Aimsun Next Acerca de Aimsun Next Nuevas funcionalidades
Aimsun Next 23 se centra en el compromiso con el análisis y la optimización de las redes de transporte. Muchas de las nuevas funcionalidades se enfocan en la eficiencia, para así mejorar la construcción y el funcionamiento de modelos multimodales a gran escala para ciudades, autopistas y regiones.
Los mejoras en la eficiencia son cruciales para la modelización a gran escala: desde la reducción de los tiempos de ejecución, rediseñando cómo se gestionan las series temporales, hasta la liberación de memoria, descargando resultados entre ejecuciones, pasando por la capacidad de evaluar funciones de coste en paralelo.
También hemos introducido funcionalidades que hacen más práctica la modelización de la demanda de viajes, mejorando los modelos microscópicos y mesoscópicos de comportamiento, así como el uso de Aimsun Next como herramienta de prueba y simulación para controladores de señales de tráfico.
Modelización a gran escala
Modelos de comportamiento
Modelización de la demanda de viajes
Pruebas y simulación de señales de tráfico OCIT
Usabilidad
Lo nuevo en Aimsun Next 23
01 Mejora en el tratamiento de las series temporales
Modelización a gran escala
Hemos rediseñado la forma en que se gestionan internamente las series temporales, lo que debería reducir significativamente el tiempo de ejecución y el que se tarda en cerrar un modelo después de ejecutarlo o recuperar los resultados de una ejecución anterior.
02 Descarga de los resultados de la memoria
Modelización a gran escala
Es posible descargar los resultados antes de iniciar otra ejecución para liberar memoria y evitar así la paginación, lo que reduce el tiempo de ejecución con modelos de gran tamaño.
03 Resultados del DUE para controlar la convergencia y la estabilidad
Modelización a gran escala
La asignación del Dynamic User Equilibrium (DUE) puede dar como resultado un amplio conjunto de estadísticas que permiten supervisar en detalle tanto la convergencia como la estabilidad de la solución: RGap por par de OD, flujo y coste por enlace por iteración. Estos resultados son muy valiosos durante la calibración del modelo.
04 Más flexibilidad al arrancar un DUE en caliente
Modelización a gran escala
En versiones anteriores, el Dynamic User Equilibrium (DUE) solo podía cargar un único elemento de asignación de ruta generado por una asignación estática o un DUE con el mismo intervalo de elección de ruta. En Aimsun Next 23, un DUE puede tomar como entrada un plan de asignación de rutas que contenga múltiples ítems de asignación de rutas estáticas y/o DUE.
Tanto el DUE como la Stochastic Route Choice (SRC) pueden ahora cargar elementos de asignación de ruta cuya duración de calentamiento y/o intervalos de elección de ruta no coincidan con la asignación dinámica de tráfico (DTA) actual: en DUE los porcentajes en la asignación de ruta de entrada se agregan en los nuevos intervalos, mientras que en SRC los vehículos que siguen las rutas de entrada utilizan los intervalos del elemento de asignación de ruta.
05 Controlar cómo el ajuste modifica la demanda anterior
Modelización a gran escala
Los ajustes OD proporcionan ahora todos los resultados requeridos por el TAG del DfT del Reino Unido para supervisar los cambios en la demanda previa provocados por el proceso de ajuste: distribución de la longitud del viaje con media y desviación estándar, diagrama de dispersión de los finales de viaje, diagrama de dispersión de los valores de las celdas y diferencias entre sectores.
06 Modelo de selección de carriles para rotondas
Modelos de comportamiento
Se ha desarrollado un nuevo modelo de selección de carriles para rotondas en simulaciones microscópicas, mesoscópicas e híbridas. El modelo calcula los carriles válidos para los vehículos que se aproximan a una rotonda (dentro de la distancia de anticipación del giro de entrada) teniendo en cuenta qué salida quiere tomar el vehículo. Esto refleja el hecho de que, en realidad, los vehículos que toman la primera salida tienden a utilizar el carril exterior, mientras que los vehículos que toman la última salida tienden a utilizar el carril interior.
07 Anticiparse a las señales de ceda el paso y stop
Modelos de comportamiento
La distancia de visibilidad de una señal de ceda el paso o de stop puede ahora extenderse a tramos aguas arriba. En versiones anteriores se truncaba en la entrada del tramo con la señal.
08 Agresividad de la aceleración en el modelo MFC
Modelos de comportamiento
El modelo Microscopic Free-flow aCceleration (MFC) incluye ahora el parámetro agresividad de la aceleración, que es el que define el estilo de conducción del conductor y el cambio de marchas (solo se utiliza con motores de combustión). Esto permite desacoplar el comportamiento de la aceleración del avance de seguimiento del coche.
09 Lectura de las matrices de impedancia a partir de un resultado de asignación de ruta
Modelización de la demanda de viajes
A los ensayos de cuatro etapas se les puede añadir una nueva casilla de asignación de trayectorias. Esto permite utilizar cualquier asignación de ruta producida a partir de una asignación de tráfico o una asignación estática para alimentar el modelo de cuatro etapas con matrices de impedancia.
10 Cálculo de las matrices de impedancia de flujo libre con el calculador del camino más corto
Modelización de la demanda de viajes
La herramienta de cálculo del camino más corto tiene ahora la opción de generar y guardar matrices de coste y distancia para una determinada configuración del centroide. En versiones anteriores había que ejecutar una tarea para obtener las matrices de impedancia.
11 Ejecución de una parte del modelo en cuatro etapas
Modelización de la demanda de viajes
Ahora se puede ejecutar una sola etapa del ensayo de cuatro etapas, o una etapa y todas las que utilizan las salidas. Esto resulta útil durante la calibración o cuando se realizan pruebas, ya que se puede ejecutar solo una parte del ensayo.
12 Guardar las salidas de los bucles en el modelo de cuatro etapas
Modelización de la demanda de viajes
Los resultados del bucle del modelo de cuatro etapas pueden almacenarse ahora en la base de datos. Esta opción permite restaurar los resultados del bucle sin volver a ejecutar el modelo.
13 Nuevo algoritmo estocástico de asignación estática
Modelización de la demanda de viajes
Hemos sustituido el algoritmo k-SP de Yen utilizado anteriormente en la asignación estática estocástica por el algoritmo ESX, que es más rápido y produce rutas alternativas con menos solapamientos.
14 Visualización gráfica y de protocolos con controladores PDM, LISA y vs|plus
Pruebas y simulación de señales de tráfico OCIT
OCIT es una normativa abierta para sistemas de control del tráfico por carretera. Todos los controladores OCIT (Yutraffic, LISA y vs|plus) admiten vistas gráficas y de protocolo, tanto en pruebas manuales como en simulación.
15 Cambio interactivo de programa de señales y banderas OCIT con controladores PDM, LISA y vs|plus
Pruebas y simulación de señales de tráfico OCIT
Todos los controladores OCIT (Yutraffic, LISA y vs|plus) admiten el cambio de plan de señales y el cambio de banderas OCIT, tanto de forma interactiva para pruebas manuales como de forma programática a través del plan de control maestro o de una acción de gestión del tráfico de cambio de plan de control.
16 Accionamiento de pulsadores para peatones
Pruebas y simulación de señales de tráfico OCIT
Los pasos de peatones pueden asociarse a pulsadores y, cuando los peatones esperan en ellos, generan actuaciones que se transmiten a los controladores OCIT.
17 Diferentes grupos de señales y actuaciones por tipo de peatón
Pruebas y simulación de señales de tráfico OCIT
Se pueden definir varios grupos de señales en el mismo paso de peatones para distintos tipos de peatones, y definir varios pulsadores en el mismo paso de peatones para distintos tipos de peatones. Esto permite probar y simular controladores OCIT que disponen de fases y detectores específicos para personas con discapacidad visual.
18 Puntos de llamada en serie y en paralelo con controladores PDM
Pruebas y simulación de señales de tráfico OCIT
En el controlador de Yutraffic ahora puede definir que un detector se comporte como punto de notificación en serie o en paralelo. Un punto de notificación en serie envía un telegrama R09 cuando se detecta por primera vez un vehículo en tránsito, mientras que uno en paralelo envía una presencia mientras haya cualquier vehículo equipado encima.
19 Funciones de coste en Lua
Usabilidad
Para reducir el tiempo de cálculo al evaluar las funciones de coste, ahora pueden escribirse en Lua, que admite la evaluación multihilo. Python sigue siendo admitido como lenguaje alternativo, y las funciones de coste en la plantilla están ahora disponibles tanto en Python como en Lua.
20 Script de acceso rápido
Usabilidad
Para permitir una ejecución más rápida de un script de Python, uno de los scripts disponibles en la carpeta puede establecerse como script de acceso rápido, que podrá entonces ejecutarse utilizando el acceso directo. [Ctrl + J].
21 División automática de un centroide
Usabilidad
La herramienta para dividir un centroide ahora puede decidir automáticamente el número de centroides divididos que debe generar consultando las conexiones existentes. La lógica generará centroides con un máximo de una conexión por dirección.
22 Filtro por agrupación al restaurar un conjunto de datos reales
Usabilidad
El cuadro de diálogo del conjunto de datos reales permite restaurar los datos solo de los objetos pertenecientes a una agrupación.
23 Histograma de la demanda de tráfico
Usabilidad
Una nueva pestaña para el histograma de demanda de tráfico muestra el número de celdas con diferentes rangos de número de viajes. Se puede obtener para todos los vehículos o por tipos de vehículos, y los rangos son configurables.
24 Combinar los estados de tráfico de los vehículos con las matrices OD de los peatones
Usabilidad
Ahora es posible añadir matrices de OD de peatones a una demanda de tráfico con estados de tráfico para vehículos. Esto permite ejecutar una simulación de peatones cuando no se dispone de matrices OD para vehículos.
