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Calibration of public transit routing for multi-agent simulation
Moyo Oliveros, Manuel
Der öffentliche Personennahverkehr (ÖPNV) ist heute ein weltweit verbreitetes Verkehrsmittel. Aufgrund seiner einfachen und meist erschwinglichen Nutzung haben seine Akzeptanz und Bedeutung sowohl im städtischen als auch im ländlichen Raum zugenommen. Außerdem wurde der ÖPNV unter anderem zur Lösung von Umwelt-, Wirtschaftlichkeits- und Urbanisierungsproblemen vorgeschlagen. Die effektive Nutzung der Vorteile des ÖPNV setzt allerdings eine systematische Planung voraus.
Das Verkehrsingenieurwesen hat Richtlinien und Techniken hervorgebracht, welche den Verkehrsbetrieben beim Entwurf, der Planung, der Verwaltung und der Bewertung von ÖPNV-Systeme helfen. Hierbei kommt eine besonders wichtige Rolle der Verkehrsumlegung zu, was durch eine Vielzahl von Studien, welche den Fluss von Passagieren durch die Verkehrsnetze untersuchen, deutlich wird. Allerdings beschäftigen sich die meisten dieser Untersuchungen mit aggregierten Modelle, welche nicht berücksichtigen, dass sich Entscheidungen bezüglich der Nutzung von Verkehrssystemiten auf der Ebene des Individuums abspielen. Insofern können diese Modelle keinen Beitrag zu einem besseren Verständnis und einer feingliedrigeren Analyse des Verhaltens von Fahrgästen leisten. Dies ist jedoch von großer Bedeutung zur Umsetzung spezifischer, zur Effizienzsteigerung und zur Adaption der Nachfrageentwicklung geeigneter Maßnahmen.
Genau hierzu trägt diese Dissertation bei. Zuerst wird die Anwendung bestehender Optimierungsansätze auf Herausforderungen des Verkehrsingenieurwesens und der Routenauswahl bewertet. Im Anschluss werden Ansätze zur Kalibrierung der Fahrgastrouten im Kontext einer agentenbasierten Mikrosimulation untersucht. Die besondere Herausforderung bei der Kalibrierung liegt darin, bei einer gegebenen synthetischen Population mit festen Quelle-Ziel-Beziehungen die Verkehrsverhaltensregeln so zu modifizieren, dass die Simulation den realen, anhand der wirklichen Auslastungsvolumina der Haltestellen gegebenen Fahrgastentscheidungen möglichst nahekommt. Die verwendete Methodik umfasst die folgenden Aspekte:
Zur Mikrosimulation des Verkehrs wird das Open-Source-Framework MATSim verwendet. Durch seine Fähigkeit umfangreiche ÖPNV-Szenarien zu simulieren sowie seinen modularen Aufbau ist es besonders geeignet zur Untersuchung von Kalibrierungsmodellen. Der hierbei verwendete vorläufige Optimierungsprozess beruht auf mehreren Anpassungen der Verkehrsknotenpunkte, um diese den tatsächlichen Eigenschaften des berücksichtigten Szenarios anzunähern. Außerdem wird ein manueller Kalibrierungstest auf Basis eines iterativen Prozesses von parametrischen Modifikationen der Reisepräferenzen umgesetzt, um eine sehr große Anzahl von kombinatorischen Routenalternativen zu erzeugen und um herauszufinden, welche der Optionen eine gute Annäherung an das tatsächliche Fahrgastaufkommen auf der gegebenen Buslinie darstellen. Auf Basis dieses umfangreichen Sets an Wahlmöglichkeiten wird ferner die grundsätzliche Vielfalt von Routen getestet, indem für jeden Agenten nur die drei Routenalternativen ausgewählt und simuliert werden, welche die kürzesten Fußwegdistanzen, die schnellsten ÖV-Verbindungen sowie einen ausgeglichenen Kompromiss aus den beiden erstgenannten Alternativen enthalten.
Die automatische Kalibrierung wird umgesetzt durch den gemeinsamen Einsatz von MATSim und Cadyts, einem auf einem Bayes-Ansatz basierenden Tool zur Nachfrageschätzung in disaggregierten Modellen, welches ursprünglich zur Kalibrierung von PKW-Fahrrouten entwickelt und eingesetzt wurde. Sein Ansatz nutzt die Freiheitsgrade, die verbleiben, nachdem die Entscheidungen der Individuen als Zufallsziehungen in einem Discrete-Choice-Modell abgebildet worden sind. Im Rahmen seiner Integration in die Verkehrsmikrosimulation beeinflusst Cadyts den Entscheidungsprozess, indem jeder Alternative durch Nutzenkorrektur eine Bewertung gegeben wird, welche dem individuellen Beitrag zur Abbildung der realen Verkehrsaufkommen an den Haltestellen entspricht.
In einer anschließenden Studie werden die Kalibrierungsergebnisse eingesetzt. Hierbei besteht die Herausforderung darin, Erkenntnisse aus Schätzungen zu erhalten und diese zur Nachfragevorhersage einzusetzen. Das Vorgehen analysiert kalibrierte Auswahlmöglichkeiten und nutzt die Methode der kleinsten Quadrate um individuelle Parameter zu bestimmen, welche das Auswahlverhalten erklären.
Das ÖPNV-System von Berlin wird als Szenario für alle Kalibrierungstests verwendet. Zwei reale Subszenarien werden spezifiziert: zum einen ein kleiner Teil des Bezirks Neukölln, welcher von einer Buslinie mit 17 Haltestellen abgedeckt wird und deren Fahrgastaufkommen in Form von stündlichen Werten verfügbar ist. Die berücksichtigte Nachfrage umfasst 36.119 Nutzer, welche ihre alltäglichen Aktivitäten im Umfeld der Bushaltestellen ausführen. Das zweite Szenario umfasst das gesamte Berliner Verkehrsnetz mit 329 Nahverkehrslinien und berücksichtigt dabei 231.369 Nutzer. Für dieses größere Szenario wird das tägliche Fahrgastaufkommen von 2.723 Haltestellen betrachtet. Für beide Fälle wird die Fahrtennachfrage auf Basis von Umfrageinformationen generiert, welche die üblichen Aktivitäten von Personen an verschiedenen Stellen der Stadt innerhalb eines ganzen Tages beschreiben, jedoch ohne dabei die Verkehrsverbindungen zwischen diesen Aktivitäten zu definieren. Die Simulations- und Kalibrierungsläufe werden bezüglich der Übereinstimmung von simulierten Fahrgastzahlen mit real beobachteten Fahrgastaufkommen bewertet.
Die manuellen Kalibrierungsversuche zeigen hierbei erwartungsgemäße Ergebnisse wie z.B. die Tatsache, dass Fahrgäste lange Fußwege und häufiges Umsteigen vermeiden. Die gefundenen Koeffizientenwerte der Reiseparameter stimmen außerdem mit weiteren methodischen Studien überein, welche in verschiedenen Städten weltweit durchgeführt worden sind.
Die mit automatischer Kalibrierung durchgeführten Experimente zeigen, dass der Kalibrierungsansatz zudem mit einem Verkehrsverhaltensmodell verknüpft werden kann, um die Annäherung des Standardroutenwahlmechanismus an geeignete Routenoptionen umzusetzen. Die zugrundeliegende Interpretation hierbei ist, dass jene Routen die besten sind, welche dazu beitragen, dass die Simulation möglichst genau mit (in der Realität) beobachteten Zähldaten übereinstimmt. Dies wird unabhängig davon, ob Cadyts bei der Auswahl oder bei der Bewertung der Wahlmöglichkeiten eingesetzt wird, erreicht. Sowohl die Implementierung der Simulations- als auch der Kalibrierungstools erweist sich als angemessen und geeignet, um große, reale Szenarien zu schätzen. Außerdem ist der Ansatz in der Lage, die intertemporalen Aspekte, die durch die vorhandenen Messdaten impliziert werden, zu berücksichtigen.
Das durch die Kalibrierungsergebnisse neu gewonnene Wissen wird so untersucht, dass es zur Vorhersage in künftigen Studien zu Routenwahlentscheidungen auf mikroskopischer Ebene eingesetzt werden kann.
Public transport is a widely used transport mode around the world. Its acceptance and importance have increased in both urban and rural areas due to its use simplicity and affordability for most users. Likewise, public transport has been proposed as a solution for environmental, economic, and urbanization issues, among others. However, in order to operate effectively, transit operations require methodical planning and design.
Transport engineering has provided guidelines and techniques that help transit agencies in tasks of modeling, planning, administration, and evaluation of public transport systems. Among them, one of the most relevant topics is transit assignment. Its importance is asserted by a large number of studies that focus on passenger flows through transit networks. Nonetheless, most investigations on the matter address aggregated models, sweeping aside the problem of travel decisions on an individual level. Unfortunately, this does not contribute to a more favorable understanding and fine-grained analysis of passengers’ behavior. The knowledge of passengers’ needs and preferences is an invaluable factor to implement appropriate measures related to service improvement and demand development adaptations.
This dissertation addresses the aforementioned problem. First, existing optimization approaches applied to engineering problems and route choice are reviewed. Then, passenger route calibration approaches are investigated in an agent-based micro-simulation environment. The calibration challenge implies that, given a synthetic population with fixed OD pairs sets, the travel behavioral rules should be modified in order to bring the simulation closer to passengers’ travel decisions, reflected on their observed occupancy volumes at stations. The methodology includes these aspects:
For transit micro-simulation, the open source framework MATSim is employed. Its capacity to simulate large scale public transport scenarios and its modular architecture make it appropriate for calibration research. The first route optimization attempts included a number of adaptations to the transit router to make it well-suited to actual properties of the considered scenario. A manual calibration test is also realized on the basis of an iterative process of parametric modifications of travel priorities to generate a combinatorial explosion of route alternatives. Then, one can find among those alternatives the routes that reflect better simulation approximations to real passenger flow on a bus line. Based on that large enriched choice set, basic route diversity is tested too, by picking out and simulating for each agent only 3 route alternatives that involve shortest walks, fastest transit trips, and a balance between those two priorities.
The automatic calibration is implemented with the coupling of MATSim and Cadyts, a Bayesian setting-based tool for the demand estimation of disaggregated models that was originally employed for auto drivers’ route calibration. Its approach uses the freedom that is left when individual decisions are modeled as random draws from a discrete choice model. In its integration with the transit micro-simulation, Cadyts influences the choice process giving to each alternative a grade in form of utility correction, in accordance to the individual contribution of that alternative to the reproduction of volumes at stations.
A study is carried out to take advantage of calibration results. The objective is to create knowledge from estimation runs in order to make it useful for demand prediction. The procedure analyzes calibrated choices and uses a least square solution to extract individual parameters which explain the choices behaviorally.
The transport system of Berlin is considered as scenario for all calibration tests. Specifically, two real sub-scenarios are defined: First, a small area of the Neukölln district covered by a bus line that travels along 17 stops, in which hourly passengers’ occupancy volumes are available. The demand encompasses 36,119 public transport users who carry out daily activities near the bus stops. The second scenario contemplates the complete Berlin transit network with 329 transit lines and considers 231,369 persons. For this larger scenario, passenger occupancy volumes for 2723 stations are described on daily basis. In both cases, the travel demand is generated from survey information which is structured to describe a normal complete day of activities of persons in different locations in the city, but without the description of transit trips between them. Simulation and calibration runs are evaluated according to the compliance between simulated and observed passenger counts.
Manual calibration attempts show not only expected results like the fact that passengers avoid long walks and many transfers. The travel parameters coefficients values that were found are also in concordance with other methodical studies carried out in diverse cities around the world.
The experiments realized with automatic calibration prove that the calibration approach can be coupled also to a transit behavioral model to assume the task of leaning the standard route choice mechanism toward appropriate options. The interpretation here is that an option is appropriate, if it helps to bring the simulation to a state most consistent with the observed measurements. This is achieved, no matter if Cadyts performs during the selection or the performance evaluation process. The implementation of both simulation and calibration tools proves to be reasonable and suitable for its use in estimations of large scale real world scenarios. In addition, the approach is also able to deal with the inter-temporal aspects implied by available measurements. Acquisition of knowledge from calibration results is studied in the sense of making it usable for forecasts in further route decisions studies at microscopic level.
