परिवहन अनुप्रयोगों के लिए बड़े पैमाने पर मल्टी-एजेंट सिमुलेशन

कई परिवहन सिमुलेशन अनुप्रयोगों में, जिनमें बुद्धिमान परिवहन प्रणालियाँ (ITS) शामिल हैं, व्यक्तिगत यात्रियों की व्यवहारिक प्रतिक्रियाएँ महत्वपूर्ण होती हैं। इसका मतलब है कि व्यक्तिगत यात्रियों का सीधे सिमुलेट करना सहायक हो सकता है। ऐसे सूक्ष्म सिमुलेशन, जिनमें कई बुद्धिमान कण (= एजेंट) होते हैं, एक मल्टी-एजेंट सिमुलेशन का उदाहरण है। ITS अनुप्रयोगों के लिए, बड़े महानगरीय क्षेत्रों का सिमुलेट करना, जिसमें दस मिलियन यात्री या उससे अधिक हों, उपयोगी होगा। वास्तव में, पैरेलल कम्प्यूटिंग और कुशल कार्यान्वयनों के उपयोग के साथ, उस आकार के परिवहन प्रणालियों के मल्टी-एजेंट सिमुलेशन संभव हैं, जिनकी गणनात्मक गति असल समय से 300 गुना तेज हो सकती है। यह दिन-प्रतिदिन एजेंट-आधारित अध्ययन का सिमुलेशन कुशलतापूर्वक लागू करना भी संभव है, और इसे मॉड्यूलर और मूल रूप से “प्लग-एंड-प्ले” बनाया जा सकता है। दुर्भाग्यवश, ये तकनीकें भीतर-दिन पुनः योजना के लिए तुरंत लागू नहीं होती हैं, जो ITS के लिए महत्वपूर्ण होगी। वैकल्पिक तकनीकों पर चर्चा की गई है, जो बड़े परिदृश्यों के लिए भीतर-दिन पुनः योजना की अनुमति देती हैं।