično je dosta složeno i dugotrajno, skupo, a često i neizvedivo.
U tu svrhu obično se služimo modeliranjem i simulacijom, pomoću kojih možemo do traženih podataka doći jednostavnije, brže i jeftinije.
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 12
Modelo Model je pojednostavljena reprezentacija realnog svijeta (sustava koji
predstavlja područje našeg interesa) i fokusiran je na elemente koji su bitni modelaru za izradu analize od njegovog interesa.
o Modeli mogu biti fizički ili apstraktni
o Za područje modeliranja koje obuhvaća ovaj kolegij, prvenstveno su od interesa, apstraktni (matematički) modeli
• Mogu biti jako kompleksni i zahtijevati veliku količinu ulaznih podataka
• Kao i fizički modeli imaju svoja ograničenja primjene (za modeliranje određenih problema pod određenim preduvijetima)
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 13
MODEL
o Apstraktna prezentacija realnog sustava (matematička ili grafička), a vrši se radi boljeg razumijevanja njegovog funkcioniranja, te dobivanja određenih podataka o njemu.
o Model se radi na osnovi neke teorije, dakle teorija je ono, što povezuje realni sustav i njegov model.
o Model je za razliku od teorije konkretniji i lakše se kontrolira, jer je nastao uz određenu simplifikaciju nekih ključnih elemenata teorije.
o Sposobnost izbora odgovarajućeg modela i njegova prilagodba promatranom problemu su ključni element postupka planiranja
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 14
SIMULACIJA
U užem smislu to je eksperimentiranje s apstraktnim modelom realnog sustava u određenom vremenu.
U širem smislu simulacija obuhvaća i postupak izrade modela.
Bez modela, nema ni simulacije
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 15
Odnos realni sustav – model – simulacija
Slika 1. Odnos realni sustav – model – simulacija (prema [1])26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 16
Svrha simulacija
Simulacija daje podatke o mogućem ponašanju stvarnog sustava u ovisnosti odnekih početnih uvjeta.
S dobro planiranom i izvedenom simulacijom može se postići vrlo visokatočnost opisivanja procesa u realnom sustavu.
U praksi se simulacije koriste za verifikaciju analitičkih modela, odnosno zaispitivanje ponašanja nekog sustava, tj. njegove reakcije na različite parametre.
Sama simulacija ne vrši optimizaciju, ali se može koristiti za izbor najpogodnijevarijante.
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 17
Razlozi korištenja simulacije
1. Rješavanje problema gdje je matematička analiza suviše kompleksnai ne daje jednostavna rješenja.
2. Stjecanje novih znanja i razumijevanje mehanizma događanja ukompleksnim situacijama realnih procesa.
3. Želja da se unaprijed izvrše pripreme za probleme, koji još ne postojeu realnom svijetu, ali može do njih doći.
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 18
Dvije razine simulacije
1. razina autora modela (verifikacija i validacija modela), te
2. Razina ‘igre’ (proučavanje utjecaja različitih parametara, odnosnorazličitih strategija).
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 19
Metodologija provedbe simulacije
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 20
Planiranje simulacije (izbor najprikladnijeg modela ipostavljanje teorije simulacije).
Provedba simulacije generiranjem slučajnih brojeva, odnosno stohastičke varijable na ulazu u model.
Registracija rezultata simulacije (odziva modela).
Analiza dobivenih rezultat simulacije.
Primjena saznanja dobivenih na osnovi simulacijemodela, na stvarni sustav.
Simulacija se provodi sve dok:
1. se eksperimentator “ne umori”,
2. ne potroši raspoloživa sredstva, ili
3. ne postigne željeni cilj.
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 21
PROMET
Promet predstavlja prijevoz ili prijenos različitih entiteta (ljudi, robe,informacija) putem prometne infrastrukte i mobilnih elemenata(zrakoplova, vlakova, vozila, automobila, paketa, ćelija....) temeljemdefiniranih pravila, pri čemu se zauzima kapacitet prometneinfrastruktura.
‐ Vrste usluga u prometu
‐ Prijevoz (transport) ljudi (putnika) i robe.
‐ Prijenos (transmisija) poruka (informacija).
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 22
Značajke prometa
Prometni proces je stohastičan (slučajan) i ne može se unaprijed točno predvidjeti.
Svaki individualni prometni slučaj djeluje neovisno o ponašanju drugih izvora prometa.
Trajanje svakog individualnog posjedanja je neovisno o trajanju drugih posjedanja.
Veličine vremenskih intervala između pojave korisnika obično su distribuirane prema eksponencijalnoj ili sličnoj raspodjeli.
Veličine vremena trajanja individulanih posjedanja obično su također distribuirana prema eksponencijalnoj ili sličnoj raspodjeli.
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 23
Prometna ponuda i potražnjao Potražnja za prometnim uslugama je kvalitativna i difencijalna
o Diferencijalna po periodu dana, danu u tjednu, svrsi putovanja (potražnje zauslugom), tipu tereta, važnosti brzine i frekventnosti usluge...
o Ova osobina otežava prognoziranje prometne potražnje i drugih veličina
o Ponuda treba odgovarati ovim zahtijevima ili je nepotremno nuditi ju...
o Potražnja za prometnim uslugama je rezultat zadovoljenja određenih potreba(nije sama sebi svrha, osim možda za razgledavanje). Te potrebe mogu bitiodlazak na posao, odmor, zdravstvene potrebe.... Isto vrijedi i za prijevoztereta.
o Potrebno je dobro poznavati prostornu distribuciju prometne potražnje kako biju se moglo zadovoljiti
o U skladu s tim promet može pospiješiti zadovoljenje ovih potreba ilionemogućiti (ukoliko je loše planiran)
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 24
o Prometna potražnja je u ovisnoj vezi s prostorom.
o Najčešće se prostor dijeli u zone, koje se kodiraju skupa s mrežom za porebeprovedbe računalnog procesa
o Važno je u prostoru gdje su ishodišta i odredišta putovanja
o Primjer: U gradu ima dovoljan broj taxi vozia. Ukoliko se ta vozila nalaze najednom dijelu grada gdje nema potražnje, beskorisna su. U drugom dijelugrada veliki broj korisnika treba taxi vozila, ali ne može zadovoljiti svojupotražnju.
o Prometna potražnja je dinamična.
o Primjer: Najveća je potražnja za uslugom u vršnim satima. Postoji niz tehnikaza ublažavanje (proširenje) vršnih sati npr. Fleksibilno radno vrijeme, različitecijene prijevoza za različite sate u danu (ili parkinga ili naplate zagušenja ili....)
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 25
Prometna ponudao Prometna ponuda je usluga, ne dobro.
o Ne može se skladištiti za kad ju budete trebali.
o Prometna infrastruktura i mobilni elemenati (zrakoplovi, vlakovi, vozila,automobili, paketi, ćelije....) najčešće nisu u vlasništvu ili koncesiji istogsubjekta.
o Prometna infrastruktura mora biti cjelovita da bi se mogla nuditi prometnausluga (ne možete ponuditi pola PSS, 1/8 autobusnog kolodvora, tramvajskastajališta bez tramvajske pruge i tramvaja, terminalne uređaje beztelekomunikacijske mreže koja ih podržava...). U rijetki slučajevima može sepružati infrastruktura u stupnjevitim fazama.
o Ulaganja u prometnu infrastrukturu su visoka a izgradnja dugotrajna (npr. zacestovnu infrastrukturu 5‐15god.)
o Dostupnost potrebne prometne infrasturukture u direktnoj je vezi s dobrobitidruštva i gospodarstva
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 26
Prometno zagušenjeo Prometno zagušenje – javlja se kad prometna potražnja se približi kapacitetu
infrastrukture i uzrokuje produženje vremena zauzimanja infrastrukture (kašnjenje, dulje vrijeme putovanja....) produži znatno iznad prosiječnog (kad je potražnja za uslugom mala).
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 27
Ravnoteža potražnje i ponudeo Cilj prometnog planiranja je osigurati zadovoljenje potražnje za prijevozom ili
prijenosom (ljudi/dobara) u različitim periodima dana/ godine, različitim transportnim modovima putem prometnog sustava s definiranim kapacitetom.
o Zadatak prometnog planiranja je predvidjeti i upravljati ravnotežom između prometne ponude i potražnje tijekom vremena kako bi društvena dobrobit bila maksimizirana.
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 28
Porast dohotka
Veći broj vozila
Veće zagušenje i kašnjenje
Manje iskorištenje JGP‐a
Povećani operativni trošak
JGP‐a
Manja potražnja za JGP‐om
Niža frekventnost
JGP‐a
Povećanje cijena JGP‐a
Korištenje osobnih vozila
postaje primamljivije
Izbor pristupa modeliranjuo Prilagoditi ga načinu donošenja odluka
o Utvrditi razinu potrebne preciznosti
o Dostupnost potrebnih podataka
o ‘state od the art’ modeliranje
o Dostupni resursi
o Zahtijevi za procesiranjem podataka
o Znanja i sposobnosti analitičara
o Razina planiranja:
• Strateška
• Taktička
• Operativna
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 29
Primjenjivost modelao Kalibriracija/validacija
o Procjena (estimacija) varijabli
o Pogreška modela
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 30
Inteligentni sustavo Inteligentni sustav je svaki sustav koji pokazuje sljedeća svojstva:
• Pokazuje prilagodljivo ciljno usmjereno ponašanje (engl. goal‐oriented behavior)
• Uči na temelju iskustva
• Koristi velike količine znanja
• Pokazuje svojstava svjesnosti
• Komunicira sa čovjekom prirodnim jezikom i govorom
• Tolerira pogreške i nejasnoće u komunikaciji
• Odgovara u stvarnom vremenu
26/03/2012 31Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar
Turingov test (http://www.alicebot.org/)
26/03/2012 32Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar
Funkcije inteligentnog sustava
o prikupljanje i obrada informacija
o komunikacija s čovjekom i/ili s drugim inteligentnim sustavom
o prikupljanje znanja (učenje)
o rukovanje znanjem i zaključivanje
o planiranje
26/03/2012 33Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar
Odnos model ‐simulacija
o Prethodno izračunati simulacijski podaci, koji predstavljaju jedan krug vozila natestnom poligonu, su konvertirani iz dynamic model signal structure u formatpogodan za slanje u okruženje virtualne stvarnosti.
o Konverzija uključuje razdvajanje kombiniraninih signala u signale zaindividualne VRML objekte i transformacije koordinatnih sustava. Podaci setada šalju u okruženje virtualne stvarnosti korištenjem VR Sink block sa 25 Hzuzorkovanjem.
o Dinamički model uključuje signale koji utječu na vizualne osobine objekta(pozicija i rotacija), ali i sile i slične veličine koje se mogu vizualizirati. U ovomprimjeru vizualizirane su sile kotača.
26/03/2012 34Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar
Transportni model
O1 O2 O3 O4 O5 aiI1 5 12 1 4 13 36
I2 7 8 14 6 5 23
I3 15 4 2 7 9 29
I4 6 11 5 16 3 12
bi 13 24 15 21 27
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 35
Transportni problemo VAM metoda (Vogelova metoda)
o Dijagonalan metoda (metoda sjeverozapadnog kuta)
o Utvrđivanje optimalnog rješenja
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 36
Prometna mreža
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 37
Prometna mreža
o Najkraći put
o Maksimalni tok – minimalni rez
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 38
Model
Vehicle Dynamics Visualization (vr_octavia)
Vizualizacija kompleksnog dinamičkog modela u okruženju virtualne stvarnosti.
26/03/2012 39Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar
Podmodel
26/03/2012 40Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar
Simulacijao Video (2:11)
26/03/2012 41Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar
Planeti
26/03/2012 42Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar
o Video (59)
26/03/2012 43Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar
Simulacija
Prenosiva dizalica
26/03/2012 44Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar
o Video (20)
26/03/2012 45Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar
Simulacija
Uzlijetanje zrakoplova
26/03/2012 46Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar
o Uzlijetanje (16)
26/03/2012 47Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar
Simulacija
PRIMJERI SIMULACIJA
26/03/2012 48Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar
Kampus (video)
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 49
POPIS DOSTUPNIH ALATA ZA IZRADU PROMETNIH SIMULACIJA NA INTERNETU
Popis alata za izradu simulacija
1. Traffic simulator by Kelly Liu (ima kod u Java‐i)http://www.phy.ntnu.edu.tw/oldjava/Others/trafficSimulation/applet.html
2. HUTSIM software ( Helsinki University of Technology)http://www.tkk.fi/Units/Transportation/HUTSIM/download.html
3. Synchro Studio 7 software (Trafficware)http://www.trafficware.com/downloads.aspx
4. Synchro plus SimTraffic 6 software (Trafficware)http://www.trafficware.com/downloads.aspx
5. PTV demo softwarehttp://www.english.ptv.de/
6. Multiagent Traffic Management: A Reservation‐Based Intersection Control Mechanism (Kurt Dresner and Peter Stone)
http://www.cs.utexas.edu/users/kdresner/2004aamas/
7. autoVoIP™ (codima)http://www.codimatech.com/downloads_autovoip.php?PHPSESSID=0407a12b139306840664f20dde890ec3
8. TraNS http://trans.epfl.ch/
9. ACCUSIM II ‐ TSIS/CORSIMhttp://mctrans.ce.ufl.edu/Demos/
11. C.A.T.S.http://mctrans.ce.ufl.edu/Demos/
Hvala na pažnji
26/03/2012 Pripremila: dr. sc Ivana Ćavar 52