Микросимуляция

Микросимуляция — это использование компьютеризированных аналитических инструментов для анализа таких действий, как движение транспорта по шоссе через перекресток, финансовые операции или патогены, распространяющие болезни среди населения, на уровне детализации отдельных лиц. Синонимы включают микроаналитическое моделирование. и микроскопическое моделирование . Микросимуляцию с ее упором на стохастические или основанные на правилах структуры не следует путать с аналогичным дополнительным методом многоагентного моделирования , который больше фокусируется на поведении людей.

Например, модель микросимуляции дорожного движения можно использовать для оценки эффективности удлинения полосы поворота на перекрестке и, таким образом, помочь решить, стоит ли тратить деньги на фактическое удлинение полосы движения.

Введение

Микросимуляцию можно отличить от других типов компьютерного моделирования, рассматривая взаимодействие отдельных единиц, таких как люди или транспортные средства . Каждый блок рассматривается как автономный объект, и взаимодействие блоков может варьироваться в зависимости от стохастических (рандомизированных) параметров. Эти параметры предназначены для отражения индивидуальных предпочтений и тенденций. Например, в модели дорожного движения некоторые водители осторожны и ждут большого разрыва перед поворотом, в то время как другие агрессивны и допускают небольшие перерывы. Аналогичным образом, в модели общественного здравоохранения люди могут различаться по своей устойчивости к вирусу, а также по личным привычкам, которые способствуют распространению вируса (например, насколько часто/тщательно они моют руки).

Международная ассоциация микромоделирования, определяет микросимуляцию как метод моделирования, который действует на уровне отдельных единиц, таких как люди, домашние хозяйства, транспортные средства или фирмы. В рамках модели каждая единица представлена ​​записью, содержащей уникальный идентификатор и набор связанных атрибутов – например, список лиц с известным возрастом, полом, семейным положением и статусом занятости; или список транспортных средств с известным происхождением, пунктом назначения и эксплуатационными характеристиками. Затем к этим единицам применяется набор правил (вероятностей перехода), что приводит к моделированию изменений в состоянии и поведении. Эти правила могут быть детерминистическими (вероятность = 1), например, изменения налоговых обязательств в результате изменений в налоговом законодательстве, или стохастическим (вероятность <= 1), например, вероятность смерти, вступления в брак, рождения ребенка или переезда в течение определенного периода времени. . В любом случае результатом является оценка результатов применения этих правил, возможно, на протяжении многих временных шагов, включая как общее общее совокупное изменение, так и (что немаловажно) то, как это изменение распределяется среди моделируемой популяции или местоположения.

Эконометрическое микромоделирование

В исследованиях прикладной эконометрики микромоделирование используется для моделирования поведения людей с течением времени. Микромоделирование может быть динамическим или статическим. Если он динамичен, поведение людей меняется с течением времени, тогда как в статическом случае предполагается постоянное поведение.

Существует несколько моделей микросимуляции налогообложения, пенсионного обеспечения и других видов экономической и финансовой деятельности. Эти модели обычно реализуются государственными учреждениями или учеными . Одним из примеров является Pensim2 ( динамическая микросимуляционная пенсионная модель ), которая динамически моделирует пенсионный доход на следующие 50 лет в Соединенном Королевстве . EUROMOD — это статическая модель микросимуляции для 27 государств Европейского Союза , а SOUTHMOD использует ту же структуру для нескольких стран Глобального Юга. Североамериканские модели микромоделирования включают продольное, динамическое микромоделирование CORSIM и дочерние модели DYNACAN (Канада, прекращено 1 июня 2009 г.) и POLISIM (США). Министерство здравоохранения и социальных служб США использует статическую микросимуляционную модель трансфертного дохода (TRIM), чтобы понять потенциальное влияние изменений в программах налогообложения, трансфертов и здравоохранения. Аналогичным примером, обеспечивающим пространственно детализированное микромоделирование городского развития, является PECAS .

Эконометрические модели микромоделирования можно разделить на два типа:

• Закрытые , продольные, динамические модели микромоделирования (такие как DYNACAN и Pensim2) начинаются с начальной популяции, которая модифицируется только смоделированными жизненными событиями демографических модулей, такими как рождаемость, смертность и миграция. Таким образом, в любой момент выполнения модели можно ожидать, что смоделированная популяция останется полностью репрезентативной (синтетической) выборкой моделируемой популяции.
• Открытые модели, как правило, фокусируются на конкретных ключевых людях и обеспечивают их репрезентативность на основе совокупности указанных лиц. В такой среде новые особи добавляются или удаляются из популяции по мере необходимости, чтобы обеспечить «подходящий» набор жизненных событий для ключевых особей.

Одним из наиболее ярких примеров такого различия является подход к браку в рамках двух типов моделей. В то время как открытые модели могут просто создать подходящего супруга для ключевого человека, закрытые модели вместо этого должны определить, какие люди из популяции с большей вероятностью вступят в брак, а затем подобрать им пару.

Микросимуляция дорожного движения

вид типичной 2D-анимации микромоделирования. На фото кольцевая развязка в стране с левосторонним движением .

Микросимуляция также используется при моделировании трафика и характеризуется такими программными пакетами, как TransModeler , PTV VISSIM , TSIS-CORSIM , Cube Dynasim, LISA+ , Quadstone Paramics , SiAS Paramics , Simtraffic, Aimsun и MATSim . Программное обеспечение для аналитического моделирования, такое как LINSIG , TRANSYT , TRANSYT-7F или SIDRA INTERSECTION, представляет собой другой класс моделей, основанных на математических алгоритмах, представляющих комбинации элементов модели дорожного движения.

Модели микросимуляции дорожного движения моделируют поведение отдельных транспортных средств в заранее определенной дорожной сети и используются для прогнозирования вероятного воздействия изменений в структуре дорожного движения в результате изменений транспортного потока или изменений физической среды.

Микросимуляция имеет наибольшую силу при моделировании перегруженных дорожных сетей благодаря своей способности моделировать условия очередей. Модели микросимуляции будут продолжать давать результаты при высоких степенях насыщения, вплоть до абсолютного тупика. Эта возможность делает модели такого типа очень полезными для анализа транспортных операций в городских районах и центрах городов, включая развязки , кольцевые развязки , несигнализированные и сигнализируемые перекрестки , коридоры с координированной сигнализацией и зональные сети. Микромоделирование также отражает даже относительно небольшие изменения в физической среде, такие как сужение полос движения или перемещение стоп-линий на перекрестках.

В последние годы микросимуляционное моделирование привлекло внимание благодаря своей способности визуально представлять прогнозируемое поведение дорожного движения с помощью 3D-анимации , что позволяет непрофессионалам, таким как политики и широкая общественность, в полной мере оценить влияние предлагаемой схемы. Дальнейшие успехи в этой области достигаются благодаря объединению данных микросимуляционных моделей с 3D-анимацией кинематографического качества и виртуальной реальностью такими компаниями, как FORUM8 в Японии.

Микросимуляция пешеходов или толпы

В последние годы использование и признание микромоделирования на основе пешеходов или агентов в промышленности возросло; Эти системы сосредоточены на моделировании отдельных людей, перемещающихся по определенной области пространства, с учетом таких аналитических показателей, как использование пространства, уровень обслуживания, плотность, упаковка и разочарование.

Многие современные пакеты программного обеспечения для микромоделирования дорожного движения объединяют компоненты дорожного движения и пешеходов для создания более полных систем, в то время как многие переходные инструменты моделирования толпы продолжают совершенствоваться для использования в крупномасштабном проектировании городского пространства.

Микросимуляция в науках о здоровье

В науках о здоровье микросимуляция генерирует истории жизни отдельных людей. Этот метод используется, когда моделирование пропорций населения по типу «стока и потока» (макросимуляция) не может в достаточной степени описать интересующую систему. Этот тип моделирования не обязательно предполагает взаимодействие между людьми (как описано выше), и в этом случае он может генерировать людей независимо друг от друга и может легко работать с непрерывным временем вместо дискретных временных шагов.

Несколько примеров микросимуляционных моделей в области здравоохранения были собраны в рамках программы CISNET Национального института рака США ( http://cisnet.cancer.gov/ ). В Канаде Модель здоровья населения (POHEM) представляет собой общую платформу, которая изучает множество хронических заболеваний, включая диабет, сердечно-сосудистые заболевания и артрит.

Пространственное микромоделирование

Экономические и медицинские подходы к микромоделированию дают представление о влиянии изменений в экологических, экономических или политических условиях на данную популяцию людей. Однако последствия многих изменений зависят от контекста, а это означает, что одно и то же изменение (например, в диапазонах подоходного налога) может иметь желательные последствия в одних регионах, но нежелательные последствия в других. Это понимание лежит в основе пространственных подходов к микромоделированию. Термин «пространственное микромоделирование» относится к набору методов, которые позволяют аппроксимировать характеристики людей, живущих в определенной области, на основе набора ограничивающих переменных , которые известны об этой области. Как и эконометрическое микромоделирование, пространственное микромоделирование может быть динамическим или статическим и включать взаимодействующие или пассивные блоки.

Гай Оркатт широко известен как создатель пространственного микромоделирования. Пространственное микромоделирование предъявляет высокие требования к вычислительным ресурсам и данным, а некоторая степень компьютерного программирования является обязательным условием для создания моделей. По этим причинам данная технология не получила широкого распространения. Однако ряд факторов привел к быстрому росту количества публикаций по пространственному микромоделированию в рамках академической географии и смежных дисциплин. К ним относятся:

• Доступность и низкая стоимость мощных персональных компьютеров .
• Появление удобного и недорогого компьютерного программного обеспечения, с помощью которого можно создавать модели микросимуляции. Примерами являются R , Java и Python , каждый из которых можно классифицировать как свободное программное обеспечение с открытым исходным кодом .
• Улучшение деятельности по сбору данных правительствами, корпорациями и некоммерческими организациями.
• Улучшение доступности данных.

Языки программирования и платформы

Помимо специализированных программ (см. Моделирование трафика), существуют языки программирования общего назначения. Примеры включают JAS-майн, ЛИАМ2, МОДГЕН, и ОпенМ++.

См. также

• Транспортный поток
• Динамическая микросимуляционная пенсионная модель

Дальнейшее чтение

• Москарола Ф.К., Коломбино У., Фигари Ф. и Локателли М. (2014). Перенос налогов с труда на собственность. Моделирование в условиях равновесия на рынке труда . Документы для обсуждения IZA 8832, Институт изучения труда (IZA).