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J-GLOBAL ID：201902227994246903   整理番号：19A1396259

スマート貨物モビリティのためのクラウド消費ベース交通シミュレーション【JST・京大機械翻訳】

Crowdsourcing-based traffic simulation for smart freight mobility

著者 (4件)： Chandra Shailesh (Department of Civil Engineering and Construction Engineering Management, California State University, Long Beach, 1250 Bellflower Blvd. MS 5101, Long Beach, CA 90840, United States) ,  Chandra Shailesh (National Center for Transportation, Green Technology, and Education (TransGET), California State University, Long Beach, CA 90840) ,  Naik R. Thirumaleswara (Department of Mechanical Engineering, Indian Institute of Science Bengaluru, 560012, India) ,  Jimenez Jose (Department of Civil Engineering and Construction Engineering Management, California State University, Long Beach, 1250 Bellflower Blvd. MS 5101, Long Beach, CA 90840, United States)
資料名： Simulation Modelling Practice and Theory  (Simulation Modelling Practice and Theory)
巻： 95  ページ： 1-15  発行年： 2019年 
JST資料番号： W0733A  ISSN： 1569-190X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 群衆は,個人レベルにおける群衆-通常の人々,オブジェクトまたは実体からの入力を解決することにより,問題に対する可能な解決策を提供することを目的として,輸送応用における強力なツールとして出現している。輸送における「大規模データ」の主要な供給源(社会的媒体,モバイルアプリケーション,および接続車両を含む)は,混雑を通してこの進化を容易にする。しかしながら,貨物dの限られた応用は,貨物運用のための文献において見出されている。本論文では,経路上の下流の混雑を避けることができるようにすることにより,移動度を改善することにより,貨物トラックを「スマート貨物」トラックにするための確率的モデリングと組み合わせたシミュレーションフレームワークを開発した。スマート貨物トラックは,その経路における切迫した混雑に関する混雑データにアクセスし,この特権を活用することができる。離散時間Markov連鎖(DTMC)に基づくシミュレーションモデルを開発し,これにより,高速道路の最も近い出口ランプを通してのプロセスを記述した。下流の混雑位置に関する群衆情報の助けを借りて,deは起こる。このモデルの有効性を実証するために,南California地域における州間405(I-405)とI-605を用いて,平均日乗用車とトラック交通量の両方を用いて行ったシミュレーション解析を行った。シミュレーション解析により,自由流交通条件および混雑シナリオの下におけるデツーリング貨物トラックにおける効率改善は,それぞれ52%および31%であることを示した。接続車両技術(CVT)はフリートの他の車両からの混雑情報に大きく依存しているので,本研究のシミュレーション結果は,貨物運転におけるCVT応用の成功を決定する上で大規模な意味を持つことができる。この混雑データベースのシミュレーションフレームワークは,乗客とトラック貨物の両方の運用を強化するために,交通シミュレーションソフトウェアパッケージの中で使用することができる。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： プログラムパッケージ ,  交通量 ,  媒質 ,  シミュレーションモデル ,  データベース ,  *移動度 ,  Markov連鎖 ,  *シミュレーション ,  高速道路 ,  乗用車 ,  *貨物 ,  有効性 ,  乗客 ,  効率化
準シソーラス用語： *交通シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： クラウド消費 ,  スマート貨物 ,  ルーティング ,  モビリティ ,  出口ランプ ,  混雑

分類 (1件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 貨物 ,  モビリティ ,  クラウド ,  消費 ,  交通シミュレーション