基于活动与智能体的墨尔本交通模型（AToM）：一个大墨尔本地区的开放多模式交通仿真模型
物理与社会
2024-07-15 v1 人工智能
摘要
近年来，用于交通系统仿真的基于智能体与基于活动的模型引起了显著关注。然而，极少研究在城市尺度上对主动出行模式（如步行与骑行）进行细致刻画，而主导的机动化模式常是主要关注点。本文提出一个创建多模式、基于智能体与基于活动的交通仿真模型的开放工作流，聚焦大墨尔本地区，并包含驾车、公共交通、骑行和步行四种主要出行方式的模式选择标定过程。作为仿真模型输入而生成与使用的合成人口基于 2016 年人口普查表征墨尔本人口，其每日活动与出行基于维多利亚州 2016–18 年出行调查数据。仿真模型中使用的道路网络包含可通过所含出行方式进入的所有公共道路。我们在模式占比、道路流量、出行时间与出行距离方面将仿真模型输出与真实世界观测进行比较。通过这些比较，我们表明我们的模型适用于研究出行者的模式选择与道路使用行为。
引用
@article{arxiv.2112.12071,
title = {Activity-based and agent-based Transport model of Melbourne (AToM): an open multi-modal transport simulation model for Greater Melbourne},
author = {Afshin Jafari and Dhirendra Singh and Alan Both and Mahsa Abdollahyar and Lucy Gunn and Steve Pemberton and Billie Giles-Corti},
journal= {arXiv preprint arXiv:2112.12071},
year = {2024}
}