Zufällige Seeds in Verkehrsmodellen
In dieser technischen Notiz werden die verschiedenen Quellen der Stochastizität in Mikro- und Meso-Experimenten in Aimsun Next erklärt und wie Sie diese kontrollieren können.
Definieren unterschiedlicher Kosten nach Fahrzwecken in statischen Modellen
Technische Mitteilung #55
Januar 2021
Von Marga Delgado
Bei statischen Modellen möchten Sie möglicherweise unterschiedliche Kostenwahrnehmungen der Netzbenutzer miteinbeziehen, die diese je nach Fahrzweck für bestimmte Netzkomponenten entwickeln. So können Pendler beispielsweise auf dem Weg zur Arbeit die Benutzung einer mautpflichtigen Straße in Betracht ziehen, sind dazu aber eher weniger bereit, wenn sie nur zum Einkaufen in die Stadt fahren.
In Aimsun Next können sowohl statische Verkehrsumlegungen (IV-Fahrzeuge) als auch Fahrtenumlegungen (Fahrgäste) den Fahrzweck bei der Bewertung der Wegekosten berücksichtigen.
In unserer Technischen Mitteilung #53 haben wir Ihnen ein paar Tipps gegeben, wie Sie die Kosten statischer Verkehrsumlegungen nach Fahrzeugtypen anpassen können. Nachfragen werden in statischen Modellen mittels QZ-Matrizen kodiert, die wiederum nach Benutzergruppen (Fahrzeugtyp + Fahrzweck) angelegt werden. Die Abfrage des Fahrzwecks in einer CR-Funktion (VDF, TPF und JDF) ist daher genauso einfach wie die Abfrage des Fahrzeugtyps:
vehicle = context.userClass.getPurpose()
For example, in a BPR function that has an additional term for tolls, we can decrease the vehicle VoT (value of time), which converts a toll (coded in the first user defined cost) into time units including a weight, when the trip purpose is ‘Work’.
def vdf(context, section, funcVolume):
vehicleName = context.userClass.getVehicle().getName()
tripPurposeName = context.userClass.getPurpose().getName()
vehicleVoT = context.userClass.getVehicle().getValueOfTimeMean()
if vehiclePurpose==”Work”: #If trip purpose is “Work”
vehicleVoT = 0.5 * vehicleVoT
#coefficients alpha and beta must be modified accordingly
alpha = 0.15
beta = 4.0
freeflowTravelTime = ( 60.0 / section.getSpeed() ) * section.length3D() / 1000.0
volume = funcVolume.getVolume()
addVolume = section.getAdditionalVolume()
capacity = section.getCapacity()
cost = freeflowTravelTime * ( 1 + alpha * ((volume + addVolume) / capacity ) ** beta) + vehicleVoT * section.getUserDefinedCost()
return cost
Another option, if you want to define a different VoT or VOC (vehicle operating cost) per vehicle type and trip purpose, is to define these values as an attribute of the User Class instead of using the Vehicle Type parameter. Activate the Types window, find the User Class type and double-click on User Class (GKUserClass) to access the Type Editor.
Klicken Sie auf »Add«, und erstellen Sie ein neues Attribut des Datentyps »Double«.
Das Attribut steht jetzt für jede Benutzergruppe zur Verfügung. Sie finden dieses nun auf der Registerkarte »Attributes« im Benutzergruppen-Editor. Tragen Sie jetzt einfach die Werte ein, und fragen Sie das Attribut in den Kostenfunktionen ab (Strecke, Abbieger oder beides).
col = section.getModel().getColumn("GKUserClass::VoTperPurpose")
VoT = context.userClass.getDataValueDouble(col)
Transit cost functions can also access the trip purpose through the context parameter, and can access user class attributes, so you can still use the approaches presented above. In addition, another approach is available. In the User Class editor, for each Vehicle Type and Trip Purpose, a set of weights for Transit is available. These weights are automatically taken into account when adding up all cost components for the evaluation of the total cost of a transit trip.
Weitere Informationen zu statischen IV- und Fahrtenumlegungen finden Sie unter qthelp://aimsun.com.aimsun.20.0/doc/UsersManual/FunctionEditing.html, oder besuchen Sie eines unserer Seminarangebote zur makroskopischen oder strategischen Modellierung.
Weitere Informationen zum Skripting finden Sie unter qthelp://aimsun.com.aimsun.20.0/doc/UsersManual/ScriptIntro.html, oder besuchen Sie einen unserer Skripting-Lehrgänge.
Weitere technische Hinweise
Verwendung von Busfahrzeiten aus einer dynamischen Simulation für die Transitzuweisung
Nutze diesen Ansatz, um die Auswirkungen auf die Verteilung und den Modussplit von betrieblichen Veränderungen im Transitsystem abzuschätzen, wie z.B. die Einführung von Signalpriorität und reservierten Fahrspuren entlang eines Korridors.
