Sementes aleatórias em modelos de transporte

Janeiro de 2023 — Nota técnica nº 76

Tessa Hayman

Especialista de produto

Tessa Hayman explica as diferentes fontes de estocasticidade em experimentos micro e meso no Aimsun Next e como controlá-los.

Todos os cenários dinâmicos incluem alguma forma de estocasticidade que é definida pela escolha de uma semente aleatória. Esta nota técnica explicará as diferentes fontes de estocasticidade em experimentos micro e meso no Aimsun Next e como você pode controlá-los.

A incerteza nos modelos de transporte é um aspecto que precisa ser cuidadosamente pensado ao usar seus resultados. Considerando que a incerteza dos modelos estáticos é causada pela incerteza dos parâmetros de entrada, os modelos dinâmicos mostram variabilidade adicional em suas saídas devido à estocasticidade da série de números aleatórios que são usados para especificar os parâmetros de entrada. Essas séries são geradas com base em sementes aleatórias para garantir que toda vez que uma replicação for executada, ela produza os mesmos resultados.

No Aimsun Next, por padrão, todas as sementes aleatórias são geradas automaticamente a partir de uma única semente aleatória (mestre) especificada na replicação. Se cada replicação tiver uma semente aleatória diferente (mestre), todos os processos estocásticos que ocorrem na simulação (parâmetros do veículo, tempos de saída do veículo, escolha do caminho, etc.) levam a diferenças nos resultados. No entanto, pode haver casos de uso em que você precise controlar de maneira mais precisa o que muda entre as replicações; para isso, existem cinco sementes diferentes nos atributos de replicação que podem ser definidos independentemente.

(Mestre) semente aleatória

A semente aleatória contida na aba principal de uma replicação é usada para gerar todas as sementes que não estão definidas para um valor específico (diferente de 0) nos atributos de replicação e, portanto, podem afetar todos os aspectos da simulação controlados pelo específico sementes descritas abaixo. Além disso, controla sempre o arredondamento das viagens em matriz decimal e a geração de headways (horários de saída) dos veículos individuais quando as chegadas são definidas como uniformes, normais ou exponenciais.

Semente de geração de veículos

Essa semente é usada para gerar as propriedades de cada veículo a partir das distribuições normais truncadas no tipo de veículo. Isso inclui, mas não está limitado a, comprimento do veículo, máx. velocidade desejada, variabilidade antecipada, conformidade com o gerenciamento de tráfego, aceitação de velocidade, tempo máximo de tolerância. Observe que, ao definir um desvio de 0 para um parâmetro, ele não varia mais com a semente aleatória, mas também não varia mais entre veículos do mesmo tipo na mesma simulação.

Semente de atribuição de veículo

Esta semente é usada para selecionar o caminho de um veículo a partir de um conjunto de caminhos calculados por DUE ou SRC ou fornecidos como entrada como rotas OD. Cada tipo de caminho e cada caminho dentro do tipo de caminho tem uma probabilidade de uso, e essa semente é usada para selecionar um caminho entre o conjunto de opções. Portanto, tem efeito sempre que várias rotas estão disponíveis para o mesmo par OD.

Semente de transporte público

Esta semente é utilizada para definir para os veículos de transporte público o horário de saída no início da linha (se houver um desvio no horário) e o tempo de permanência em cada parada (se houver um desvio no horário). Também afeta a amostragem de parâmetros veiculares para veículos de transporte público (que, para veículos particulares, é controlada pela semente de geração).

Semente de gerenciamento de tráfego

Esta semente é utilizada quando existe um processo aleatório associado a uma ação de gestão de tráfego, por exemplo, a localização, dimensão e ocorrência de um incidente de troço periódico, ou a escolha de um subcaminho associado a uma conversão forçada. O cumprimento de uma ação de gerenciamento de tráfego não depende dessa semente, pois usa um número aleatório armazenado nas propriedades de um veículo e, portanto, depende da semente de geração do veículo.

Se você deseja que duas replicações sejam iguais apenas em alguns dos aspectos acima, mas não em todos, você pode definir a mesma sub-semente nos atributos de replicação. Como os headways de demanda e geração sempre dependem da semente principal, se você deseja corrigi-los entre as replicações, deve manter a mesma semente mestre e definir sub-seeds diferentes para os processos que deseja diferir entre as replicações.

Como as sementes aleatórias são usadas para amostrar um valor de uma distribuição ou para fazer uma escolha com base em probabilidades, outra maneira de remover a estocasticidade é definir um desvio como zero ou ter uma única opção para escolher. No entanto, observe que isso também removerá variações dentro da mesma simulação, não apenas entre diferentes replicações.

Semente aleatória	Como remover completamente a estocasticidade
Mestre	Use matrizes inteiras e defina as chegadas como constantes
Semente de transporte público	Defina o desvio como 0 em horários para horários de partida e tempos de permanência e para todos os parâmetros nos tipos de veículos que atendem linhas de trânsito
Semente de gerenciamento de tráfego	Defina o desvio como 0 em incidentes periódicos de seção, defina uma única opção para conversão forçada e mudança de destino, force a rota mais curta para atualização de caminho em rota
Semente de atribuição de veículo	Tenha um único caminho por par OD e intervalo de tempo
Semente de geração de veículos	Defina o desvio como 0 para todos os parâmetros de tipo de veículo

Você pode verificar o efeito dessas alterações criando várias replicações e alterando diferentes sub-sementes ou a semente principal e, em seguida, comparando a distribuição de saídas e avaliando a mudança no fluxo em cada seção. Por exemplo, o efeito de alterar a semente aleatória principal é fornecido abaixo para várias saídas. Foram avaliados dois modelos , o primeiro com chegadas exponenciais e demanda decimal, o segundo com chegadas constantes e demanda inteira.

Uma coisa interessante a notar é que a variação do fluxo entre as replicações é significativamente menor se todas as células OD nas matrizes tiverem um número inteiro de viagens, mesmo que a semente aleatória mestre mude. Portanto, lembre-se de que, embora a(s) semente(s) aleatória(s) determine(m) se há variação, a amplitude da variação depende das características do modelo.