crowd:it Version 2.31.0 ist released!

Integration von makroskopischen Bereichen

Ab sofort ist es in crowd:it möglich, hybride Simulationen zu erstellen. Diese hybriden Simulationen kombinieren unser bisheriges mikroskopisches Individualmodell mit makroskopisch aufgelösten Bereichen, in denen die einzelnen Agenten zu Dichten und Flüssen aggregiert werden. Der Clou: Die ursprünglichen Agenten verlieren ihre individuellen Eigenschaften nicht, sondern werden nach dem Verlassen des makroskopischen Bereichs mit ihren ursprünglichen Eigenschaften wieder ins Szenario eingefügt. Dies ist das weltweit einzige Modell, das dazu in der Lage ist.

Was bringt das für Vorteile?

Für großflächige Szenarien, in denen lange Laufwege abgebildet werden sollen, auf denen ein Einrichtungsverkehr ohne Staugefahr besteht, haben wir oftmals ein Performanceproblem. Denn – obwohl diese Bereiche aus Analysesicht nicht interessant sind, müssen sie dennoch fein aufgelöst werden und die Personenbewegung Schritt für Schritt berechnet. Diese Rechenzeit können wir verkürzen, indem wir uns der Eigenschaften des Fundamentaldiagramms bedienen und Personen in Dichten aggregieren, die dann entlang der Wege „fließen“. Wie dies wissenschaftlich genau funktioniert, wird in dieser Masterarbeit beschrieben.

Für die Anwendenden hat es den Vorteil, dass flächenmäßig große Bereiche schneller simuliert werden können.

Wie kann ich makroskopischen Bereiche modellieren?

Die makroskopischen Bereiche können einfach über unsere Werkzeugleiste hinzugefügt werden. Dabei sind ein paar Besonderheiten zu beachten:

• Die Eintritts- und Austrittskanten aus dem Bereich müssen parallel zueinander sein
• Die Austrittskante darf nicht kürzer sein als die Eintrittskante -> es könnten sonst in der makroskopischen Bereich Staus entstehen, die wir nicht abbilden könnten bzw. auch nicht wollen.
• Es macht Sinn, die makroskopische Zone an allen anderen Kanten mit Hindernissen zu begrenzen.
• Die Zonen müssen nicht auf Pfade der Agenten gelegt werden, sie funktionieren analog zu skalierten Bereichen

Und wer garantiert mir, dass das alles valide ist?

Wie in der Masterarbeit zu lesen, haben wir das Modell so kalibriert, dass sich die Räumungszeiten zwischen rein mikroskopischer Simulation und der hybriden Simulation um weniger als 20% unterscheiden.

Hier ist ein Beispiel, wie die multiskalaren Simulationen in der Praxis aussehen könnten:

Metainformationen zur besseren Strukturierung des Projekts

Kennen Sie das? Sie haben ein Projekt, stellen fest, dass sie in der einen Version was ausprobiert haben und verpacken diese Information direkt in den Dateinamen, damit Sie sie später wieder erkennen? Mit der Zeit werden die Dateinamen immer länger und weniger aussagekräftig und Sie wissen nicht, wie Sie die Informationen am besten speichern können? Mit unserem neuen Feature, in dem direkt beim Speichern eine Beschreibung mitgegeben werden kann, sind diese Zeiten vorbei. Mit diesem Release können sowohl Simulationsobjekten als auch dem Szenario selbst eine aussagekräftige Beschreibung hinzugefügt werden.