simulazione pedonale anylogic bozza
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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.
Pedestrian Library Tutorial – Subway Entrance Model.
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”. Con questo tutorial è possibile apprendere l’utilizzo delle funzionalità base della
Pedestrian Library. In seguito vengono riportate le fasi della procedura seguita.
1. Creazione del nuovo modello e visualizzazione dell’ambiente di lavoro di AnyLogic
2. Disegno degli elementi dell’animazione del modello
3. Creazione di un flusso pedonale
4. Regolazione delle impostazioni del modello
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5. Prima esecuzione del modello
6. Aggiunta di tornelli di controllo ticket
7. Aggiunta di un sistema di modifica interattiva del numero di pedoni in ingresso
8. Aggiunta di biglietterie
Utilizzo del modello: scenari alternativi e dati di output.
Considerazioni preliminari.
Prima di iniziare a lavorare con il modello appena creato, si ritiene opportuno fare alcune
considerazioni.
Si sottolinea in primo luogo il carattere puramente “ideale” e teorico del modello, in
quanto il layout oggetto di studio non rappresenta una stazione della metropolitana
realmente esistente. Tuttavia si ritiene utile operare un tentativo di contestualizzazione del
modello, non tanto per un’elaborazione dettagliata di dati reali (che non sarebbe ora né
possibile né sensata ovviamente), 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, con due biglietterie e quattro
tornelli di controllo biglietti/accesso ai binari.
In secondo luogo, 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.com/metro/table.html. Nel caso
specifico, sono stati considerati i dati relativi alla metropolitana di Roma:
Città Roma
n. linee 2
n. stazioni totali 52
n. passeggeri/giorno totali 907000
Tenendo presente che non si ha alcuna pretesa di precisione, ma si vuole solamente
verificare a grandi linee la coerenza dei dati di input suggeriti con una situazione reale, 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.
Per quanto riguarda il numero di passeggeri in ingresso al minuto, si considera un intervallo
i cui estremi sono 0 (valore minimo) e 120 (valore massimo). [Il valore massimo è stato
scelto ipotizzando l’arrivo contemporaneo di due autobus urbani, di capienza pari a 80
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posti, completamente pieni, ipotizzando che il 75% dei passeggeri presenti nei due autobus
sia diretto verso la metropolitana.]
Per ogni scenario di quelli proposti in seguito, si esegue la simulazione nel seguente modo:
- prima fase: ingresso di circa 60 passeggeri/min per i primi dieci minuti della durata della
simulazione;
- seconda fase: si ipotizza un incremento di passeggeri in ingresso, che raggiungono il
valore massimo di 120 passeggeri/min.
Scenari alternativi proposti.
Allo scopo di sperimentare in diverse condizioni il funzionamento del modello appena
creato, 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).
▫ 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. L’ambiente assume l’aspetto seguente ( in
seguito l’ambiente viene riproposto graficamente solo nell’immagine del modello in
esecuzione).
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Lo schema operativo assume la configurazione seguente:
I parametri assunti per gli oggetti pedSelectOutput e windows sono evidenziati dalle
immagini riportate in seguito.
In pedSelectOutput vengono specificate
le percentuali di utenti dirette verso i
gates (chance 1) e verso le biglietterie
tradizionali (chance 2).
In windows viene specificata la
distribuzione del tempo di ritardo in
coda alle biglietterie tradizionali, che
viene assunta triangolare, con valore
minimo 30 s, massimo 60 s, medio 45 s.
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Situazione nei primi 10 minuti con flusso pari a 60 pedoni/min:
Situazione nei successivi 5 minuti, con flusso pari a 120 pedoni/min:
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Come si può vedere, la saturazione viene raggiunta nella fase di carico massimo,
dopo solo due minuti. Si osserva che il problema è legato a una congestione delle
file delle biglietterie, non tanto delle file dei gates di accesso ai binari.
Si evidenzia quindi la possibilità di introdurre alcune modifiche alla modellazione
delle biglietterie.
▫ Modello con introduzione di sistema separa – code alle biglietterie tradizionali
Si introduce nel secondo scenario, un sistema separa – code alle biglietterie
tradizionali, al fine di rendere più ordinata la disposizione dei pedoni in fila,
ottimizzando quindi lo spazio disponibile per i pedoni in attesa del biglietto.
Lo schema operativo rimane invariato rispetto allo scenario precedente, 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:
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Situazione nei successivi 5 minuti, 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. Il
problema riscontrato è relativo, anche in questo caso, alle file delle biglietterie:
l’adozione del sistema separa – code non ha apportato significativi vantaggi.
Risulta perciò evidente la necessità di apportare modifiche non tanto alla
configurazione geometrica delle code, quanto alle modalità di acquisto dei titoli di
viaggio. La soluzione più immediata consisterebbe nell’adozione di biglietterie
automatiche, caratterizzate da un’utenza che già conosce le caratteristiche della
rete di trasporto, e quindi da tempi di attesa contenuti. La biglietteria tradizionale,
invece, 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).
▫ Modello con introduzione di due nuove biglietterie automatiche
Nel terzo scenario si ipotizza la presenza di due biglietterie automatiche, a supporto
del servizio delle due già presenti biglietterie tradizionali.
Per differenziare le biglietterie automatiche da quelle tradizionali, è necessario
creare un nuovo oggetto pedServices, che viene rinominato “windows1”, che
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rappresenta le biglietterie automatiche. Lo schema operativo funzionale assume il
seguente aspetto:
I parametri assunti per gli oggetti pedSelectOutput, windows e windows1 sono
riportati in seguito.
In pedSelectOutput vengono specificate
le percentuali di utenti dirette verso i
gates (chance 1), le biglietterie
tradizionali (chance 2), le biglietterie
automatiche (chance 3).
In windows viene specificata la
distribuzione del tempo di ritardo in
coda alle biglietterie tradizionali, che
viene assunta triangolare, con valore
minimo 30 s, massimo 60 s, medio 45 s.
In windows1 viene specificata la
distribuzione del tempo di ritardo in
coda alle biglietterie automatiche, che
viene assunta triangolare, con valore
minimo 20 s, massimo 40 s, medio 30 s.
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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.
Si ipotizza di mantenere il sistema separa – code alle biglietterie tradizionali.
Situazione nei primi 10 minuti con flusso pari a 60 pedoni/min:
Come si può vedere, la situazione si presenta critica già nella prima fase di
esecuzione del modello. 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. Le criticità
tuttavia sono legate ad un’ulteriore serie di fattori:
- la corretta valutazione dei tempi di attesa in coda
- la corretta valutazione delle percentuali di utenti dirette alle varie destinazioni
- la modellazione della coda che sia il più possibile aderente al comportamento
reale degli utenti.
Un tentativo di soluzione dei problemi precedentemente esposti potrebbe
prevedere l’eliminazione di una biglietteria tradizionale a favore di una biglietteria
automatica; si propone inoltre di modificare il posizionamento delle biglietterie
automatiche preesistenti.
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Situazione nei primi 10 minuti con flusso pari a 60 pedoni/min:
Situazione nei successivi 5 minuti, con flusso pari a 120 pedoni/min:
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La situazione migliora sensibilmente rispetto al caso precedente, tanto che la
saturazione viene raggiunta, sotto carico massimo, dopo circa 6 minuti. La
situazione più critica viene riscontrata anche in questo caso in prossimità delle
biglietterie. 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.
▫ Modello con introduzione di un cartellone di informazioni (ad esempio mappa delle
linee della metropolitana).
Si intende ora simulare la presenza di un elemento di attrazione per i pedoni in
transito nel terminale, quale può essere ad esempio un cartellone con informazioni
sulla rete di trasporto pubblico. Per far ciò è necessario l’utilizzo di due funzionalità
non illustrate nel tutorial: pedAttractor e 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.
Nello schema funzionale viene quindi inserito l’oggetto pedWait, mediante il quale i
pedoni si dirigono nell’area predefinita e lì attendono per un determinato periodo
di tempo.
Lo schema funzionale si configura nel modo seguente:
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Situazione nei primi 10 minuti con flusso pari a 60 pedoni/min:
Situazione nei successivi 5 minuti, con flusso pari a 120 pedoni/min:
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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. Essa
risulta tuttavia legata all’interazione tra una coda al gate e la coda alla biglietteria
tradizionale. 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.
Osservazioni e conclusioni.
A fronte delle analisi condotte, è possibile fare alcune considerazioni conclusive.
Per quanto riguarda il programma AnyLogic, esso risulta – per simulazioni relativamente semplici
come questa – di utilizzo non troppo complesso, 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. Il software presenta inoltre un’interfaccia grafica il cui funzionamento
diventa in breve tempo intuitivo.
Particolare importanza nella creazione del modello riveste la definizione grafica di elementi quali
code e aree di sosta. In particolare per quanto riguarda le code, 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. Ciò può costituire un limite della
modellazione, 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, le criticità riscontrate –
come d’altronde ci si aspettava - riguardano soprattutto le biglietterie. Infatti anche i tempi di
attesa alle biglietterie automatiche, che sono in genere sensibilmente inferiori rispetto ai tempi di
attesa propri delle biglietterie tradizionali, 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).
Per un ottimale deflusso pedonale, in cui quindi il numero di utenti in coda alle biglietterie risulti
drasticamente ridotto, è dunque necessaria la diffusione di sistemi di controllo biglietti di ultima
generazione: ne è un esempio la tecnologia NFC (Near Field Communications). Si tratta di una
tecnologia wireless a corto raggio (o “proximity-based”) che consente lo scambio bidirezionale di
dati, caratterizzata da un raggio d’azione massimo di circa 10 cm. In questo modo, al prezzo di una
ridottissima distanza operativa (che in pratica richiede lo “sfioramento” delle entità comunicanti),
è possibile concludere operazioni di pagamento e bigliettazione, ossia effettuare pagamenti e
controllare titoli di viaggio con dispositivi di lettura di ridotta potenza e dimensioni, quali ad
esempio telefoni cellulari.