Università degli Studi di Trieste Facoltà di Ingegneria Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Civile Corso di Impianti e Terminali di Trasporto Esercitazione 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
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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 Trasporto
Esercitazione 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
Esercitazione sull’analisi di simulazione della mobilità pedonale con il software AnyLogic
Corso di Impianti e Terminali di Trasporto
Studentessa: Francesca Iurasek
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Scopo dell’esercitazione.
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). Per quanto riguarda il terminale considerato, si fa riferimento ad una planimetria -
già presente nella cartella relativa al programma stesso - che rappresenta una stazione di una
metropolitana.
Il software utilizzato e la costruzione del modello.
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, diagrammi di flusso ecc..) che definiscono quali modifiche subirà il sistema
oggetto di modellazione, una volta noto lo stato iniziale del sistema stesso. L’esecuzione
del modello di simulazione descrive quindi gli stati assunti dal sistema in una distribuzione
(continua o discreta) di istanti temporali.
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.
Nella figura seguente sono indicate diverse categorie di problemi affrontabili con modelli di
simulazione, affiancate al corrispondente livello di astrazione.
Correlati al livello di astrazione, si possono distinguere tre approcci all’analisi di
simulazione: gli approcci tradizionali, SD (System Dynamics) e DE (Discrete Event),
caratterizzati da un più alto livello di astrazione, e l’ultimo approccio sviluppato, AB (Agent
Based), caratterizzato da un processo “bottom-up” (“dal basso verso l’alto”) ossia
focalizzato sul comportamento del singolo oggetto facente parte del modello.
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Le caratteristiche dei diversi paradigmi di simulazione sono descritte più precisamente nei
punti seguenti.
Approccio SD (System Dynamics): consente di comprendere le dinamiche di
funzionamento di sistemi complessi. Prevede lo studio di cicli retroattivi (feedback
loops) che descrivono l’interazione tra struttura organizzativa del modello e ritardi
temporali. 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), mentre i secondi
rappresentano quantità caratteristiche di un dato intervallo di tempo.] È di
fondamentale importanza ricordare che elementi appartenenti ad uno stesso stock
sono indistinguibili (non hanno individualità).
L’approccio SD è adatto per scenari di lungo periodo, per una programmazione a
livello strategico e macroscopico.
Approccio DE (Discrete Event): prevede la definizione di entità passive (che
possono rappresentare persone, documenti eccetera), inserite all’interno di un
processo, ossia una sequenza di operazioni. Lo scorrere continuo del tempo viene in
questo modo discretizzato, e si ottiene un numero finito di istanti caratterizzati
dallo svolgimento di diverse operazioni. È importante notare che, sebbene ogni
oggetto del modello sia concepito individualmente come un’ entità, ne vengono
ignorati diversi dettagli, quali l’esatta geometria, l’accelerazione/decelerazione che
subisce, eccetera.
L’approccio DE è adatto per risolvere problematiche di tipo “tattico”, in cui risulti
chiara e sensata la definizione di una sequenza di operazioni da seguire.
Approccio AB (Agent Based): è un approccio “individuo – centrico”, che si colloca
quindi all’estremo opposto dell’approccio SD nella scala dell’astrazione. Vengono
definiti gli agenti (persone, veicoli, eccetera) e il loro comportamento; gli agenti
vengono poi inseriti in un certo ambiente. Il comportamento globale del sistema
viene determinato quindi come risultato delle mutue interazioni di molti
comportamenti individuali.
L’approccio AB è adatto alla risoluzione di problematiche a livello microscopico e
operativo.
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Breve descrizione del software AnyLogic.
Il software AnyLogic può essere utilizzato secondo tutti i paradigmi di simulazione appena
descritti. In questa esercitazione si sperimenta l’utilizzo del paradigma AB (Agent Based),
che è fra i tre esistenti il più adatto alla simulazione della mobilità pedonale in una
determinata area. AnyLogic è provvisto di una apposita libreria per la modellazione della
mobilità pedonale: la Pedestrian Library.
Introduzione alla 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 viene
caricata nell’ambiente di lavoro del programma. Nel modello di simulazione costruito con
la Pedestrian Library, i pedoni si muovono in un’area definita dall’utente e interagiscono
con diversi tipi di ostacoli e con gli altri pedoni. In seguito all’esecuzione del modello si
ottengono svariate informazioni: ad esempio, é possibile stimare il tempo di attesa in
determinate aree, per evidenziare eventuali difetti geometrici dell’edificio o
dell’infrastruttura considerati, o eventuali difetti nella modellazione.