交通シミュレーション

交通シミュレーションまたは交通システムのシミュレーションは、交通システムの計画、設計、および運用を支援するためのコンピューターソフトウェアの適用による交通システム（高速道路のジャンクション、幹線道路、ロータリー、ダウンタウンのグリッドシステムなど）の数学的モデリングです。。輸送システムのシミュレーションは40年以上前に開始され、今日の交通工学と輸送計画における重要な分野です。さまざまな国および地方の交通機関、学術機関、およびコンサルティング会社がシミュレーションを使用して、交通ネットワークの管理を支援しています。

輸送のシミュレーションは重要です。分析または数値処理には複雑すぎるモデルを研究でき、実験研究に使用でき、分析または数値処理で失われる可能性のある詳細な関係を研究でき、現在および将来のシナリオの魅力的な視覚的デモンストレーションを生成できるからです。

シミュレーションを理解するには、システムの状態の概念を理解することが重要です。システム状態とは、時間の経過に伴うシステムの進化を記述するのに十分な情報を含む変数のセットです。システム状態は、離散または連続のいずれかです。交通シミュレーションモデルは、離散的および連続的な時間、状態、および空間に従って分類されます。

理論

交通モデル

輸送のシミュレーション手法では、確率と統計、微分方程式、数値手法など、さまざまな理論を採用できます。

モンテカルロ法

最も初期の離散イベントシミュレーションモデルの1つは、一連の乱数を使用して交通状況を合成するモンテカルロシミュレーションです。

セルラオートマトンモデル

これに続いて、決定論的ルールからランダム性を生成するセルオートマトンモデルが続きました。

離散イベントと連続時間シミュレーション

最近の方法では、離散イベントシミュレーションまたは連続時間シミュレーションを使用しています。離散イベントシミュレーションモデルは、確率的（ランダムコンポーネントを使用）と動的（時間は変数）の両方です。たとえば、サーバーは通常単一の場所にあるため、個別の信号シミュレーションなど、個別のイベントシミュレーションを使用して、単一サーバーキューを非常にうまくモデル化できます。一方、連続時間シミュレーションは、モデルが時間間隔内に入力、状態、および出力の軌道を持つ必要がある離散イベントシミュレーションの欠点を解決できます。この方法では、微分方程式、特に数値積分法を使用する必要があります。これらの方程式は、オイラー法などの単純な方法から、フン法やルンゲクッタなどの高次テイラー級数法までさまざまです。

車追従モデル

車追従モデルとして知られるクラスの微視的連続時間モデルも微分方程式に基づいています。重要なモデルには、パイプ、インテリジェントドライバーモデル、Gippsのモデルが含まれます。彼らは、個々の車両の挙動をモデル化して（「微視的」）、交通システム全体への影響を確認します（「巨視的」）。車追従モデル（GippsとHeunのモデルなど）で数値手法を使用すると、システムの遅延やボトルネックの特定など、交通状況に関する重要な情報を生成できます。

システム計画

上記の方法は通常、既存のシステムの動作をモデル化するために使用され、多くの場合、さまざまな条件（レイアウトの変更、車線の閉鎖、さまざまなレベルの交通流など）の下で特定の関心領域に焦点を当てています。輸送計画と予測を使用して、広範な地理的エリアの交通需要をより深く理解し、ネットワーク内のさまざまなリンク（セクション）での将来の交通レベルを予測し、さまざまな成長シナリオと混雑の影響を組み込むフィードバックループを組み込むことができます旅行の分布について。

輸送工学のアプリケーション

交通シミュレーションモデルは、微視的、巨視的、時には中視的観点から有用です。シミュレーションは、輸送計画と輸送設計および運用の両方に適用できます。輸送計画では、シミュレーションモデルが地域の都市開発パターンが輸送インフラストラクチャのパフォーマンスに与える影響を評価します。地域計画組織は、これらのモデルを使用して、より持続可能な旅行につながる土地利用ポリシーの開発を支援する大気質など、地域の仮説シナリオを評価します。一方、交通システムの運用と設計のモデリングでは、高速道路の廊下やピンチポイントなどの小規模に焦点を当てています。レーンのタイプ、信号のタイミング、その他の交通関連の質問を調査して、ローカルシステムの有効性と効率を改善します。特定のシミュレーションモデルは運用またはシステム計画のいずれかをモデル化するために特化されていますが、特定のモデルにはある程度両方をモデル化する機能があります。

計画であれシステム運用であれ、シミュレーションはさまざまな輸送モードに使用できます。

道路および地上輸送

乗客と貨物の両方の移動のための陸上輸送は、おそらくシミュレーションが最も広く使用されている分野です。シミュレーションは、廊下レベルで実行することも、より複雑な道路グリッドネットワークレベルで実行して、遅延、汚染、渋滞などの計画、設計、運用を分析することもできます。陸上輸送モデルには、車両、トラック、バス、自転車、歩行者など、すべての道路走行モードを含めることができます。従来の道路交通モデルでは、特定のグループのすべての車両が同じ行動規則に従う場合、通常、交通の集約表現が使用されます。マイクロシミュレーションでは、ドライバーの動作とネットワークパフォーマンスが含まれるため、完全な交通問題（インテリジェント交通システム、衝撃波など）を調べることができます。

鉄道輸送

鉄道は、貨物と乗客の両方にとって重要な移動手段です。貨物の移動のための鉄道のモデリングは、運用効率を決定し、計画決定を合理化するために重要です。貨物シミュレーションには、専用トラックレーン、商品の流れ、回廊とシステムの容量、交通量の割り当て/ネットワークの流れ、旅行需要予測を含む貨物計画などの側面を含めることができます。

海上および航空輸送

海上輸送と航空輸送には、経済にとって重要な2つの分野があります。海上シミュレーションには、主にコンテナターミナルモデリングが含まれます。これは、コンテナ処理のロジスティックスを処理して、システムの効率を向上させます。航空輸送シミュレーションには、主に空港ターミナルの運用（手荷物の取り扱い、セキュリティチェックポイント）、および滑走路の運用のモデリングが含まれます。

その他

個々のモードをシミュレートすることに加えて、マルチモーダルネットワークをシミュレートすることがしばしば重要になります。実際には、モードは統合され、個々のモードが見落とす可能性のある複雑さを表現するためです。インターモーダルネットワークシミュレーションは、包括的な観点から特定のネットワークの影響をよりよく理解し、その影響をより正確に表現して、重要なポリシーの影響を実現することもできます。インターモーダルシミュレータの例は、Azalientが開発したCommuterであり、シミュレーション中にエージェントによる動的なルートとモードの選択の両方を導入します。。

交通機関のシミュレーションは、道路環境を含む大都市圏をシミュレートする都市環境シミュレーションと統合することもできます。これにより、土地利用や交通環境が都市環境に及ぼす他の計画の影響をよりよく理解できます。

ソフトウェアプログラム

シミュレーションソフトウェアは、さまざまな方法で改善されています。数学、エンジニアリング、コンピューティングの新しい進歩により、シミュレーションソフトウェアプログラムはますます高速化、強力化、詳細化、現実化されています。

輸送モデルは、一般に、微視的、メソスコピック、巨視的、およびメタスコピックなモデルに分類できます。微視的モデルは、個々の車両動態や個々の旅行者の行動など、輸送システムの個々の要素を研究します。メソスコピックモデルは、要素が均質であると見なされる小グループの輸送要素を分析します。典型的な例は、車両小隊のダイナミクスと家庭レベルの旅行行動です。巨視的モデルは、交通流のダイナミクスの集約やゾーンレベルの旅行需要分析など、輸送要素の集約された特性を扱います。

マイクロシミュレーション

マイクロシミュレーションモデルは、秒単位またはサブ秒単位で個々の車両の動きを追跡します。マイクロシミュレーションは、車両を生成し、ルーティングの決定を選択し、動作を決定するために乱数に依存します。この変動のため、希望する精度を得るには、異なる乱数シードを使用してモデルを数回実行する必要があります。システムが定常状態に達する前に「ウォームアップ」期間があり、この期間は結果から除外する必要があります。

マイクロシミュレーションモデルは通常、アニメーション表示とテキストファイルの数値出力の2種類の結果を生成します。誤った解釈を防ぐために、ソフトウェアが数値結果をどのように蓄積し要約したかを理解することが重要です。アニメーションを使用すると、アナリストはパフォーマンスをすばやく評価できますが、定性的な比較に限定されます。アニメーションで見られる問題の主な兆候は、永続キューの形成です。

「有効性の測定」（MOE）は、各シミュレーションプログラムに固有の方法で計算または定義できます。 MOEは、特定の代替案がプロジェクトの目的をどの程度満たすかを分類するシステムパフォーマンス統計です。シミュレーションモデルを分析する場合、次のMOEが最も一般的です。

「VMT」（走行距離）は、システム内の車両の数と走行距離の組み合わせとして計算されます。
「VHT」（車両の移動時間）は、リンクボリュームとリンク移動時間の積として計算され、すべてのリンクで合計されます。
「平均システム速度」はVMT / VHTと同じです。
「総システム遅延」は、さまざまな混雑緩和策を評価する最も効果的な方法の1つであり、通常、旅行者が通知するのはMOEです。遅延はいくつかの方法で計算できます。ある人は、それがフリーフロー条件を上回るその遅延だけであると考えます。その他には、トラフィック制御デバイスの結果として発生するベースライン遅延が含まれます。加速および減速遅延を含むものもあれば、停止遅延のみを含むものもあります。

トラフィックシミュレーションツールから一般的に報告されるその他のメトリックには、次のものがあります。

リンク道路区間の速度、流量、密度、移動時間、遅延、停止時間
交差点のターニングボリューム、遅延、
旅の時間
速度、占有率、ヘッドウェイ、ギャップのループ検出器記録
車両の軌跡と速度対距離のプロット

シミュレーション結果とUS Highway Capacity Manualとの比較

マイクロシミュレーションモデルの出力は、米国連邦高速道路容量マニュアル （HCM）の出力とは異なります。たとえば、ほとんどのHCM手順では、1つの交差点の操作が、隣接する道路の条件（HCS 2000フリーウェイを除く）の影響を受けないことを想定しています。「ラバーネッキング」とある場所からの長いキューが別の場所に干渉することは、この仮定と矛盾します。

HCM 2010は、交通シミュレーションソフトウェアからの出力の種類が、車両の軌跡や生のループ検出器の出力などのHCMでの分析およびHCMとの比較に最も適しているかどうかに関する改訂されたガイダンスを提供します。

HCM遅延およびサービスレベルとの比較

HCMでは、交差点のサービスレベル（LOS）を推定するために遅延が使用されます。ただし、マイクロシミュレーションプログラムとHCMが遅延を定義する方法には明確な違いがあります。 HCMは、調整されたフローに基づいて、その時間内の最高15分間の平均制御遅延を使用します。合計遅延と制御遅延の区別は重要です。制御遅延とは、信号制御によりグループの速度が低下または停止することです。ソフトウェアのドキュメントを見て、遅延の計算方法を理解することが重要です。マイクロシミュレーション出力を使用してLOSを見つけるには、遅延を15分間隔で累積し、異なるランダムシードを使用した複数の実行で平均化する必要があります。 HCMは調整されたフローを使用するため、遅延を比較する別の方法は、シミュレーション入力の15分のピークボリュームをピーク時間係数（PHF）で除算して、シミュレーションのボリュームを増やすことです。

HCMキューとの比較

HCM 2000は、システムによって処理されるのを待っている車両、自転車、または人の列としてキューを定義します。キューの先頭からの流量がキュー内の平均速度を決定します。ゆっくり動いている車両または列の後ろに参加している人は、通常列の一部と見なされます。これらの定義はやや相対的であり、あいまいな場合があります。ほとんどのマイクロシミュレーションプログラムでは、キューの長さがそのターンベイまたはレーンのストレージ容量を超えることはできません。隣接リンクへのオーバーフローやネットワーク外へのオーバーフローは、結果に影響する可能性がありますが、通常は考慮されません。（この場合、回避策として、一時的にそれらの影響を無視し、リンクのネットワークまたはストレージ領域を拡張して、最大キュー長を含めることができます。）