سنجش عدم قطعیت تقاضای سفر با شبیه سازی مونت کارلو و بررسی تاثیر مولدهای تصادفی گون

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

نویسندگان

1 کارشناس ارشد راه‌وترابری، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی شاهرود، ایران

2 استادیار، دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی شاهرود، ایران

چکیده

انجام نشدن مطالعات عدم قطعیت در برآورد تقاضای سفر، باعث روبرآورد شدن تقاضا و زیان­ده شدن برخی پروژه ­های زیربنایی حمل ونقل شده است. سرمایه­گذاری روی زیرساخت­ هایی با بازدهی اقتصادهی کمتر اما مطمئن تر (ریسک کمتر)، موردتوجه می­ باشد. شبیه سازی مونت کارلو، یکی از رایجترین روش ­ها برای بررسی عدم قطعیت و تحلیل حساسیت است. یکی از پایه ­های اصلی مونت کارلو، به کارگیری مولدهای تصادفی مناسب برای تولید اعداد تصادفی با یکنواختی بالا است. اما یکنواختی اعداد تصادفی تولیدشده توسط مولدهای شبه تصادفی، ممکن است گاهی خوب و گاهی ضعیف باشد. اما مولدهای تصادفی­ گون سعی در تولید دنباله اعداد تصادفی قطعی با یکنواختی بیشتر و در نتیجه پرکردن بهتر ابرمکعب واحد دارند. لذا ضرورت دارد عدم قطعیت مدل ­های تقاضای سفر و تاثیر مولدهای اعداد تصادفی بررسی شود. این مقاله به دنبال سه هدف اصلی است: 1- میزان عدم قطعیت مدل­ های تقاضا (تولید و جذب) سفر را بسنجد؛ 2- با استفاده از تحلیل حساسیت، متغیرهای ورودی که بیشترین نقش را در عدم قطعیت مدل­ ها دارند، رتبه­ بندی کند؛ و 3- تاثیر مولدهای شبه تصادفی و تصادفی­ گون را بر عدم قطعیت بررسی کند. نتایج پژوهش نشان داد مدل تولید و جذب سفر عدم قطعیت ورودی­ ها را کاهش می دهد و عدم قطعیت مدل ­های جذب بیشتر از مدل ­های تولید است. مولد شبه تصادفی ابرمکعب لاتین و مولد تصادفی ­گون هالتون، پایداری بیشتری دارند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Monte Carlo's Simulation to Measure the Uncertainty of Travel Demand and Examining the Impact of Quasi-Random Random Number Generators

نویسندگان [English]

  • Reza Jahanshahi 1
  • Iman Aghaian 2
  • Abdoul-Ahad Choupani 2
1 Faculty of Civil Engineering, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
2 Assistant Professor, Faculty of Civil Engineering, Shahrood University of Technology, Shahrood, Iran
چکیده [English]

Lack of uncertainty studies is one of the common shortcomings in travel demand forecasts. This has led to overestimation of demand and has made some transportation infrastructures unprofitable. Investing in projects with less but more reliable profit is important. Mount Carlo simulation is one of the most common methods for uncertainty and sensitivity analysis. One of the main requirements of Monte Carlo is the use of efficient random number generators to generate random numbers with high uniformity. But the uniformity of random numbers produced by pseudo-random number generators (PRNG’s) may be sometimes good and sometimes poor. But quasi-random number generators (QRNG’s) produce a sequence of deterministic random numbers with more uniformity and thus better filling the unit hypercube. Therefore, it is necessary to examine and quantify the uncertainty of travel demand models and investigate the effects of RNG’s. The aims of this research article are threefold: 1. Measure the uncertainty of travel demand (production and attraction) models; 2- Using sensitivity analysis, rank the input variables that play the most important role in the uncertainty of the model outputs; and 3- Investigate the effect of quasi-random and pseudo-random generators on uncertainty. The results of this study showed that the travel production and attraction models reduce the uncertainty of inputs and the uncertainty of the attraction models is higher than the production models. The Latin hypercube sampling (LHS) and shuffled Halton are marginally more stable than other methods assessed in this study.

کلیدواژه‌ها [English]

  • uncertainty
  • sensitivity analysis
  • travel demand
  • trip production and attraction
  • quasi random number generators
  • Halton sequence
اسکندری چچگلو، اصغر و فتحی واجارگاه، بهروز (1392) "دنباله­های کارا در شبیه­سازی مونت کارلو برای محاسبه قابلیت اطمینان"، سیزدهمین کنفرانس هوافضای ایران، دانشگاه تهران، تهران، 13-15 اسفند 1392.
 
افندی زاده، شهریار، غفاری، احمدرضا و کلانتری، نوید (1390) "ارزیابی اثر عدم قطعیت جعبه­ای تقاضا در طراحی شبکه پیوسته و گسسته حمل و نقل، با استفاده از الگوریتم­های ژنتیک و کلونی مورچگان"، فصلنامه مهندسی حمل­ونقل، سال دوم، شماره سوم، بهار 1390، ص. 205-221.
 
جهانشاهی، رضا (1398) "تحلیل حساسیت مدل های ایجاد سفر درون شهری: مطالعه موردی شهر مشهد"، پایان نامه کارشناسی ارشد، استاد راهنما: ایمان آقایان، عبدالاحد چوپانی، شاهرود: دانشکده مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی شاهرود.
 
شایانفر، محسنعلی، قانونی بقا، محمد، و جهانی، احسان (1394) "تئوری قابلیت اعتماد سازه­ها"، تهران: انتشارات دانشگاه علم و صنعت ایران.
 
مهندسین مشاور طرح هفتم، (1398) "ساخت، پرداخت، و اعتبارسنجی مدل­های تولید و جذب سفر" بهنگام­سازی مطالعات جامع حمل و نقل و ترافیک شهر مشهد، گزارش 02-35-300.
 
Armoogum, J., Madre, J.L. and Bussiere, Y. (2009). “Measuring uncertainty in long-term travel demand forecasting from demographic modelling: Case study of the Paris and Montreal metropolitan areas.” IATSS research, 33(2), 9-20.
 
Beser Hugosson, M. (2005) "Quantifying uncertainties in a national forecasting model", Transportation Research Part A: Policy and Practice, Vol. 39, pp. 531-547.
 
Bhat, C.R. (2003) “Simulation estimation of mixed discrete choice models using randomized and scrambled Halton sequences”, Transportation Research Part B, Vol. 37, No. 9, pp. 837–855.
 
Braaten, E. and Weller, G. (1979) “An improved low-discrepancy sequence for multidimensional quasi-Monte Carlo integration”, Journal of Computational Physics, Vol. 33, No. 2, pp. 249-258.
 
De Jong, G., Daly, A., Pieters, M., Miller, S., Plasmeijer, R. and Hofman, F. (2007) "Uncertainty in traffic forecasts: literature review and new results for The Netherlands", Transportation, Vol. 34, No. 4, pp. 375-395.
 
Flyvbjerg, B. (2017) “The Oxford handbook of megaproject management”, Oxford University Press.
 
Helton, J.C. and Davis, F. (2002) “Illustration of sampling‐based methods for uncertainty and sensitivity analysis”, Risk analysis, Vol. 22, No. 3, pp. 591-622.
 
Helton, J.C., Johnson, J.D., Sallaberry, C.J. and Storlie, C.B. (2006) “Survey of sampling-based methods for uncertainty and sensitivity analysis”, Reliability Engineering & System Safety, Vol. 91, No. 10-11, pp. 1175-1209.
 
Helton, J.C., Brooks, D.M. and Sallaberry, C. J. (2020) “Property values associated with the failure of individual links in a system with multiple weak and strong links”, Reliability Engineering & System Safety, Vol. 195, 106642.
 
Hess, S., Train, K. E. and Polak, J. W. (2006) “On the use of a modified Latin hypercube sampling (MLHS) method in the estimation of a mixed logit model for vehicle choice”, Transportation Research Part B: Methodological, Vol. 40, No. 2, pp. 147-163.
 
Kocis, L. and Whiten, W.J. (1997) “Computational investigations of low-discrepancy sequences”, ACM Transactions on Mathematical Software (TOMS), Vol. 23, No. 2, pp. 266-294.
 
Manzo, S., Nielsen, O.A. and Prato, C.G. (2015) “How uncertainty in input and parameters influences transport model: output A four-stage model case-study”, Transport Policy, Vol. 38, pp. 64-72.
 
Morokoff, W.J. and Caflisch, R.E. (1994) “Quasi-random sequences and their discrepancies”, SIAM Journal on Scientific Computing, Vol. 15, No. 6, pp. 1251-1279.
 
Matoušek, J. (1998) “On the L2-discrepancy for anchored boxes”. Journal of Complexity”, Vol. 14, No. 4, pp. 527-556.
 
Rasouli, S. and Timmermans, H. (2012). “Uncertainty in travel demand forecasting models: Literature review and research agenda”, Transportation Letters, Vol. 4, No. 1, pp. 55-73.
 
Rodier, C. J. and Johnston, R.A. (2002). “Uncertain socioeconomic projections used in travel demand and emissions models: could plausible errors result in air quality nonconformity?” Transportation Research Part A: Policy and Practice, 36(7), 613-631.
 
Sobol,I. (2018) “A primer for the Monte Carlo Method”, CRC Press.
Verma, J. P. and Abdel-Salam, A.S.G. (2019) “Testing statistical assumptions in research”, John Wiley & Sons.
 
Vershynin, R. (2018) “High-dimensional probability: An introduction with applications in data science”, Vol. 47, Cambridge university press.
 
Zhao, Y. and Kockelman, K. M. (2002). “The propagation of uncertainty through travel demand models: an exploratory analysis”, The Annals of regional science, Vol. 36, No. 1, pp. 145-163.