MATSim

A MATSim (Multi-Agent Transport Simulation) egy aktivitás-alapú, multi-agent közlekedési szimulációs keretrendszer, melynek elsődleges célja a forgalom és a torlódások szimulálása, de egyéb alkalmazási is léteznek. Java-ban fejlesztették és nyílt forráskódú. Könnyen kiterjeszthető, és moduláris jellege miatt a részegységei könnyen lecserélhetőek más implementációkra.

Bevezetés

Célok

A MATSim célja egyetlen nap közlekedésének szimulálása. A közlekedésnek rengeteg, akár 10^7 résztvevője lehet.

A program a co-evolúciós elvet használja, melynek lényege az hogy a résztvevők újra és újra optimalizálják a napi aktivitásukat miközben egymással versengenek a közlekedési infrastruktúrában. Minden résztvevő memóriájában eltárolunk egy rögzített mennyiségű napi tervet: egy napi terv egy aktivitási láncból és a hozzá tartozó hasznossági pontból áll. Az aktivitási láncokat empirikus adatok alapján készítjük, a hozzájuk tartozó pontokra pedig úgy érdemes gondolni, mint a tevékenységlánc egyfajta gazdasági hasznosságára.

Egy MATSim futás konfigurálható számú iterációból áll. Minden iterációban, mielőtt a résztvevők megkezdenék a mobilitási szimulációt (mobsim), kiválasztanak egy napi tervet a memóriájukból, majd végrehajtják a mobilitási szimulációt, végül pedig megváltoztatják a napi terveikhez tartozó hasznossági pontokat. A napi terv kiválasztása függ a tervek hasznossági pontjától. A résztvevők egy bizonyos százaléka (például 10%) számára megengedett, hogy a kiválasztott tervet klónozzák és módosítsák: ezt a folyamatot hívják újratervezésnek.

Az újratervezést az újratervező modulok hajtják végre. Általában egy tervnek négy elemeét veszik figyelembe: indulási időpont, útvonal, mód és célállomás (és ezáltal implicit módon az aktivitás hosszát is). További szempontok is figyelembe vehetők, mint például aktivitások hozzáadása vagy elvetése, parkolás, stb., de ezek egyelőre csak kísérleti stádiumban részei a MATSimnek. Az újratervező funkciók különböző stratégiákat alkalmazhatnak: lehet, hogy a fenti szempontok közül az egyiket véletlen mutációval változtatja, míg egy másikat a úgy, hogy a számára lehető léegjobbat választja ki (Best response).