Імітаційне моделювання як інструмент соціологічного аналізу

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКудінов, І. О.
dc.contributor.authorСиненко, А. Ю.
dc.contributor.authorДроздов, К. П.
dc.date.accessioned2025-03-18T12:55:50Z
dc.date.available2025-03-18T12:55:50Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstractСтаття присвячена дослідженню імітаційного моделювання як інструменту соціологічного аналізу на прикладі вивчення впливу міських зон з обмеженням руху транспорту на поведінку водіїв та рівень забруднення повітря. У роботі розглянуто основні підходи до соціального моделювання, включаючи агент-орієнтоване моделювання, системну динаміку, мережеве моделювання та мультиагентні системи. Особлива увага приділяється агент-орієнтованому моделюванню як найбільш придатному методу для аналізу поведінки водіїв в умовах впровадження зон обмеження руху. На основі адаптованої методології проведено імітаційне моделювання впливу трьох розмірів "зелених зон" (15%, 30% і 40% від загальної площі міста) на рівень викидів забруднюючих речовин. Розроблено алгоритм генерації випадкових маршрутів та класифікації поїздок за їх взаємодією із зоною обмежень. Результати моделювання показали, що найбільшої ефективності у зниженні викидів досягає зона розміром 40% від загальної площі міста. При цьому ключову роль відіграють поведінкові реакції водіїв – скасування поїздок або їх відтермінування до періодів з меншими обмеженнями. Представлено рекомендації щодо подальшого вдосконалення моделі, зокрема через розробку більш детальних алгоритмів розрахунку викидів та інтеграцію з картографічними сервісами.
dc.description.abstractotherThe article explores simulation modeling as a tool for sociological analysis, focusing on studying the impact of urban low emission zones (ULEZ) on driver behavior and air pollution levels. The paper examines the main approaches to social modeling, including agent-based modeling, system dynamics, network modeling, and multi-agent systems. Particular attention is paid to agent-based modeling as the most suitable method for analyzing driver behavior in the context of implementing restricted traffic zones. The theoretical framework includes a comprehensive review of existing research on the implementation of low emission zones and their impact on urban environments. The study emphasizes the importance of behavioral operations management concepts in understanding social and behavioral changes in response to traffic restrictions. The methodology is based on an adapted version of previous research, with a focus on transparency and reproducibility. All code and data are made available in an open repository, allowing other researchers to verify and build upon the results. The simulation considers three sizes of ULEZ (15%, 30%, and 40% of the total city area) and their impact on emission levels. A custom algorithm was developed to generate random routes and classify trips based on their interaction with the restriction zone. The study incorporates three key datasets: traffic distribution throughout the day, initial percentage shares of different vehicle categories, and the distribution of vehicles by age categories according to environmental standards. The simulation algorithm classifies routes into five categories based on their interaction with ULEZ. Three behavioral scenarios were analyzed: situations where restrictions do not affect the route, cases where restrictions significantly impact the route leading to trip cancellation or modal shift, and scenarios where drivers can delay their trip by 1–2 hours until restrictions are lifted. Nine restriction rules were defined for each zone, varying by vehicle type and time of day. The emission calculations took into account average speed variations throughout the day and traffic conditions. The results demonstrate that the size of ULEZ significantly affects emission levels, with the 40% zone achieving the greatest reduction in total emissions. This is primarily due to the large number of vehicles canceling their trips. Behavioral responses of road users, such as trip cancellation or postponement, play a crucial role in determining the effectiveness of ULEZs. As the restriction zone expands, more vehicles are forced to either cancel their trips or delay them until periods when air pollution can be reduced to required levels. The model integrates various factors including traffic patterns, vehicle categories, and emission standards, providing a comprehensive framework for analyzing the impact of low emission zones. The study concludes with recommendations for further model improvement, particularly through the development of more detailed emission calculation algorithms and integration with mapping services. Potential future research directions include incorporating more speed regimes in emission calculations and considering traffic congestion data through integration with services like Google Maps and OpenStreetMap.
dc.format.pagerangeС. 23-34
dc.identifier.citationКудінов, І. О. Імітаційне моделювання як інструмент соціологічного аналізу / Кудінов І. О., Синенко А. Ю., Дроздов К. П. // Вісник НТУУ «КПІ». Політологія. Соціологія. Право : збірник наукових праць. – 2024. – № 4 (64). – С. 23-34. – Бібліогр.: 19 назв.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2308-5053.2024.4(64).322683
dc.identifier.orcid0000-0001-7785-1637
dc.identifier.orcid0009-0005-0163-0383
dc.identifier.orcid0009-0000-0422-5512
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/72970
dc.language.isouk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорського
dc.publisher.placeКиїв
dc.relation.ispartofВісник НТУУ «КПІ». Політологія. Соціологія. Право, 2024, № 4 (64)
dc.rights.uriCreative Commons Attribution 4.0 International License
dc.sourceВісник НТУУ «КПІ». Політологія. Соціологія. Право, 2024, № 4 (64)
dc.subjectагент-орієнтоване моделювання
dc.subjectзони низьких викидів
dc.subjectповедінка водіїв
dc.subjectекологічна політика міста
dc.subjectPython.
dc.subjectagent-based modeling
dc.subjectlow emission zones
dc.subjectdriver behavior
dc.subjecturban environmental policy
dc.subject.udc316.4:303.094.7
dc.titleІмітаційне моделювання як інструмент соціологічного аналізу
dc.title.alternativeSimulation modeling as a tool for sociological analysis
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
322683-747939-2-10-20250217.pdf
Розмір:
794.33 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Вісник НТУУ «КПІ». Політологія. Соціологія. Право: збірник наукових праць, № 4 (64)