交通シミュレーション

交通シミュレーションまたは交通システムのシミュレーションは、コンピュータソフトウェアの応用を通じて交通システム（高速道路のジャンクション、幹線道路、ラウンドアバウト、ダウンタウンのグリッドシステムなど）を数学的にモデル化し、交通システムの計画、設計、運用をより良く支援することです。 ^[1]交通システムのシミュレーションは1950年代に始まり、^{[2]現在では}交通工学と交通計画の重要な分野となっています。さまざまな国や地域の交通機関、学術機関、コンサルティング会社が、交通ネットワークの管理を支援するためにシミュレーションを使用しています。

輸送におけるシミュレーションは、解析的または数値的な処理には複雑すぎるモデルを研究でき、実験的研究に使用でき、解析的または数値的な処理では失われる可能性のある詳細な関係を研究でき、現在および将来のシナリオの魅力的な視覚的デモンストレーションを作成できるため重要です。

シミュレーションを理解するには、システム状態の概念を理解することが重要です。システム状態とは、時間の経過に伴うシステムの進化を記述するのに十分な情報を含む変数の集合です。^{[3]システム状態は}離散的または連続的のいずれかです。交通シミュレーションモデルは、離散的および連続的な時間、状態、および空間に従って分類されます。^[4]

輸送におけるシミュレーション方法では、確率と統計、微分方程式、数値法など、さまざまな理論を採用できます。

• モンテカルロ法

最も初期の離散事象シミュレーションモデルの一つはモンテカルロシミュレーションであり、一連の乱数を使用して交通状況を合成する。^[5]

• セルオートマトンモデル

これに続いて、決定論的なルールからランダム性を生成する セルオートマトンモデルが登場しました。

• 離散イベントと連続時間シミュレーション

最近の手法では、離散イベントシミュレーションまたは連続時間シミュレーションのいずれかが使用されています。離散イベントシミュレーションモデルは、確率的（ランダム成分を含む）かつ動的（時間が変数）です。たとえば、単一サーバーキューは、サーバーが通常単一の場所にあり、離散的であるため（信号機など）、離散イベントシミュレーションを使用して非常に適切にモデル化できます。一方、連続時間シミュレーションは、モデルが時間間隔内で入力、状態、および出力の軌跡を持つ必要があるという離散イベントシミュレーションの欠点を解決できます。この方法では、微分方程式、具体的には数値積分法を使用する必要があります。^{[6]これらの方程式は、}オイラー法などの単純な方法から、ホイン法やルンゲ・クッタ法などの高次テイラー級数法まで多岐にわたります。^[7]

• 車両追従モデル

微視的連続時間モデルのクラスである車両追従モデルも、微分方程式に基づいています。重要なモデルには、パイプ、インテリジェント ドライバー モデル、およびGipps モデルがあります。これらは、各車両の動作 (「微視的」) をモデル化して、交通システム全体 (「巨視的」) への影響を調べます。車両追従モデル (Gipps と Heun など) で数値手法を使用すると、システムの遅延やボトルネックの特定など、交通状況に関する重要な情報を生成できます。

上記の方法は、一般的には既存のシステムの動作をモデル化するために使用され、さまざまな条件 (レイアウトの変更、車線閉鎖、さまざまなレベルの交通量など) の下で特定の対象エリアに焦点が当てられることがよくあります。交通計画と予測を使用すると、広範な地理的エリアでの交通需要をより幅広く理解し、ネットワーク内のさまざまなリンク (セクション) での将来の交通量を予測し、さまざまな成長シナリオを組み込み、フィードバック ループを使用して混雑が移動の分布に与える影響を組み込むことができます。

交通シミュレーションモデルは、ミクロ、マクロ、時にはメソスコピックな観点から有用である。シミュレーションは、交通計画と交通設計および運用の両方に適用できる。交通計画では、シミュレーションモデルは、地域の都市開発パターンが交通インフラのパフォーマンスに与える影響を評価する。地域計画組織はこれらのモデルを使用して、地域の大気質などの仮定のシナリオを評価し、より持続可能な移動につながる土地利用政策の策定に役立てている。一方、交通システムの運用と設計のモデリングは、高速道路の回廊やピンチポイントなど、より小規模に焦点を当てている。車線の種類、信号のタイミング、その他の交通関連の質問は、ローカルシステムの有効性と効率性を改善するために調査される。^[8]一部のシミュレーションモデルは運用またはシステム計画のいずれかをモデル化することに特化しているが、一部のモデルはある程度両方をモデル化できる。

計画用でもシステム運用用でも、シミュレーションはさまざまな輸送モードで使用できます。

乗客と貨物の両方の移動のための地上輸送は、おそらくシミュレーションが最も広く使用されている分野です。シミュレーションは、遅延、汚染、混雑などの計画、設計、運用を分析するために、回廊レベルまたはより複雑な道路グリッドネットワークレベルで実行できます。地上輸送モデルには、車両、トラック、バス、自転車、歩行者など、すべての道路移動モードを含めることができます。従来の道路交通モデルでは、通常、特定のグループのすべての車両が同じ行動規則に従う、交通の集約的な表現が使用されます。マイクロシミュレーションでは、ドライバーの行動とネットワークのパフォーマンスが含まれ、完全な交通問題（インテリジェント交通システム、ショックウェーブなど）を調査できます。^[9]

鉄道は貨物と乗客の両方にとって重要な移動手段です。貨物輸送のための鉄道のモデル化は、運用効率を決定し、計画決定を合理化するために重要です。^[10]貨物シミュレーションには、専用のトラックレーン、商品の流れ、回廊とシステムの容量、交通割り当て/ネットワークフロー、旅行需要予測を含む貨物計画などの側面が含まれます。^[11]

海上輸送と航空輸送は、経済にとって重要な 2 つの分野です。海上シミュレーションには主にコンテナ ターミナルのモデリングが含まれ、コンテナ処理のロジスティクスを扱ってシステム効率を向上させます。航空輸送シミュレーションには主に空港ターミナルの運用 (手荷物処理、セキュリティ チェックポイント) と滑走路の運用のモデリングが含まれます。

個々のモードをシミュレートすることに加えて、実際にはモードが統合され、個々のモードでは見落としがちな複雑さが増すため、マルチモーダル ネットワークをシミュレートすることがより重要になることがよくあります。インターモーダル ネットワーク シミュレーションでは、包括的な観点から特定のネットワークの影響をよりよく理解し、その影響をより正確に表して、重要なポリシーの影響を実現することもできます。インターモーダル シミュレーターの例として、Azalient が開発した Commuter があります。これは、シミュレーション中にエージェントによる動的なルートとモードの選択の両方を導入します。このタイプのモデリングは、従来のマイクロシミュレーションよりも細かいレベルで需要と移動を考慮するため、ナノシミュレーションと呼ばれます。

交通におけるシミュレーションは、都市環境シミュレーションと統合することもできます。都市環境シミュレーションでは、道路網を含む大規模な都市部をシミュレートし、土地利用や交通網の都市環境に対するその他の計画上の意味をより深く理解します。

シミュレーションソフトウェア^[12]はさまざまな点で改良されつつあります。数学、工学、コンピューティングの新たな進歩により、シミュレーションソフトウェアプログラムはますます高速化、高性能化、詳細指向化、そしてよりリアルなものになっています。^[13]

交通モデルは、一般的にミクロ、メソ、マクロ、メタスコピックの 4 つのモデルに分類できます。ミクロモデルは、個々の車両のダイナミクスや個々の旅行者の行動など、交通システムの個々の要素を研究します。メソモデルは、要素が均質であると見なされる小グループ内の交通要素を分析します。典型的な例は、車両隊列のダイナミクスや世帯レベルの旅行行動です。マクロモデルは、集約された交通フロー ダイナミクスやゾーン レベルの旅行需要分析など、交通要素の集約された特性を扱います。

マイクロシミュレーション モデルは、個々の車両の動きを秒単位または秒未満単位で追跡します。マイクロシミュレーションは、乱数を使用して車両の生成、ルート決定の選択、動作の決定を行います。この変動のため、必要な精度を得るには、異なる乱数シードを使用してモデルを複数回実行する必要があります。システムが定常状態に達する前に「ウォームアップ」期間があるため、この期間は結果から除外する必要があります。

マイクロシミュレーション モデルは通常、アニメーション表示とテキスト ファイルでの数値出力の 2 種類の結果を生成します。誤った解釈を防ぐために、ソフトウェアが数値結果をどのように蓄積して要約したかを理解することが重要です。アニメーションを使用すると、アナリストはパフォーマンスを迅速に評価できますが、定性的な比較に限定されます。アニメーションで確認できる問題の主な兆候は、永続的なキューの形成です。

「有効性の尺度」（MOE）は、各シミュレーション プログラムに固有の方法で計算または定義できます。MOE は、特定の代替案がプロジェクトの目的をどの程度満たしているかを分類するシステム パフォーマンス統計です。シミュレーション モデルを分析する場合、次の MOE が最も一般的です。

• 「VMT」（車両走行マイル数）は、システム内の車両の数と走行距離の組み合わせとして計算されます。
• 「VHT」（車両移動時間）は、リンク交通量とリンク移動時間の積として計算され、すべてのリンクにわたって合計されます。
• 「平均システム速度」は VMT/VHT に等しくなります。
• 「システム全体の遅延」は、さまざまな渋滞緩和策を評価する最も効果的な方法の 1 つであり、通常、一般の人が注目するのは MOE です。遅延はいくつかの方法で計算できます。一部の方法では、自由流れ条件を超える遅延のみを遅延と見なします。他の方法では、交通規制装置の結果として発生するベースライン遅延が含まれます。加速および減速の遅延を含める方法もあれば、停止遅延のみを含める方法もあります。

交通シミュレーション ツールから一般的に報告されるその他のメトリックには、次のものがあります。

• リンク道路区間の速度、流れ、密度、移動時間、遅延、停止時間
• 交差点の旋回量、遅延、
• 所要時間
• ループ検出器は速度、占有率、ヘッドウェイ、ギャップを記録します
• 車両の軌跡と速度と距離のプロット

マイクロシミュレーション モデルの出力は、米国連邦高速道路容量マニュアル(HCM)の出力とは異なります。たとえば、ほとんどの HCM 手順では、1 つの交差点の動作が隣接する道路の状況によって影響を受けないことが前提となっています (HCS 2000 フリーウェイを除く)。ある場所からの「ルーバーネッキング」や長い渋滞が別の場所に干渉することは、この前提に反します。

HCM 2010 では、交通シミュレーション ソフトウェアからのどの種類の出力が HCM での分析や HCM との比較に最も適しているか (車両の軌跡や生のループ検出器の出力など) に関する改訂されたガイダンスが提供されています。

HCM では、遅延は交差点のサービス レベル (LOS) を推定するために使用されます。ただし、マイクロシミュレーション プログラムと HCM が遅延を定義する方法には明確な違いがあります。HCM は、1 時間内の最も長い 15 分間の平均制御遅延を使用して、調整されたフローに基づいて遅延を計算します。合計遅延と制御遅延の区別は重要です。制御遅延とは、信号制御によってグループが減速または停止する場合です。遅延の計算方法を理解するには、ソフトウェアのドキュメントを確認することが重要です。マイクロシミュレーション出力を使用して LOS を見つけるには、遅延を 15 分間隔で累積し、異なるランダム シードを使用して複数回実行して平均化する必要があります。HCM は調整されたフローを使用するため、遅延を比較する別の方法は、シミュレーション入力の 15 分間のピーク ボリュームをピーク時間係数 (PHF) で割って、シミュレーションのボリュームを増やすことです。

HCM 2000 では、キューを、システムによるサービスを受けるのを待っている車両、自転車、または人の列と定義しており、キューの先頭からの流量によってキュー内の平均速度が決まります。キューの最後尾に加わるゆっくりと移動する車両や人は、通常、キューの一部と見なされます。これらの定義は多少相対的であり、あいまいな場合があります。ほとんどのマイクロシミュレーション プログラムでは、キューの長さはそのターン ベイまたはレーンのストレージ容量を超えることはできません。隣接リンクへのオーバーフローやネットワークからのオーバーフローは、結果に影響を与える可能性がありますが、通常は考慮されません。(この場合、回避策として、これらの影響を一時的に無視し、リンクのネットワークまたはストレージ領域を最大キューの長さを含むように拡張することができます。) ^[14]

• Hollander, Yaron (2016)。完全な初心者のためのトラフィックモデリング。CTthink!。
• Treiber, M.; Kesting, A. (2013). 交通流ダイナミクス. Springer.
• 「マイクロシミュレーションを使用した交通分析の実施に必要な労力レベルに関するガイダンス」(PDF)。連邦道路管理局。2014 年 3 月。