MaaS4All: simulando la adopción de MaaS desde un enfoque basado en multi-agentes e integrado en SIG
En esta comunicación se presenta el modelo basado en multi-agentes MaaS4All, que permite simular el proceso de elección de planes MaaS entre diferentes opciones de movilidad a partir de la interacción entre usuarios/as, operadores de movilidad, tanto públicos como privados, y entorno espacial. El mo...
| Autores: | , |
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| Formato: | capítulo de livro |
| Fecha de publicación: | 2024 |
| País: | España |
| Recursos: | Universidad Complutense de Madrid (UCM) |
| Repositorio: | Docta Complutense |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:docta.ucm.es:20.500.14352/132800 |
| Acesso em linha: | https://hdl.handle.net/20.500.14352/132800 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palavra-chave: | 911.3 Transporte MaaS Modelos basados en multi-agentes SIG Aprendizaje reforzado Geografía humana 5403 Geografía Humana |
| Resumo: | En esta comunicación se presenta el modelo basado en multi-agentes MaaS4All, que permite simular el proceso de elección de planes MaaS entre diferentes opciones de movilidad a partir de la interacción entre usuarios/as, operadores de movilidad, tanto públicos como privados, y entorno espacial. El modelo se acopla con SIG con el fin de analizar un entorno densamente provisto de servicios de transporte, como es el Área Metropolitana de Madrid. El objetivo final del modelo es evaluar el impacto de la adopción de MaaS en el sistema de transportes desde una perspectiva social y espacial. En un primer paso, las variables de los agentes reciben valores gracias a la información recogida en una encuesta. A continuación, se definen los procesos que posibilitan la interacción entre agentes. El proceso principal es la toma de decisiones, donde los usuarios/as valoran su plan actual de movilidad siguiendo un proceso de decisión de Markov de acuerdo con diferentes criterios de valoración, recompensando o penalizando el servicio ofrecido por los operadores. Por último, al finalizar su viaje cada agente actualiza sus preferencias en función su valoración y, tras un periodo variable, vuelve a acceder a la red. La iteración de simulaciones permite observar la evolución en la adopción de MaaS en función del lugar de residencia de los usuarios/as y de sus condiciones sociales, y monitorizar su rendimiento bajo diversos escenarios. |
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