MODELE, Magisterka materiały
[ Pobierz całość w formacie PDF ]
//-->18Model symulacyjno-decyzyjny ORION(Instrumenty planowaniaregionalnego)Model Symulacyjno-Decyzyjny „Orion”ORION –Optative Repartition In Opportunity Network[Opcyjne Rozmieszczenie W Sieci Możliwości]Model Orion jest alokacyjnym modelem służącym do rozmieszczania różnych form działalności (w modeluzwanych aktywnościami) na określonym obszarze. O kształcie rozmieszczenia decydują przede wszystkimnastępujące czynniki: kontakty, konflikty aktywności, predyspozycje terenu, wielkość dostępnego terenu(chłonność).Model Orion nierozerwalnie połączony jest z pojęciem paradygmatuSdecyzji przestrzennych – zakłada on, żeukład osadniczy tworzony jest poprzez swoisty system generujący, którego istotnymi czynnikami są:–Aktywności – typy zagospodarowania wzajemnie uwarunkowane–Chłonności – zdolności przestrzeni do przyjęcia poszczególnych typów zagospodarowania–Predyspozycje – przydatność terenu dla poszczególnych. typów zagospodarowania–Kontakty – zbiór relacji (przepływów ludzi, materii, energii, informacji itd.), koniecznych do prawidłowegofunkcjonowania.–Konflikty – zbiór potencjalnych kolizji i zagrożeń pomiędzy aktywnościami–Równowaga – równowaga potrzeb i ofert–Preferencje przestrzenne użytkowników układu – wynikające z subiektywnych ocen–Styl – kulturowe schematy rozwiązań przestrzennych–Inercja – zespół cech aktywności istniejących lub postulowanychORION ma prowadzić do rozwiązań, które powstają poprzez wpływ w/w czynników – oczywiście poprzez ichniezbędne uproszczenie i próbę zapisu językiem matematycznymS Paradygmat - zbiór podstawowych pojęć i teorii tworzących podstawy danej nauki. Teorii i pojęć tworzącychparadygmat raczej się nie kwestionuje, przynajmniej do czasu kiedy paradygmat jest twórczy poznawczo -tzn. za jego pomocą można tworzyć teorie szczegółowe zgodne z danymi doświadczalnymi (historycznymi),którymi zajmuje się dana nauka.Paradygmat od dogmatu odróżnia kilka cech:- nie jest on dany raz na zawsze - lecz jest wypracowany w toku wieloletnich, rzetelnych badań i przyjęty nazasadzie konsensusu większości badaczy;- podlega on stałym, powolnym zmianom lub, od czasu do czasu, ulega bardzo głębokim przemianomzwanym rewolucją naukową;- nikt nie twierdzi, że jest on na pewno absolutnie słuszny, natomiast każdy kwestionujący go ma obowiązekudowodnienia tego zarzutu.Dobry paradygmat posiada kilka cech, i m. in. musi:- być spójny logicznie i pojęciowo;- być jak najprostszy i zawierać tylko te pojęcia i teorie, które są dla danej nauki rzeczywiście niezbędne;- dawać możliwość tworzenia teorii szczegółowych zgodnych ze znanymi faktami. [za: Wikipedia]Procedura działania modelu wygląda następująco:Wyróżniamy następujące bloki działań:–Rozmieszczenie wstępne–Analiza pól sił–Predyspozycje–Kontakty–Konflikty–Sumowanie pól sił–Zmodyfikowane rozmieszczenie–Konkurencja o dostępne tereny–Końcowe rozmieszczenieRozmieszczenie wstępne to jakby „stan zerowy” - punkt wyjścia (zazwyczaj stan obecny). Obejmujerozmieszczenie aktywności w rejonach obliczeniowych, przy czym aktywności te dzieli się na zdeterminowane(bez możliwości przemieszczania się) i niezdeterminowane (potencjalnie mobilne) – czyli np. przemysł ciężkiistniejący będzie aktywnością zdeterminowaną (trudno żeby np. Huta „Katowice” z Dąbrowy Górniczejprzeniosła się do powiedzmy Mikołowa), zaś usługi, które zazwyczaj powstają tam gdzie jest popyt, a znikajątam, gdzie go nie ma – będą aktywnością niezdeterminowaną (choć z pewnymi wyjątkami – np. kościołyporuszają się niechętnie – dlatego każdą zazwyczaj aktywność dzielimy na zd. i niezd.).Procedura predyspozycji próbuje dopasować rozmieszczenie aktywności do rozkładu w przestrzeni walorówterenu (inny teren odpowiada wesołemu miasteczku, inny bankowi, inny wytwórni paliwa rakietowego).Procedura kontaktów bazuje na modelu alokacji celów, który z kolei bazuje na modelu pośrednich możliwości(interveningopprotunities model).Procedura ta oblicza jakie przesunięcia aktywności powinny nastąpić, abyzoptymalizować kontakty (a pod tym pojęciem rozumiemy minimalizację ich kosztu – czy to finansowego, czyteż – częściej – czasowego). Model pośrednich możliwości wyraża się wzorem:Tij�½Oi[epaep(aaj)],gdzie Tijto liczba podróży z rejonu i do strefy j, Oioznacza wielkość aktywności źródłowych generujących ruch(np. mieszkańcy), p jest parametrem selektywności, a – liczbą okazji do zakończenia podróży, które miniętodocierając do strefy j, ajliczbą okazji w rejonie j. Im obszar (rejon) lepiej dostępny komunikacyjnie, bardziejwęzłowy, tym zazwyczaj więcej aktywności ściąga do siebie. Optymalizowanie kontaktów służy później dogłosowania (jest to tzw. głosowanie pozytywne), gdzie najlepiej rozmieścić daną działalność, co ilustrujeobrazek:Procedura konfliktów – Procedura ta symuluje wpływ zagrożeń, uciążliwości generowanych przez aktywności(np. hałas, zanieczyszczenie atmosfery) – symulacja ta oparta jest na wielkości zagrożenia i odległości odemitora zagrożenia. Następnie wykonuje się głosowanie negatywne: aktywności uciążliwe głosują przeciwkosobie (co obrazuje tendencję do unikania miejsc zagrożonych), a wszystkie przeciw aktywnościomwywołującym konflikt (np. mieszkaniówka ucieka od zadymiającego przemysłu). Wynikiem działaniaprocedury jest takie ułożenie aktywności, by zminimalizować konflikty pomiędzy nimi.Sumowanie – procedura scalająca stara się teraz wyważyć poszczególne siły działające w przestrzenizurbanizowanej – kontakty (K), konflikty (F) i predyspozycje (D). W jaki sposób zostaną one zsumowane, zjakim wpływem – ustala się za pomocą współczynników (wag) dla każdej z tych sił – współczynniki te mogąposiadać wartości z przedziału <0; 1>Procedura konfliktów terenowych najpierw ustala miejsca, gdzie zasymulowanych aktywności jest zbyt dużow stosunku do miejsca (a wie to z parametru chłonności), a następnie stara się umieścić nadwyżki w miejscach,gdzie są jeszcze wolne terenyDane potrzebne do wykonania obliczeń modelem ORION:–podział na rejony obliczeniowe–lista aktywności z podziałem na rejony, a w rejonach z podziałem na zdeterminowane i niezdeterminowane–tabelę predyspozycji rejonów dla każdej aktywności–chłonności terenu w rejonach–sieć przenoszącą kontakty wraz z jej parametrami (szybkość poruszania się, węzły itd.)Parametry:–kontakty:–nasilenie kontaktu - jak często (np. w ciągu doby) kontakt następuje – np. praca-dom i dom-pracazazwyczaj raz dziennie, ale już wyjazdy do usług mają większą częstotliwość–selektywność – jak bardzo wybredni są podróżujący w szukaniu okazji do zakończenia podróży–zasięg krytyczny – to maksymalny dystans jakiego pokonanie jest opłacalne dla zaspokojenia potrzeby,powyżej tego dystansu koszty przewyższają korzyści15Wykorzystanie rozkładu wykładniczego wmodelupośrednichmożliwości(Statystyka stosowana z elementami rachunkuprawdopodobieństwa, Modele fizyczne w planowaniu przestrzennym)1. Podstawy.1)Zdarzenie elementarne(wyrażanesymbolem:ω)- to możliwy wynik doświadczenia losowego.Wszystkie takie możliwe wyniki tworzązbiór zdarzeń elementarnych(inaczejprzestrzeń zdarzeńelementarnych, wyrażana symbolemΩ).Może on byćzbiorem skończonym, przeliczalnymbądźnieprzeliczalnym.2)Zmienna losowa- tofunkcja,którazdarzeniom elementarnymprzypisujeliczby.Na przykład,losując z pewnej populacji jednego osobnika przypisujemy mu jego wagę.DEFINICJA:Zmienna losowa Xtofunkcja mierzalnazprzestrzeni probabilistycznejΩ(Omega –przestrzeń zdarzeń elementarnych) do zbioruliczb rzeczywistych.Mierzalność rozumiemywzględemσ-ciała(sigma-ciała)zdarzeń na Ω i σ-ciałazbiorów borelowskichwR.(Wikipedia)DEFINICJA 1: Niech Ω będzie skończonym zbiorem zdarzeń elementarnych, a Pprawdopodobieństwem określonym na zdarzeniach w tym zbiorze. Każdą funkcję X określoną nazbiorze Ω, wartościach rzeczywistych, nazywamyzmienną losową.∙ X,Y,Z,…lubX1, X2, X3,…- oznaczenia zmiennej losowej,∙ {X = x}– zdarzenie: {ω c(należy do) Ω: X(ω) = x}czyli zmienna losowaXprzyjmuje wartośćx,∙ P{X = x}– prawdopodobieństwo zdarzenia {ω c Ω: X(ω) = x} (że zmienna losowa X przyjmiewartość x)∙ {X < x}– zdarzenie: {ω c Ω: X(ω) < x} – zmienna losowaXprzyjmuje wartości mniejsze odliczbyx,∙ P(X < x)– prawdopodobieństwo zdarzenia↑↑↑↑↑(jak wyżej)∙ {|X – c| < ε}– zdarzenie: {ω c Ω: |X(ω) – c| < ε} – wartości zmiennej losowejXróżnią się oddanej liczbyco mniej niż ε,∙ P(|X – c| < ε)– prawdopodobieństwo zdarzenia↑↑↑↑↑.3)Dystrybuanta zmiennej losowej X –(kumulacyjna funkcja rozkładu) jest oznaczana symbolemFxi definiowana jako:czyli prawdopodobieństwo że zmienna losowa X przyjmie wartość mniejszą, lub równą liczbie x.Dystrybuanta w pełni wyznaczarozkład zmiennej losowej– dwie zmienne mające taką samądystrybuantę mają ten sam rozkład.∙ Często używa się także skróconej notacjiF(x)= P(X ≤x),∙ PRZYKŁAD: Niech będzie dana zmienna losowa skokowa (czylitaka, która ma skończony lubprzeliczalny zbiór wartości)X, przyjmująca wartości 0 i 1 przy czym P(X = 0) = 0,8, P(X = 1) =0,2 to dystrybuanta tej zmiennej jest w postaci4)Rozkład zmiennej losowej -to opis wartości przyjmowanych przezzmienną losowąprzy pomocyprawdopodobieństw z jakimi są one przyjmowane. Określony:Innymi słowy to opis - jakie prawdopodobieństwo zaistnienia będzie miała dana wartość (przyjętaprzez zmienną losową)∙ Rozkładdyskretnyzmiennej losowej (przypadek dyskretny)Jeżeli zmienna losowaXjestdyskretna(zmiennąlosową, która ma skończony lub przeliczalnyzbiór wartości, nazywamy skokową lub dyskretną),to jej rozkład jest w pełni określony przezliczby:,gdzie {xi} jest zbiorem wszystkich wartości jakie przyjmuje zmiennaX, pito prawdopodobieństwoz jakim zmienna losowa X przyjmie wartośćxi.Każda z liczbpijest nieujemna oraz ∑pi= 1. W tej
[ Pobierz całość w formacie PDF ]