Magyar Mérnöki Kamara Közlekedési Tagozat Hálózattervezési Mesteriskola. Előadó: Babós Gyula

Átírás

1 Magyar Mérnöki Kamara Közlekedési Tagozat i Mesteriskola 2012 február 1. Balatonföldvár, Rákóczi F. út 45. Előadó: Babós Gyula Okl. mérnök, okl. városi forgalomtervezési szakmérnök

2 In memoriam Dr. Rózsa Pál Professzor Emeritusz Diplomái, tudományos fokozatai: 1951: Gépészmérnöki diploma 1956: Matematikai tudományok kandidátusa 1960: Filozófiai doktor 1985: Matematikai tudományok nagydoktora Munkahelyei: : Miskolci Műszaki Egyetem : MTA Matematikai Kutató Intézet : BME Építőmérnöki Kar : BME Villamosmérnöki Kar Tanulmányútjai: : 10 tanulmányút NSZK-ban,Olaszországban, USA-ban, Kanadában, Angliában vendégprofesszorként, vendégkutatóként

3 Leonhard Euler esete a königsbergi hidakkal (Részletek Dr. Rózsa Pál én a Pro Urbe KultúrKör-ben tartott előadásából) Euler ( ) A kérdés: Át lehet-e sétálni a 7 hídon úgy, hogy közben egyiken se menjünk át kétszer? Euler válasza (1736-ban): Nem, hacsak nem építünk még egy hidat. Bizonyítási eljárásával megalkotta a gráfelméletet, mely ma a hálózatokban való gondolkodás alapja. Az irányított gráfok elvén alapulnak az általunk használt forgalmi modellek is.

4 Gondolatok a hálózatokról A XX. századi kutatások hajtóereje az egyszerűsítés volt. A feltételezés: a részek megismerése vezet az egész megértéséhez Az eredmény: a tudomány közel van ahhoz, hogy majdnem mindent tud, amit a részekről tudni lehet, de majdnem olyan messze van a természet megértésétől mint bármikor korábban Az ok: a természet sokkal komplexebb annál, mintsem hogy a részekből csak egyféle módon lehetne összerakni A természet mint komplex rendszer mégis évmilliók óta pontosan illeszti össze a darabokat A különböző tudományágak művelői ebből arra a következtetésre jutottak, hogy a komplexitásnak szigorú szerkezete (hálózata) van A tágan értelmezett hálózatok kialakulásának, elrendeződésének, fejlődésének új tudománya tehát mindannyiunk számára, így a közlekedési rendszerek, hálózatok tervezői számára is új lehetőségeket teremt. Barabási Albert-László: Behálózva

5 Bevásárló központok forgalomkeltése A probléma felvetésének eredete, okai: A rendszerváltást követő új kereskedelmi struktúrák megjelenése Az állam és az önkormányzatok kötelezettségei és finanszírozási lehetőségei közötti ellentmondások A nagy kereskedelmi láncok (hálózatok) és a közlekedési hálózatok működése és fejlesztése közötti különbözőségek A fejlesztők, a hatóságok és az üzemeltetők közötti megállapodások megkötésének megalapozása

6 Bevásárló központok forgalomkeltése Megrendelő: Állami Közúti Műszaki és Információs KHT. Feladat: A bevásárlóközpontok (BK) által generált forgalom nagyságának meghatározására Végrehajtás (2000-ben): különböző típusú hazai BK-k forgalmi felmérése (31) Elemzések, következtetések További tényezők keresése melyek befolyással bírnak az egyes BK-k forgalomkeltésére Módszertan keresése a komplex rendszer (hálózat?) adatainak felhasználásával megfelelő pontosságú predikciós eljárás kidolgozásához

7 Bevásárló központok forgalomkeltése A tényezők: 1. bruttó terület (m²) 2. BK típusa 3. szgk.-val közlekedők aránya a teljes forgalomban 4. a terület (város) a népessége, ahol a BK található 5. hány másik hasonló BK van még az adott területen 6. a BK forgalmi környezete 7. a BK településszerkezetben való elhelyezkedése 8. más BK hatása a vizsgált létesítményre 9. a parkolás akadályoztatása 10. a BK népszerűsége, ismertsége 11. intenzív lakóterület közelsége A tényezők számszerűsítése: a hozzárendelt értékek csak az egyes kategóriákon belül, egymáshoz viszonyítva értelmezhetők.

8 Bevásárló központok forgalomkeltése A probléma: Mivel feltételezzük, hogy a generált forgalom a felsorolt bemeneti adatok függvénye, ez azt jelenti, hogy a generált forgalmat egy 11 változós, pontokban meghatározott függvénnyel kellene közelítenünk. Probléma megoldás egyszerű esetben:

9 Bevásárló központok forgalomkeltése A megoldás: az ainet (artificial intelligence Network) nevű program, amelynek segítségével ismert eseményeket modellező adatokból elő lehet állítani egy még ismeretlen esemény jellemző adatait. A program először az ún. modell vektorokat (azaz a mért BK-k paramétereit) kéri be, amelyek a már ismert események be- és kimenő adatai. Ezek után megadva a keresett esemény bemenő adatait (predikciós vektor), a program meghatározza a predikciós vektor kimenő adatait.

10 Bevásárló központok forgalomkeltése A zajszűrés: minden egyes modellvektorra elvégzi a predikciót a teljes modell alapján, és a kapott eredményt összehasonlítja a modellvektor kimeneti változóival. A verifikáció: minden egyes modellvektorra elvégzi a predikciót csak a többi modellvektor alapján, és ezt az eredményt szintén összehasonlítja az adott modellvektor kimeneti változóival. További részletek:

11 Barabási Albert-László Humán dinamika Született Karcfalván (Erdély) Tanulmányai: Csíkszereda gimnázium Bukarestben, Budapesten és az USA- ban fizikusi tanulmányok Munkássága: Az Indiana állambeli Notre Dame Egyetem professzora volt 2007-ig. Jelenleg Bostonban dolgozik a Northeastern Egyetemen és a Harvardon. A MTA külső tagja. Kutatási területe: komplex hálózatok, humán dinamika

12 Humán dinamika

13 Gary Kanis csúcstartó Humán dinamika 1,1 millió lepecsételt bankjegy 3,5 millió dollár értékben Leghosszabb utazás között összesen 6700 km, átlagosan napi 6 km. Dirk Brockmann (Dennis Derryberry) cikke a Nature - ben a bankjegyek és az emberek mozgásáról New Scientist A bankjegyek nyomon követésével modellezni lehet a betegségek terjedését

14 Humán dinamika A bankjegyek mozgása csak közelíti az emberek mozgását A mobiltelefon használat adatainak felhasználása a pontosság növelése érdekében csak anonim adatfelhasználás igen nagy számú adat elemzése pontosabb helymeghatározás az adótornyok sűrűsége miatt az emberek mozgásai matematikai formában leírhatók a jövőbeni mozgások 95-97% pontossággal becsülhetők

15 Humán dinamika A H1N1 vírus terjedésének előrebecslése (példa a becslés időbeni pontosságára)

16 Humán dinamika Szaddam Huszein felkutatása (példa a becslés térbeli pontosságára) Egy hálózatban, legyen az akár az egész emberiség, kiválasztunk két véletlenszerű személyt, és kiderül, hogy mindössze három, négy, öt - a mítosz szerint hat - ismerős távolságra vannak. Ezzel a módszerrel kutatták fel anno Szaddám Huszeint: hálózatelméleti stratégiával kimutatták, hogy melyik az a két egyáltalán nem is jelentős személy - a nyertes a volt sofőrje volt -, akik biztosan tudják, hol rejtőzik. Négy hónap alatt elkapták a sofőrt, négy órával később megvolt Huszein.

17 Humán dinamika Humán dinamika és a közlekedési rendszerek A korszerűsítés, tervezés, fejlesztés első lépése mindig az adatgyűjtés (pl. intermodális csomópontok) A korszerű, forgalomtól függő jelzőlámpás forgalomirányítás alapja a detektorokról érkező online információ Az előnybe részesítés (tömegközlekedés, megkülönböztetett járművek, stb.) alapja az előre bejelentkezés Megvalósítható-e minden jármű mozgásának előrebecslése?

18 Humán dinamika (Vizionált példa a közlekedési alkalmazásra) Napi életvitel rutinja Reggeli periódus Esti periódus Időjárás hatása a napi közlekedés folyamatokra Esik az eső beáll az egész város Korábbra tolódik a reggeli periódus A humán dinamika adatai alapján a közlekedési rendszer időben felkészül az igények fogadására

19 Humán dinamika A jövő közlekedési tudományai Telematika Intelligens Közlekedési Rendszerek Humán dinamika A jövő A jelen (Németországban)

20 Irodalomjegyzék Barabási Albert-László: Behálózva (Helikon kiadó: 2008., 2011.) Barabási Albert-László: Villanások, a jövő kiszámítható (Nyitott könyvműhely: 2010.) Barabási Albert-László: Amit ma megtehetsz-megteszed holnap is (Mindentudás Egyeteme: ) Pro Urbe Kft.: Bevásárlóközpontok forgalomkeltése Copyright: Babós Gyula Lehet, hogy tévedek, de az is lehet, hogy nem!

21 Vigyázó (2012. január) Foto: Dr. Farkas György

22 Köszönöm azok megtisztelő figyelmét, akiknek érdeklődését felkeltette az előadás, és köszönöm a türelmét azoknak, akiket esetleg untattam! Babós Gyula