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J-GLOBAL ID：201702285826228119   整理番号：17A1843225

SOGAに基づくVISSIMのシミュレーションモデルのパラメータ較正方法について述べた。【JST・京大機械翻訳】

VISSIM Model Calibration Based on SOGA

著者 (3件)： Yang Yanfang (北京交通大学交通運輸学院,北京,100044) ,  Qin Yong (北京交通大学軌道交通控制与安全国家重点実験室,北京,100044) ,  Nu Erlan?muhan (北京交通大学城市交通信息智能感知与服務工程技術研究中心,北京,100044)
資料名： Jiaotong Yunshu Xitong Gongcheng Yuxinxi  (Jiaotong Yunshu Xitong Gongcheng Yuxinxi)
巻： 17  号： 3  ページ： 91-97  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2945A  ISSN： 1009-6744  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 微視的交通シミュレーションモデルは,交通システムの管理,制御および最適化のための重要な試験手段およびツールであり,そして,微視的交通モデルのパラメータ較正は,交通流の実際の状態を,直観的に,そして,直観的に反映するための必要条件である。遺伝的アルゴリズム(GA)の欠点を克服するために,自己適応直交遺伝的アルゴリズム(SOGA)に基づく微視的交通シミュレーションモデルのパラメータ較正法を提案した。広いVISSIMシミュレーションモデルを用いて,最適化法における染色体の符号化,復号化,適応度関数と適応直交交差演算子の詳細設計を示した。最後に,このアルゴリズムを,北京のLinghua道路の交差点モデルパラメータのキャリブレーションに適用し,GAアルゴリズムおよび直交試験法と比較して,SOGAによる適応度関数値は19.43であり,それは他のキャリブレーションアルゴリズムの適応度関数値より優れていることを示した。一方,SOGAアルゴリズムの反復時間はGAのものより40.5%少なく,VISSIMパラメータのキャリブレーションにおけるSOGAの優位性を証明した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 符号化 ,  道路 ,  直交性 ,  必要条件 ,  最適化 ,  交差点 ,  交通モデル ,  交通流 ,  交通システム ,  *シミュレーションモデル ,  遺伝的アルゴリズム ,  アルゴリズム ,  復号化
準シソーラス用語： 適応度関数 ,  *VISSIM , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： intelligent transportation ,  microscopic traffic simulation ,  parameter calibration ,  self-adaptive orthogonal genetic algorithm ,  VISSIM

分類 (3件)： 交通調査  (TB01031B) ,  その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  工程管理  (KB03030P)

タイトルに関連する用語 (3件)： シミュレーションモデル ,  パラメータ ,  較正