文献

J-GLOBAL ID：202202285404312860   整理番号：22A0446434

ハイブリッドエージェントベーストラフィックシミュレーションにおけるモデル結合戦略の探索【JST・京大機械翻訳】

Exploration of Model Coupling Strategies in a Hybrid Agent-Based Traffic Simulation

著者 (5件)： Erdelyi Jean-Francois (IRIT, Universite de Toulouse, CNRS, Toulouse, France) ,  Amblard Frederic (IRIT, Universite de Toulouse, CNRS, Toulouse, France) ,  Gaudou Benoit (IRIT, Universite de Toulouse, CNRS, Toulouse, France) ,  Kaddoum Elsy (IRIT, Universite de Toulouse, CNRS, Toulouse, France) ,  Verstaevel Nicolas (IRIT, Universite de Toulouse, CNRS, Toulouse, France)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13128  ページ： 153-167  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
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： 交通シミュレーションは都市計画者によって使用されるツールであり,新しい都市設計と公共政策が移動性に及ぼす影響を評価する。長年にわたって,多数の交通モデルが提案され,各モデルは詳細と性能の異なるレベルを提供する。マルチレベルモデル結合は,それらの欠点を制限する間,相補的表現の利点を結合するための興味深いアプローチである。本論文では,微視的モデル(IDM)とメゾスコピックモデル(事象駆動および待ち行列ベース)を組み合わせたハイブリッドトラヒックモデルの性能を設計し,評価した。結果は,微視的モデルが挙動に関してより多くの多様性を持つが,車両平均速度とメゾスコピックモデルは計算時間に関してより効率的であるが,より高い車両速度を示すことを示した。次に,それらのハイブリダイゼーションは,スケーラビリティと観測された挙動の多様性の間のバランスを見つけることができる。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 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 ,  都市計画家 ,  交通モデル ,  都市デザイン ,  *エージェント
準シソーラス用語： 公共政策 ,  マルチレベル ,  交通シミュレーション ,  移動性 ,  平均速度 ,  ミクロモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 交通シミュレーション ,  モデル構成 ,  GAMAプラットフォーム

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

タイトルに関連する用語 (3件)： モデル結合 ,  戦略 ,  探索