Hinzufügen einer umfassenden Kalibrierungsmethodik einer agentenbasierten Verkehrssimulation

Simulation repräsentiert die Operation von einem Prozess oder einem System in der Realität im Laufe der Zeit. [9] Somit, je realistischer die Imitation aussieht, desto nützlicher/sinnvoller ist die Simulation. Verkehrssystemsimulation ist heutzutage schon ein wichtiger und bedeutender Bereich von Fachrichtung Verkehrsingenieur und -planung. MATSim [78] ist eine vollständig disaggregierte (agentenbasierte) Verkehrssimulation, die darauf angewendet werden kann, Szenarien mit großem Maßstab innerhalb einer akzeptablen Zeit zu simulieren. Diese Dissertation beschreibt einige verschiedene Möglichkeiten, MATSim realistischer oder ihre Simulationsergebnisse vernünftiger zu machen. Zunächst wurden einige Maßnahmen ergriffen, das mikroskopische Modell des Verkehrs in der Region Zürich in der Schweiz auf der Angebots- und Nachfrageseite zu verbessern. Verbesserungen am Netzwerk (Angebotsseite) wurden durch Verwendung von Daten aus dem Open-Source-Projekt “OpenStreetMap” realisiert. Verbesserungen bei der Nachfrage (Nachfrageseite) wurden durch Zugabe von fehlender Nachfrage z.B. Durchgangsverkehr erledigt. Weitere Verbesserungen wurden durch Zugabe der Wahl-Dimensionen (Nachfrageseite) verwirklicht: neben der üblichen Routenwahl, die simulierten Reisenden können die zeitliche Koordinierung ihrer Aktivitäten und ihr Verkehrsmittel verstellen, die die Ergebnisse verbesserte, trotz der bereits relativ guten initialen Verfügbarkeit der Daten für die Region Zürich. Es wird gefolgert, dass die öffentlichen Datenquellen wird schließlich einige der Daten Probleme für große Systeme entfernen, und dass die zusätzliche adaptive Fähigkeit von MATSim damit helfen kann, realistischere Verkehrsflüsse zu simulieren. Ferner wurde das Verkehrsverhalten in der Simulation aufgrund aggregierter Messungen der Verkehrsflüsse in der realen Fall des Metropolitanraum Zürichs kalibriert, wofür eine neuartige Kalibrierungstechnik angewendet wurde, die alle Wahl-Dimensionen (24-Stunden-Verkehrsverhalten inkl. Routenwahl, Abfahrtszeit-wahl und Verkehrsmittelwahl) auf einmal auf die Reproduktion der Verkehrszählungen orientiert verstellen kann. Inzwischen ergaben sich Resultate der Kreuzvalidierung und die sind konkurrenzfähig mit irgendeinem State-of-the-art Vier-Stufen-Modell. Das heißt, dass realistischeres (auf der aggregierten Ebene des Verkehrsflusses) Verkehrsverhalten durch MATSim simuliert werden kann. Die Nützlichkeit der oben erhaltenen Resultate für den Zweck der weiteren Nachfrageanalyse wurde auch ausführlich erläutert. Aber die Resultate sind nur für kurzfristige Vorhersage nützlich, weil die Probleme mit diesem Ansatz entstehen, wenn sich etwas im System ändert, was vermutlich mit der strukturellen Änderung des Verkehrsaufkommens zusammenhängt. Daher würde eine Kalibrierung der Verhaltensparameter auf der “höheren” Ebene sinnvoll sein. Endlich hat sich das oben genannte Kalibrierungssystem auf die Verfeinerung der Verhaltensparameter unter Verwendung der Beobachtungen der zeitabhängigen Verkehrsaufkommen erweitert. Methodisch verzichtet sie auf den Einsatz von Black-Box-Optimierung / Kalibrierung Techniken so weit wie möglich, und verfolgt einen analytischen Ansatz. Kurz gesagt, sind die daraus resultierenden Erkenntnisse, dass 1. sowohl es möglich ist, Parameter im Verhaltensmodell und deren Kovarianzmatrizen mit der Anwendung der Verkehrsflüsse im Netzwerk auf rechnerisch sehr effiziente Weise zu kalibrieren, als auch, dass 2. der Ansatz muss sich weiter verfeinern lassen, um verlässliche Schätzungen zu liefern. Die verschiedenen Ursachen von Ungenauigkeiten im aktuellen Ansatz wurden deshalb analysiert und ihrer Überwindungsmöglichkeiten wurden diskutiert. Dies bedeutet, dass bemerkenswerter Fortschritt bei der Verfeinerung von Verhaltenswahlparametern geschafft wurde, d.h. eine realistischere Entscheidungstreffung der Agenten (Wahl-Modell) in der MATSim wird verwirklicht.Simulation represents the operation of a process or system in reality over time. Therefore the more realistic the imitation is, the more useful/sensible the simulation is. Simulation of transportation systems is an important area of discipline in Traffic Engineering and Transportation Planning today. MATSim [78] is a fully disaggregate (agent-based) transportation simulation that can be used to simulate large-scale scenarios in a relatively short time. This dissertation describes some different ways to make MATSim more realistic or MATSim simulation results more sensible. At first, measures were taken to improve this microscopic model of traffic in the Zurich region in Switzerland on the supply and demand side. Improvements to the network (supply side) were realized by using data from the open source project “OpenStreetMap”. Improvements to the demand (demand side) were completed by adding missing demand e.g. through traffic. Other improvements were achieved by adding choice dimensions: besides the usual route choice, the simulated travelers could adjust their activity timing and their mode choice, which improved the results, in spite of the already relatively good initial data availability for the Zurich region. It is concluded that public data sources will eventually remove some of the data problems for large scale systems, and that the additional adaptive capability of MATSim may help to make it more realistic. Further, the travel behavior in simulation was calibrated from aggregate measurements of traffic flows in the real case of the metropolitan area of Zurich, for which a novel calibration technique that adjusts all choice dimensions (all-day travel behavior including route choice, departure time choice, and mode choice.) at once from traffic counts was applied. Meanwhile cross-validation results were obtained and competitive with any state-of-the-art four-step model. That means, a more realistic (on the aggregate traffic flow level) travel behavior can be simulated by MATSim. The usefulness of the above mentioned results for further demand analysis purposes was also elaborates. However the results are useful only for short-term prediction, because this approach encounters problems when anything in the system that is presumably related to the structural changes of traffic volumes on some roads. Thereby, a calibration of “higher level” behavioral parameter would be useful. At last, the aforementioned calibration system has been extended to the refinement of behavioral parameter using observations of time-dependent network flows. Methodologically, it avoids deploying black-box optimization/calibration techniques to the greatest possible extent and pursues an analytical approach instead. In a nutshell, the resulting findings are as follows: 1. It is possible to calibrate behavioral model parameters and their covariance matrices using network flows in a computationally very efficient manner, however 2. the approach needs further refinement to deliver reliable estimates. The various sources of imprecision in the current approach are therefore analyzed and possibilities to overcome them are discussed. In conclusion, some progress has been made in refinement of the behavioral choice parameter i.e. allowing making more realistic decisions of agents (choice model) in MATSim