Die MATSim-Schleife

In einem Satz

Im konvergierten Zustand werden Szenarien verglichen; die Kalibrierung stimmt die Parameter auf die Beobachtung ab.

Warum das zählt

Jede Person behält bis zu fünf Pläne. In jeder Iteration wird ein Plan auf Netz und Fahrplan ausgeführt, bewertet und im Replanning entweder behalten (85 %) oder verändert — neue Route, verschobene Zeiten, anderes Verkehrsmittel für eine Subtour (je 5 %). Über 400 Iterationen füllt sich das Plangedächtnis, der schlechteste Plan wird vergessen, der mittlere Score flacht ab; in den letzten 20 % ist die Innovation abgeschaltet.

Agentenbasierte Simulation wird meist mit Gleichungen oder mit dem Screenshot eines laufenden Modells erklärt. Beides zeigt nicht, warum Planende sich dafür interessieren sollten. Diese Explainer zeigen den Mechanismus selbst — eine Person, ein Tag, ein Score — damit die Zahlen im Dashboard keine Blackbox mehr sind.

Quellen

• Scoring-Parameter sind typische MATSim-Werte (illustrativ); vgl. Horni, Nagel & Axhausen (2016), Kap. 3
• Horni, A., Nagel, K. & Axhausen, K. W. (Hrsg.) (2016): The Multi-Agent Transport Simulation MATSim. Ubiquity Press

Was Sie sehen

1. 00.0Pläne → Simulation → Scoring → Replanning
2. 02.0Plangedächtnis füllt sich
3. 06.0Mittlerer Score steigt
4. 14.0Innovation aus, letzte 20 %
5. 17.0Konvergiert

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