পরিবহনে বিজ্ঞান/পছন্দের সড়ক/পটভূমি
পছন্দের সড়ক:এর কিছু অতিরিক্ত বিষয়
ভ্রমণ পছন্দ একীভূত করা
সম্পাদনাশহুরে পরিবহন পরিকল্পনা মডেলটি অনুসরণ করা পদক্ষেপগুলির একটি সেট হিসাবে বিবর্তিত হয়েছে এবং প্রতিটি ধাপে ব্যবহারের জন্য মডেলগুলি বিকশিত হয়েছে। কখনও কখনও ধাপের মধ্যে ধাপ ছিল, যেমনটি ছিল লৌরী মডেল এর প্রথম বিবৃতির ক্ষেত্রে। কিছু ক্ষেত্রে, এটি লক্ষ্য করা হয়েছে যে পদক্ষেপগুলি একত্রিত করা যেতে পারে। আরও সাধারণভাবে, পদক্ষেপগুলি একই সাথে নেওয়া সিদ্ধান্তগুলি থেকে বিমূর্ত এবং বিশ্লেষণে এটি আরও ভালভাবে প্রতিলিপি করা বাঞ্ছনীয়।
বিচ্ছিন্ন চাহিদা মডেলগুলি প্রথমে মোড পছন্দ সমস্যার সমাধানের জন্য তৈরি করা হয়েছিল। এই সমস্যাটি অনুমান করে যে, কেউ একটি ট্রিপ করার সিদ্ধান্ত নিয়েছে, সেই ট্রিপটি কোথায় যাবে এবং কোন সময়ে ট্রিপটি করা হবে। সেগুলি নিহিত বৃহত্তর প্রেক্ষাপটে সমাধান করতে ব্যবহার করা হয়েছে। সাধারণত, একটি নেস্টেড মডেল তৈরি করা হবে,যেমন, একটি ট্রিপ হওয়ার সম্ভাবনা থেকে শুরু করে, তারপরে জায়গাগুলির মধ্যে পছন্দ পরীক্ষা করে এবং তারপরে মোড পছন্দ। ভ্রমণের সময় চিকিৎসা করা একটু কঠিন।
উইলসনের দ্বিগুণ সীমাবদ্ধ এনট্রপি মডেলটি সামগ্রিক স্তরে প্রচেষ্টার জন্য প্রস্থানের বিন্দু। সেই মডেলটিতে সীমাবদ্ধতা রয়েছে
QijSij = C
যেখানে Sij হল যাত্রা খরচ, Qij হল ভ্রমণ চাহিদা, এবং C হল সম্পদের সীমাবদ্ধতা যা কিনা ডেটা সহ মডেল ফিট করার সময় মাপ করা হবে। সীমাবদ্ধতার সেই ফর্মটি ব্যবহার করার পরিবর্তে, ট্র্যাফিক নির্ধারণে ব্যবহৃত একঘেয়েভাবে বর্ধিত প্রতিরোধ কার্যকারীতাও ব্যবহার করা যেতে পারে। ফলাফলটি জোন-টু-জোন গতিবিধি নির্ধারণ করে এবং নেটওয়ার্কগুলিতে ট্র্যাফিক বরাদ্দ করে, এবং এটি সিস্টেমের কাজ করার ধারণা থেকে অনেক বেশি বোঝা যায়। জোন-টু-জোন ট্রাফিক, যানজটের কারণে প্রতিরোধের উপর নির্ভর করে।
বিকল্পভাবে, লিঙ্ক প্রতিরোধ ফাংশন অব্জেক্টিভ ফাংশন এর অন্তর্ভুক্ত করা যেতে পারে (এবং মোট খরচ ফাংশন সীমাবদ্ধতা থেকে বাদ দেওয়া হয়)।
একটি সাধারণীকৃত সমষ্টিগত পদ্ধতির মত একটি সাধারণীকৃত সমষ্টিগত পছন্দ পদ্ধতির বিকাশ ঘটেছে। বড় প্রশ্ন হল তাদের মধ্যে সম্পর্ক নিয়ে। যখন আমরা একটি ম্যাক্রো মডেল ব্যবহার করি, তখন আমরা এটির প্রতিনিধিত্ব করে এমন ভিন্ন আচরণ জানতে চাই। যদি আমরা একটি মাইক্রো বিশ্লেষণ করছি, তখন আমরা বিশ্লেষণের সামগ্রিক প্রভাব জানতে চাই।
উইলসন ওজনযুক্ত প্যারামিটার সহ একটি মাধ্যাকর্ষণ-সদৃশ মডেল তৈরি করেছেন যা উৎস এবং গন্তব্যের আকর্ষণ সম্পর্কে কিছু বলে। অত্যধিক গণিত ছাড়াই আমরা আকর্ষণীয়তার উপর ভিত্তি করে পছন্দের বিবৃতিগুলির সম্ভাব্যতা লিখতে পারি, এবং এগুলি কিছু বৈচিত্র্যের চাহিদা মডেলের মতো একটি রূপ নেয়।
সড়ক নির্ধারণের সাথে ভ্রমণের চাহিদা একত্রিত করা
সম্পাদনাএটি দীর্ঘদিন ধরে স্বীকৃত যে, ভ্রমণের চাহিদা, নেটওয়ার্ক সরবরাহ দ্বারা প্রভাবিত হয়। উদাহরণস্বরূপ একটি নতুন সেতু উদ্বোধনের সময় যেখানে অতিরিক্ত ট্র্যাফিক প্ররোচিত করার আগে বহু শতাব্দী ধরে কোনওটিই ছিল না । অনেক গবেষণা পদ্ধতি উন্নয়নশীল হয়েছে, পূর্বাভাস ব্যবস্থাকে এই ঘটনার জন্য সরাসরি অ্যাকাউন্ট করার অনুমতি দেওয়ার জন্য। ইভান্স (১৯৭৪) ভারসাম্য নির্ধারণ মডেলের সাথে মাধ্যাকর্ষণ বন্টন মডেলের গাণিতিকভাবে কঠোর সংমিশ্রণের উপর একটি ডক্টরেট গবেষণামূলক গবেষণা প্রকাশ করেছেন। এই একীকরণের প্রথম উদ্ধৃতি হল আরউইন এবং ভন কিউবের কাজ, যেমনটি ফ্লোরিয়ান এট আল (১৯৭৫) দ্বারা সম্পর্কিত, যারা ইভান্সের কাজ সম্পর্কে মন্তব্য করেছেন:
"ইভান্সের কাজটি আরউইন এবং ভন কিউব ("মাল্টি-ট্রাভেল মোড অ্যাসাইনমেন্ট প্রোগ্রামে সক্ষমতা সংযম" এইচ.আর.বি বুলেটিন ৩৪৭ (১৯৬২)) দ্বারা টরন্টো, কানাডার একটি পরিবহন অধ্যয়নের জন্য তৈরি করা অ্যালগরিদ্মের সাথে কিছুটা সাদৃশ্যপূর্ণ৷ তাদের কাজ ভিড়ের মধ্যে প্রতিক্রিয়ার জন্য অনুমতি দেয়৷ অ্যাসাইনমেন্ট এবং ট্রিপ বিতরণ, যদিও তারা ক্রমিক পদ্ধতি প্রয়োগ করে। বিতরণ সমস্যার একটি প্রাথমিক সমাধান থেকে শুরু করে, আন্তঃজোনাল ট্রিপগুলি প্রাথমিক সংক্ষিপ্ততম রুটে বরাদ্দ করা হয়। ক্রমাগত পুনরাবৃত্তির জন্য, নতুন সংক্ষিপ্ততম রুটগুলি গণনা করা হয়, এবং তাদের দৈর্ঘ্যগুলি, বিতরণ মডেলে ইনপুট করার জন্য অ্যাক্সেসের সময় হিসাবে ব্যবহৃত হয়। নতুন ইন্টারজোনাল প্রবাহগুলি ইতিমধ্যে পাওয়া রুটের কিছু অনুপাতে বরাদ্দ করা হয়। যখন ধারাবাহিক পুনরাবৃত্তির জন্য আন্তঃজোনাল সময়গুলি আধা-সমান হয় তখন প্রক্রিয়াটি বন্ধ হয়ে যায়।"
ফ্র্যাঙ্ক-ওল্ফ অ্যালগরিদম সরাসরি প্রয়োগ করে, ফ্লোরিয়ান এট আল, সম্মিলিত বন্টন অ্যাসাইনমেন্ট সমাধানের জন্য কিছুটা ভিন্ন পদ্ধতির প্রস্তাব করেছেন। বয়েস এট আল, (১৯৮৮) স্থিতিস্থাপক চাহিদা ও অ্যাসাইনমেন্ট সহ নেটওয়ার্ক ভারসাম্য সমস্যার উপর গবেষণার সারসংক্ষেপ করেন।
আলোচনা
সম্পাদনাতিনটি লিঙ্ক এর সমস্যা গ্রাফিকভাবে সমাধান করা যায় না, এবং বেশিরভাগ পরিবহন নেটওয়ার্কের সমস্যায় প্রচুর সংখ্যক নোড এবং লিঙ্ক জড়িত থাকে। ইয়াশ এট আল., উদাহরণস্বরূপ, ডুপেজ কাউন্টিতে রোড নেট অধ্যয়ন করেছেন যেখানে প্রায় ৩০,০০০ একমুখী লিঙ্ক এবং ৯,৫০০ টি নোড ছিল। কারণ সমস্যাগুলি বৃহৎ, অ্যাসাইনমেন্ট সমস্যা সমাধানের জন্য একটি অ্যালগরিদম প্রয়োজন এবং ফ্র্যাঙ্ক-ওল্ফ অ্যালগরিদম ব্যবহার করা হয় (যেটা প্রথম প্রকাশিত হওয়ার পর থেকে কিছুটা পরিবর্তিত)। একটি সব বা কিছুই না অ্যাসাইনমেন্ট দিয়ে শুরু করুন এবং তারপরে প্রধান ফাংশনের ন্যূনতম মানের দিকে পুনরাবৃত্তি করার জন্য ফ্র্যাঙ্ক-ওল্ফ দ্বারা তৈরি করা নিয়মটি অনুসরণ করুন। অ্যালগরিদম সর্বোত্তম সমাধানের সাথে মিলিত হওয়ার জন্য ধারাবাহিক সম্ভাব্য সমাধানগুলি প্রয়োগ করে। এটি সর্বোত্তম সমাধানের দিকে দ্রুত গণনা করার জন্য একটি দক্ষ অনুসন্ধান পদ্ধতি ব্যবহার করে। ভ্রমণের সময় এই প্রোগ্রামিং সমস্যা দ্বৈত ভেরিয়েবলের সাথে মিলে যায়।
এটি আকর্ষণীয় যে ফ্র্যাঙ্ক-ওল্ফ অ্যালগরিদম ১৯৫৬ সালে উপলব্ধ ছিল। এর অ্যাপ্লিকেশনটি ১৯৬৮ সালে তৈরি করা হয়েছিল এবং প্রথম ভারসাম্য নিয়োগের অ্যালগরিদমটি সাধারণভাবে ব্যবহৃত পরিবহন পরিকল্পনা সফ্টওয়্যার (এম্মি এবং এম্মি/২, ফ্লোরিয়ান এবং মন্ট্রিলের অন্যান্যদের দ্বারা বিকাশিত) এ এমবেড করার আগে প্রায় দুই দশক সময় লেগেছিল। আমরা ধীরগতির প্রয়োগ পর্যবেক্ষণ থেকে কোন সাধারণ উপসংহার টানতে চাই না, প্রধানত কারণ আমরা কৌশল বিকাশের গতি এবং প্যাটার্ন সম্পর্কে পাল্টা উদাহরণ খুঁজে পেতে পারি। উদাহরণস্বরূপ, লিনিয়ার প্রোগ্রামিং সমস্যার সমাধানের জন্য সিমপ্লেক্স পদ্ধতিটি কাজ করা হয়েছিল এবং বেশিরভাগ প্রোগ্রামিং তত্ত্বের বিকাশের আগে ব্যাপকভাবে প্রয়োগ করা হয়েছিল।
সিভিল ইঞ্জিনিয়ারিংএ - হাইড্রলিক্স, স্ট্রাকচার এবং কন্স্ট্রাকশন এ সমস্যা বিবৃতি বা প্রব্লেম স্টেট্মেন্ট এবং অ্যালগরিদম এর সাধারণ অ্যাপ্লিকেশন রয়েছে। (হেন্ড্রিকসন এবং জ্যানসন ১৯৮৪ দেখুন)।