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J-GLOBAL ID：202002252529908823   整理番号：20A2253870

GeoSparkSim:Apacheスパークにおけるスケーラブルな微視的道路網交通シミュレータ【JST・京大機械翻訳】

Dissecting GeoSparkSim: a scalable microscopic road network traffic simulator in Apache Spark

著者 (3件)： Yu Jia (Arizona State University, Tempe, AZ, USA) ,  Fu Zishan (Arizona State University, Tempe, AZ, USA) ,  Sarwat Mohamed (Arizona State University, Tempe, AZ, USA)
資料名： Distributed and Parallel Databases  (Distributed and Parallel Databases)
巻： 38  号： 4  ページ： 963-994  発行年： 2020年 
JST資料番号： W4290A  ISSN： 0926-8782  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 研究者および実務者は,都市計画,交通予測および空間時間データベースのような異なる地域における道路網交通データを広く研究している。例えば,研究者は道路網の変化の影響を評価するためにそのようなデータを使用する。残念ながら,大規模高品質都市交通データの収集は,参加車両が地球測位システム(GPS)受信機をインストールしなければならず,管理者がこれらの機器を連続的に監視しなければならないので,多大な努力を必要とする。いくつかの都市交通シミュレータが,異なる特徴でそのようなデータを生成することを試みている。しかし,それらは,2つの重大な問題,即ち,スケーラビリティ:その多くは,大規模データを生成するのに適切でない単一マシンソリューションを提供するだけである。いくつかのシミュレータは並列にトラフィックを発生できるが,クラスタ内の機械間の負荷を十分にバランスしない。(2)粒状性:多くのシミュレータは,交通光,車線変更,車両追従を含む顕微鏡的交通状況を考慮していない。本論文は,Apache Sparkを拡張したスケーラブルな交通シミュレータであるGeoSparkSimを提案して,顕微鏡的トラフィックシミュレーションで大規模な道路ネットワークトラフィックデータセットを生成した。提案したシステムは,Sparkベースの空間データ管理システム,GeoSparkとシームレスに統合し,大規模都市交通データをシミュレーション,解析,可視化するデータ科学者を可能にする全体論的手法を提供する。顕微鏡的交通モデルを実装するために,GeoSparkSimは,各機械がバランスのかかる作業負荷を持つように,異なる機械の中で車両を分割するシミュレーション意識の車両分割法を採用する。実験分析は,GeoSparkSimが,非常に大きな道路網(250万の道路接合部と300万の道路セグメント)で300万台の車両の動きをシミュレートでき,既存の競争者より優れていることを示した。Copyright Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  管理者 ,  *シミュレータ ,  都市計画 ,  *道路 ,  *道路網 ,  受信機 ,  都市 ,  可視化 ,  クラスタ ,  交通モデル ,  交通予測 ,  GPS
準シソーラス用語： *交通シミュレータ ,  交通データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 時空間データ ,  Apacheスパーク ,  交通モデル ,  微視的交通シミュレーション

分類 (2件)： 交通調査  (TB01031B) ,  都市交通  (TA01020W)

タイトルに関連する用語 (4件)： APACHE ,  スパーク ,  道路網 ,  交通シミュレータ