Simulazione Pedonale Anylogic Bozza

March 26, 2018 | Author: Uga Ugona | Category: Technology, Computing, Software, Computing And Information Technology, Technology (General)


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Università degli Studi di Trieste Facoltà di Ingegneria Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Civile Corso di Impianti e Terminali di TrasportoEsercitazione sull’analisi di simulazione della mobilità pedonale con il software AnyLogic Docenti: Prof. ing. Giuliano Stabon Ing. Giorgio Medeossi Studentessa: Francesca Iurasek - matr. IN1100042 Anno Accademico 2011-2012 e l’ultimo approccio sviluppato. diagrammi di flusso ecc. Per quanto riguarda il terminale considerato. Correlati al livello di astrazione.  Introduzione ai modelli di simulazione: approcci e livelli di astrazione. Un modello di simulazione può essere considerato come una serie di “regole” (ad esempio equazioni. caratterizzato da un processo “bottom-up” (“dal basso verso l’alto”) ossia focalizzato sul comportamento del singolo oggetto facente parte del modello. SD (System Dynamics) e DE (Discrete Event). caratterizzati da un più alto livello di astrazione. Nella figura seguente sono indicate diverse categorie di problemi affrontabili con modelli di simulazione. L’esecuzione del modello di simulazione descrive quindi gli stati assunti dal sistema in una distribuzione (continua o discreta) di istanti temporali. si fa riferimento ad una planimetria già presente nella cartella relativa al programma stesso . si possono distinguere tre approcci all’analisi di simulazione: gli approcci tradizionali. I modelli di simulazione possono essere utilizzati per descrivere un gran numero di situazioni anche molto diverse tra loro. e sono caratterizzati da diversi livelli di astrazione. Il software utilizzato e la costruzione del modello.. Obiettivo della presente esercitazione è comprendere il funzionamento dell’analisi di simulazione con riferimento alla mobilità pedonale all’interno di un terminale di trasporto con l’ausilio di un apposito programma di microsimulazione. Si utilizza il software AnyLogic (Professional Edition – versione trial). AB (Agent Based). 2 . una volta noto lo stato iniziale del sistema stesso.) che definiscono quali modifiche subirà il sistema oggetto di modellazione. affiancate al corrispondente livello di astrazione.Esercitazione sull’analisi di simulazione della mobilità pedonale con il software AnyLogic Corso di Impianti e Terminali di Trasporto Studentessa: Francesca Iurasek Scopo dell’esercitazione.che rappresenta una stazione di una metropolitana. ne vengono ignorati diversi dettagli. e si ottiene un numero finito di istanti caratterizzati dallo svolgimento di diverse operazioni. Lo scorrere continuo del tempo viene in questo modo discretizzato. eccetera. in cui risulti chiara e sensata la definizione di una sequenza di operazioni da seguire. ossia una sequenza di operazioni. che si colloca quindi all’estremo opposto dell’approccio SD nella scala dell’astrazione. documenti eccetera). È importante notare che. l’accelerazione/decelerazione che subisce. mentre i secondi rappresentano quantità caratteristiche di un dato intervallo di tempo. per una programmazione a livello strategico e macroscopico. 3 . Il comportamento globale del sistema viene determinato quindi come risultato delle mutue interazioni di molti comportamenti individuali. sebbene ogni oggetto del modello sia concepito individualmente come un’ entità.  Approccio AB (Agent Based): è un approccio “individuo – centrico”. gli agenti vengono poi inseriti in un certo ambiente. Vengono definiti gli agenti (persone. Prevede lo studio di cicli retroattivi (feedback loops) che descrivono l’interazione tra struttura organizzativa del modello e ritardi temporali.Esercitazione sull’analisi di simulazione della mobilità pedonale con il software AnyLogic Corso di Impianti e Terminali di Trasporto Studentessa: Francesca Iurasek Le caratteristiche dei diversi paradigmi di simulazione sono descritte più precisamente nei punti seguenti. inserite all’interno di un processo. quali l’esatta geometria. L’approccio SD è adatto per scenari di lungo periodo. veicoli. eccetera) e il loro comportamento.] È di fondamentale importanza ricordare che elementi appartenenti ad uno stesso stock sono indistinguibili (non hanno individualità).  Approccio DE (Discrete Event): prevede la definizione di entità passive (che possono rappresentare persone. L’approccio AB è adatto alla risoluzione di problematiche a livello microscopico e operativo.  Approccio SD (System Dynamics): consente di comprendere le dinamiche di funzionamento di sistemi complessi. Un’altra caratteristica basilare dei modelli SD è l’utilizzo di variabili stocks and flows [dove i primi rappresentano quantità misurate in un dato istante temporale (possono quindi accumularsi nel tempo). L’approccio DE è adatto per risolvere problematiche di tipo “tattico”. i pedoni si muovono in un’area definita dall’utente e interagiscono con diversi tipi di ostacoli e con gli altri pedoni. Introduzione alla Pedestrian Library.Esercitazione sull’analisi di simulazione della mobilità pedonale con il software AnyLogic Corso di Impianti e Terminali di Trasporto Studentessa: Francesca Iurasek  Breve descrizione del software AnyLogic. In seguito all’esecuzione del modello si ottengono svariate informazioni: ad esempio. In questa esercitazione si sperimenta l’utilizzo del paradigma AB (Agent Based). 1. 4. Nel modello di simulazione costruito con la Pedestrian Library. La Pedestrian Library è una libreria di oggetti e funzionalità che consentono di simulare il flusso pedonale in un ambiente fisico “reale” definito da una planimetria. che è fra i tre esistenti il più adatto alla simulazione della mobilità pedonale in una determinata area. per evidenziare eventuali difetti geometrici dell’edificio o dell’infrastruttura considerati. Il software AnyLogic può essere utilizzato secondo tutti i paradigmi di simulazione appena descritti. Pedestrian Library Tutorial – Subway Entrance Model. 2. o eventuali difetti nella modellazione. Creazione del nuovo modello e visualizzazione dell’ambiente di lavoro di AnyLogic Disegno degli elementi dell’animazione del modello Creazione di un flusso pedonale Regolazione delle impostazioni del modello 4   . AnyLogic è provvisto di una apposita libreria per la modellazione della mobilità pedonale: la Pedestrian Library. Con questo tutorial è possibile apprendere l’utilizzo delle funzionalità base della Pedestrian Library. La costruzione del modello descritto in questa esercitazione viene svolta seguendo punto per punto le istruzioni dell’apposito tutorial “Pedestrian Library Tutorial – Subway Entrance Model”. che viene caricata nell’ambiente di lavoro del programma. é possibile stimare il tempo di attesa in determinate aree. In seguito vengono riportate le fasi della procedura seguita. 3. quanto per avere un’idea dell’ordine di grandezza del problema e per comprendere meglio il funzionamento della modellazione. Si osserva quindi la planimetria del caso studio: quest’ultimo si configura come una stazione della metropolitana di dimensioni medio-piccole. Si sottolinea in primo luogo il carattere puramente “ideale” e teorico del modello. passeggeri/giorno totali Roma 2 52 907000 Tenendo presente che non si ha alcuna pretesa di precisione. in quanto il layout oggetto di studio non rappresenta una stazione della metropolitana realmente esistente. si considera un intervallo i cui estremi sono 0 (valore minimo) e 120 (valore massimo). linee n.Esercitazione sull’analisi di simulazione della mobilità pedonale con il software AnyLogic Corso di Impianti e Terminali di Trasporto Studentessa: Francesca Iurasek 5. ma si vuole solamente verificare a grandi linee la coerenza dei dati di input suggeriti con una situazione reale. In secondo luogo. di capienza pari a 80 5 . si procede a un calcolo grossolano del numero di passeggeri/ora in transito in una stazione: Si sceglie quindi di mantenere il dato di input di 1000 passeggeri/ora suggerito dal tutorial. non tanto per un’elaborazione dettagliata di dati reali (che non sarebbe ora né possibile né sensata ovviamente). 6.com/metro/table. 7. ci si chiede di quale entità possa essere il flusso di passeggeri che transiti in un terminale di questo tipo in una situazione reale: per rispondere a questa domanda si fa riferimento ai dati riportati sul sito http://mic-ro. Prima di iniziare a lavorare con il modello appena creato. [Il valore massimo è stato scelto ipotizzando l’arrivo contemporaneo di due autobus urbani. con due biglietterie e quattro tornelli di controllo biglietti/accesso ai binari. Nel caso specifico. 8. sono stati considerati i dati relativi alla metropolitana di Roma: Città n. Per quanto riguarda il numero di passeggeri in ingresso al minuto.html. stazioni totali n. si ritiene opportuno fare alcune considerazioni. Prima esecuzione del modello Aggiunta di tornelli di controllo ticket Aggiunta di un sistema di modifica interattiva del numero di pedoni in ingresso Aggiunta di biglietterie Utilizzo del modello: scenari alternativi e dati di output. Tuttavia si ritiene utile operare un tentativo di contestualizzazione del modello.  Considerazioni preliminari. vengono introdotti alcuni ipotetici scenari alternativi: ▫ ▫ ▫ ▫ Modello con file disordinate Modello con introduzione di sistema separa – code alle biglietterie tradizionali Modello con introduzione di due nuove biglietterie automatiche Modello con introduzione di un cartellone di informazioni (ad esempio mappa delle linee della metropolitana).seconda fase: si ipotizza un incremento di passeggeri in ingresso. ipotizzando che il 75% dei passeggeri presenti nei due autobus sia diretto verso la metropolitana.prima fase: ingresso di circa 60 passeggeri/min per i primi dieci minuti della durata della simulazione. che raggiungono il valore massimo di 120 passeggeri/min. 6 . Allo scopo di sperimentare in diverse condizioni il funzionamento del modello appena creato. si esegue la simulazione nel seguente modo: .  Scenari alternativi proposti. completamente pieni. L’ambiente assume l’aspetto seguente ( in seguito l’ambiente viene riproposto graficamente solo nell’immagine del modello in esecuzione).] Per ogni scenario di quelli proposti in seguito. ▫ Modello con file disordinate Il primo scenario proposto prevede una situazione del tutto simile a quella proposta dal tutorial: è stato riprodotto l’andamento casuale delle file relative alle biglietterie e ai gate di accesso ai binari.Esercitazione sull’analisi di simulazione della mobilità pedonale con il software AnyLogic Corso di Impianti e Terminali di Trasporto Studentessa: Francesca Iurasek posti. . con valore minimo 30 s. In windows viene specificata la distribuzione del tempo di ritardo in coda alle biglietterie tradizionali. che viene assunta triangolare. 7 . medio 45 s. In pedSelectOutput vengono specificate le percentuali di utenti dirette verso i gates (chance 1) e verso le biglietterie tradizionali (chance 2). massimo 60 s.Esercitazione sull’analisi di simulazione della mobilità pedonale con il software AnyLogic Corso di Impianti e Terminali di Trasporto Studentessa: Francesca Iurasek Lo schema operativo assume la configurazione seguente: I parametri assunti per gli oggetti pedSelectOutput e windows sono evidenziati dalle immagini riportate in seguito. con flusso pari a 120 pedoni/min: 8 .Esercitazione sull’analisi di simulazione della mobilità pedonale con il software AnyLogic Corso di Impianti e Terminali di Trasporto Studentessa: Francesca Iurasek Situazione nei primi 10 minuti con flusso pari a 60 pedoni/min: Situazione nei successivi 5 minuti. un sistema separa – code alle biglietterie tradizionali. Lo schema operativo rimane invariato rispetto allo scenario precedente. Si evidenzia quindi la possibilità di introdurre alcune modifiche alla modellazione delle biglietterie. in quanto è stata modificata solo la configurazione geometrica delle code delle biglietterie. Situazione nei primi 10 minuti con flusso pari a 60 pedoni/min: 9 . Si osserva che il problema è legato a una congestione delle file delle biglietterie.Esercitazione sull’analisi di simulazione della mobilità pedonale con il software AnyLogic Corso di Impianti e Terminali di Trasporto Studentessa: Francesca Iurasek Come si può vedere. la saturazione viene raggiunta nella fase di carico massimo. ▫ Modello con introduzione di sistema separa – code alle biglietterie tradizionali Si introduce nel secondo scenario. al fine di rendere più ordinata la disposizione dei pedoni in fila. dopo solo due minuti. ottimizzando quindi lo spazio disponibile per i pedoni in attesa del biglietto. non tanto delle file dei gates di accesso ai binari. La soluzione più immediata consisterebbe nell’adozione di biglietterie automatiche. alle file delle biglietterie: l’adozione del sistema separa – code non ha apportato significativi vantaggi. ▫ Modello con introduzione di due nuove biglietterie automatiche Nel terzo scenario si ipotizza la presenza di due biglietterie automatiche. anche in questo caso. La biglietteria tradizionale. impone tempi di attesa piuttosto elevati: ad essa dovrebbero rivolgersi solamente coloro che hanno necessità di informazioni o consigli riguardo la città e i trasporti (solitamente i turisti). con flusso pari a 120 pedoni/min: Si osserva che anche in questo scenario viene raggiunta la saturazione del sistema dopo circa due minuti dall’introduzione del carico massimo di pedoni in ingresso. è necessario creare un nuovo oggetto pedServices. che 10 . Il problema riscontrato è relativo. e quindi da tempi di attesa contenuti. a supporto del servizio delle due già presenti biglietterie tradizionali. caratterizzate da un’utenza che già conosce le caratteristiche della rete di trasporto. che viene rinominato “windows1”.Esercitazione sull’analisi di simulazione della mobilità pedonale con il software AnyLogic Corso di Impianti e Terminali di Trasporto Studentessa: Francesca Iurasek Situazione nei successivi 5 minuti. invece. Risulta perciò evidente la necessità di apportare modifiche non tanto alla configurazione geometrica delle code. quanto alle modalità di acquisto dei titoli di viaggio. Per differenziare le biglietterie automatiche da quelle tradizionali. le biglietterie automatiche (chance 3). 11 . medio 45 s. In windows1 viene specificata la distribuzione del tempo di ritardo in coda alle biglietterie automatiche. massimo 60 s. con valore minimo 30 s. che viene assunta triangolare. con valore minimo 20 s. che viene assunta triangolare. In pedSelectOutput vengono specificate le percentuali di utenti dirette verso i gates (chance 1). massimo 40 s.Esercitazione sull’analisi di simulazione della mobilità pedonale con il software AnyLogic Corso di Impianti e Terminali di Trasporto Studentessa: Francesca Iurasek rappresenta le biglietterie automatiche. le biglietterie tradizionali (chance 2). In windows viene specificata la distribuzione del tempo di ritardo in coda alle biglietterie tradizionali. windows e windows1 sono riportati in seguito. Lo schema operativo funzionale assume il seguente aspetto: I parametri assunti per gli oggetti pedSelectOutput. medio 30 s. la situazione si presenta critica già nella prima fase di esecuzione del modello. Un tentativo di soluzione dei problemi precedentemente esposti potrebbe prevedere l’eliminazione di una biglietteria tradizionale a favore di una biglietteria automatica.la corretta valutazione dei tempi di attesa in coda .Esercitazione sull’analisi di simulazione della mobilità pedonale con il software AnyLogic Corso di Impianti e Terminali di Trasporto Studentessa: Francesca Iurasek Si cerca di disporre le due nuove biglietterie in una posizione che interferisca il meno possibile con il flusso dei pedoni diretto ai treni e alle biglietterie tradizionali. Le criticità tuttavia sono legate ad un’ulteriore serie di fattori: .la modellazione della coda che sia il più possibile aderente al comportamento reale degli utenti. 12 . Situazione nei primi 10 minuti con flusso pari a 60 pedoni/min: Come si può vedere.la corretta valutazione delle percentuali di utenti dirette alle varie destinazioni . si propone inoltre di modificare il posizionamento delle biglietterie automatiche preesistenti. Si ipotizza di mantenere il sistema separa – code alle biglietterie tradizionali. I problemi sembrano direttamente connessi alla scelta del posizionamento delle biglietterie automatiche: infatti. la coda creatasi alle biglietterie automatiche risulta di intralcio ai pedoni diretti ai gates. Esercitazione sull’analisi di simulazione della mobilità pedonale con il software AnyLogic Corso di Impianti e Terminali di Trasporto Studentessa: Francesca Iurasek Situazione nei primi 10 minuti con flusso pari a 60 pedoni/min: Situazione nei successivi 5 minuti. con flusso pari a 120 pedoni/min: 13 . Per far ciò è necessario l’utilizzo di due funzionalità non illustrate nel tutorial: pedAttractor e pedWait. sotto carico massimo.Esercitazione sull’analisi di simulazione della mobilità pedonale con il software AnyLogic Corso di Impianti e Terminali di Trasporto Studentessa: Francesca Iurasek La situazione migliora sensibilmente rispetto al caso precedente. Si intende ora simulare la presenza di un elemento di attrazione per i pedoni in transito nel terminale. La situazione più critica viene riscontrata anche in questo caso in prossimità delle biglietterie. mediante il quale i pedoni si dirigono nell’area predefinita e lì attendono per un determinato periodo di tempo. tanto che la saturazione viene raggiunta. quale può essere ad esempio un cartellone con informazioni sulla rete di trasporto pubblico. Nello schema funzionale viene quindi inserito l’oggetto pedWait. PedAttractor è un oggetto facente parte della Pedestrian Library che consente di simulare la posizione in cui si dispongono i pedoni in attesa nelle vicinanze di un elemento di attrazione. per un utilizzo corretto di pedAttractor è necessario creare un’area attorno all’attrazione all’interno della quale si posizioneranno i pedoni in attesa mediante il comando pedArea. ▫ Modello con introduzione di un cartellone di informazioni (ad esempio mappa delle linee della metropolitana). Lo schema funzionale si configura nel modo seguente: 14 . dopo circa 6 minuti. Risulta quindi evidente la necessità di abbattere i tempi di attesa alle biglietterie automatiche e di ridurre sempre più la percentuale di utenti che si servono della biglietteria tradizionale. con flusso pari a 120 pedoni/min: 15 .Esercitazione sull’analisi di simulazione della mobilità pedonale con il software AnyLogic Corso di Impianti e Terminali di Trasporto Studentessa: Francesca Iurasek Situazione nei primi 10 minuti con flusso pari a 60 pedoni/min: Situazione nei successivi 5 minuti. caratterizzata da un raggio d’azione massimo di circa 10 cm. una volta compresi i passaggi fondamentali alla base dell’introduzione di nuovi oggetti nell’ambiente di lavoro e della modifica degli oggetti inseriti in precedenza. che sono in genere sensibilmente inferiori rispetto ai tempi di attesa propri delle biglietterie tradizionali. Particolare importanza nella creazione del modello riveste la definizione grafica di elementi quali code e aree di sosta. le criticità riscontrate – come d’altronde ci si aspettava . infatti non si sa con certezza quale sia il comportamento reale degli utenti. Dal punto di vista invece della mobilità pedonale all’interno del terminale. L’introduzione dell’elemento di attrazione sembra avere quindi rilevanza assai minore rispetto alle code alle biglietterie nell’accumulo di ritardo del sistema. Un miglioramento al sistema può essere apportato introducendo metodi di controllo ticket di nuova generazione e eliminando progressivamente le biglietterie. Si tratta di una tecnologia wireless a corto raggio (o “proximity-based”) che consente lo scambio bidirezionale di dati.Esercitazione sull’analisi di simulazione della mobilità pedonale con il software AnyLogic Corso di Impianti e Terminali di Trasporto Studentessa: Francesca Iurasek Anche in questo caso si osserva che la saturazione del sistema si raggiunge dopo circa 6 minuti dall’introduzione del carico massimo di passeggeri in ingresso. esso risulta – per simulazioni relativamente semplici come questa – di utilizzo non troppo complesso. In particolare per quanto riguarda le code. A fronte delle analisi condotte. risultano essere troppo elevati per un funzionamento corretto del terminale con un carico di utenti in ingresso pari a quello ipotizzato per l’ora di punta (120 pedoni/minuto). ossia effettuare pagamenti e controllare titoli di viaggio con dispositivi di lettura di ridotta potenza e dimensioni. Essa risulta tuttavia legata all’interazione tra una coda al gate e la coda alla biglietteria tradizionale. la definizione della spezzata che le rappresenta è di fondamentale importanza: variandone la forma è possibile variare la localizzazione dei punti più congestionati dell’area in esame. In questo modo. 16 . Ciò può costituire un limite della modellazione. al prezzo di una ridottissima distanza operativa (che in pratica richiede lo “sfioramento” delle entità comunicanti). in cui quindi il numero di utenti in coda alle biglietterie risulti drasticamente ridotto. Per un ottimale deflusso pedonale. è possibile fare alcune considerazioni conclusive. è dunque necessaria la diffusione di sistemi di controllo biglietti di ultima generazione: ne è un esempio la tecnologia NFC (Near Field Communications). Infatti anche i tempi di attesa alle biglietterie automatiche. è possibile concludere operazioni di pagamento e bigliettazione. Il software presenta inoltre un’interfaccia grafica il cui funzionamento diventa in breve tempo intuitivo.riguardano soprattutto le biglietterie. quali ad esempio telefoni cellulari. Osservazioni e conclusioni. Per quanto riguarda il programma AnyLogic.
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