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Just do it! Combining agent-based travel demand models with queue based-traffic flow models

Heinrichs, Matthias und Erdmann, Jakob und Behrisch, Michael (2018) Just do it! Combining agent-based travel demand models with queue based-traffic flow models. In: Procedia Computer Science, 2018 (130), Seiten 858-864. Science Direct. The 9th International Conference on Ambient Systems, Networks and Technologies, ANT2018, 07.05.2018-10.05.2018, Porto, Portugal. doi: 10.1016/j.procs.2018.04.081. ISSN 1877-0509.

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Offizielle URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050918304435

Kurzfassung

Proper travel demand models aim to create an equilibrium between expected travel times in the planning phase and simulated travel times after mapping the road traffic on the road network. While agent-based travel demand models (ABM) focus on the trip generation mainly based on pre-calculated travel times, traffic flow models simulate these trips and compute travel times taking into account speed restrictions and road capacities. This leads to deviations between the simulated travel times and the initially expected ones especially during rush hour so that both models are not in equilibrium state. Due to the complexity and limited computational resources, combinations of these two models are often simplified in either one or both parts. In this work we present an iteratively combined simulation model with feedback of travel times. We couple an ABM with a queue-based traffic flow model which simulates the set of trips for each agent. The ABM used adjusts its activity generation, destination choice and mode choice according to the re-calculated travel times resulting in more realistic day plans. The traffic flow model takes the sequential character of the trips into account and propagates the delay to the subsequent trips of each modelled agent, resulting in feasible trips. We show that equilibrium of travel time between these two models can be achieved with a low number of iterations. Our approach is sensitive to new travel times in destination and mode choice and results in trips which are consistent for a whole day for each modelled agent.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/119795/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Just do it! Combining agent-based travel demand models with queue based-traffic flow models
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Heinrichs, MatthiasMatthias.Heinrichs (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0175-2787NICHT SPEZIFIZIERT
Erdmann, Jakobjakob.erdmann (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4195-4535NICHT SPEZIFIZIERT
Behrisch, Michaelmichael.behrisch (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-0032-7930NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:25 April 2018
Erschienen in:Procedia Computer Science
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
Band:2018
DOI:10.1016/j.procs.2018.04.081
Seitenbereich:Seiten 858-864
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Shakshuki, ElhadiAcadia University, CanadaNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Yasar, AnsarHasselt University, BelgiumNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Verlag:Science Direct
Name der Reihe:Procedia Computer Science
ISSN:1877-0509
Status:veröffentlicht
Stichwörter:agent-based modelling; traffic flow; travel demand; dynamic traffic assignment
Veranstaltungstitel:The 9th International Conference on Ambient Systems, Networks and Technologies, ANT2018
Veranstaltungsort:Porto, Portugal
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsdatum:07.05.2018-10.05.2018
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Verkehrssystem
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V VS - Verkehrssystem
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - Verkehrsentwicklung und Umwelt II (alt)
Standort: Berlin-Adlershof
Institute & Einrichtungen:Institut für Verkehrsforschung > Mobilität und urbane Entwicklung
Institut für Verkehrssystemtechnik > Datenerfassung und Informationsgewinnung
Hinterlegt von: Heinrichs, Matthias
Hinterlegt am:02 Mai 2018 09:55
Letzte Änderung:29 Mär 2023 00:37

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