論文の概要: Assessing the impacts of tradable credit schemes through agent-based simulation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11822v1
- Date: Mon, 17 Feb 2025 14:15:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:16:31.342698
- Title: Assessing the impacts of tradable credit schemes through agent-based simulation
- Title（参考訳）: エージェント・ベース・シミュレーションによるトレーダブル・クレジット・スキームの影響評価
- Authors: Renming Liu, Dimitrios Argyros, Yu Jiang, Moshe E. Ben-Akiva, Ravi Seshadri, Carlos Lima Azevedo,
- Abstract要約: トレーダブル・クレジット・スキーム(TCS)は、渋滞価格に代わる魅力的な代替手段として、交通研究コミュニティから関心を集めている。
我々は,TCSをモデリングするための統合シミュレーションフレームワークを提案し,それを最先端のオープンソース都市シミュレーションプラットフォームSimMobility内に実装する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.512637820094679
- License:
- Abstract: Tradable credit schemes (TCS) have been attracting interest from the transportation research community as an appealing alternative to congestion pricing, due to the advantages of revenue neutrality and equity. Nonetheless, existing research has largely employed network and market equilibrium approaches with simplistic characterizations of transportation demand, supply, credit market operations, and market behavior. Agent- and activity-based simulation affords a natural means to comprehensively assess TCS by more realistically modeling demand, supply, and individual market interactions. We propose an integrated simulation framework for modeling a TCS, and implements it within the state-of-the-art open-source urban simulation platform SimMobility, including: (a) a flexible TCS design that considers multiple trips and explicitly accounts for individual trading behaviors; (b) a simulation framework that captures the complex interactions between a TCS regulator, the traveler, and the TCS market itself, with the flexibility to test future TCS designs and relevant mobility models; and (c) a set of simulation experiments on a large mesoscopic multimodal network combined with a Bayesian Optimization approach for TCS optimal design. The experiment results indicate network and market performance to stabilize over the day-to-day process, showing the alignment of our agent-based simulation with the known theoretical properties of TCS. We confirm the efficiency of TCS in reducing congestion under the adopted market behavioral assumptions and open the door for simulating different individual behaviors. We measure how TCS impacts differently the local network, heterogeneous users, the different travel behaviors, and how testing different TCS designs can avoid negative market trading behaviors.
- Abstract（参考訳）: トレーダブル・クレジット・スキーム(TCS)は、収益中立性と株式の利点により、渋滞価格に代わる魅力的な選択肢として、交通研究コミュニティから関心を集めている。
それにもかかわらず、既存の研究は、輸送需要、供給、信用市場運営、市場行動の簡易な特徴付けにより、ネットワークと市場均衡のアプローチを主に採用してきた。
エージェントとアクティビティに基づくシミュレーションは、需要、供給、および個々の市場の相互作用をより現実的にモデル化することによって、TCSを包括的に評価する自然な手段を提供する。
我々は、TCSをモデリングするための統合シミュレーションフレームワークを提案し、これを最先端のオープンソース都市シミュレーションプラットフォームSimMobilityに実装する。
(a)複数の旅行を考慮し、個別の取引行動を明確に説明するフレキシブルTCS設計
b)TCS規制当局、旅行者、及びTCS市場自体の複雑な相互作用を捉え、将来のTCS設計および関連するモビリティモデルをテストする柔軟性を有するシミュレーションフレームワーク。
(c) 大規模メソスコピックマルチモーダルネットワーク上でのシミュレーション実験と,TCS最適設計のためのベイズ最適化手法を組み合わせる。
実験の結果,ネットワークと市場の性能は日々のプロセスで安定し,エージェントベースシミュレーションとTCSの既知の理論的特性との整合性を示した。
我々は,市場行動の前提の下での渋滞低減におけるTCSの効率性を確認し,異なる個人行動のシミュレーションを行うための扉を開く。
TCSがローカルネットワーク、異質ユーザ、旅行行動にどのように影響するか、そして、異なるTCS設計をテストすることは、市場の取引行動に悪影響を及ぼさないかを測定する。
関連論文リスト
- Scalable Simulation-free Entropic Unbalanced Optimal Transport [3.9901365062418312]
エントロピック・アンバランス・オプティマルトランスポート(EUOT)問題を解くために,スケーラブルでシミュレーション不要なアプローチを導入する。
これらの特性を活用することにより、シミュレーションフリーEUOT(SF-EUOT)と呼ばれるEUOTを解くシミュレーションフリーアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-03T16:43:00Z) - Consumer Transactions Simulation through Generative Adversarial Networks [0.07373617024876725]
本稿では,合成小売取引データを生成するためのGAN(Generative Adversarial Networks)の革新的な応用について述べる。
我々は、SKUデータをGANアーキテクチャに統合し、より洗練された埋め込み手法を用いて従来の手法から切り離す。
その結果, 実物と実物を比較することで, シミュレーショントランザクションにおける現実性の向上が示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-07T09:45:24Z) - INTAGS: Interactive Agent-Guided Simulation [4.04638613278729]
マルチエージェントシステム(MAS)を含む多くのアプリケーションでは、実稼働に先立って、実験的な(Exp)自律エージェントを高忠実度シミュレータでテストすることが必須である。
本稿では,ExpエージェントとBGエージェントのライブインタラクションによって評価される実システムと合成マルチエージェントシステムとを区別する指標を提案する。
InTAGSを用いてシミュレータのキャリブレーションを行い、現状のWasserstein Generative Adversarial Networkアプローチと比較して、より現実的な市場データを生成することができることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-04T19:56:18Z) - Reinforcement Learning with Human Feedback for Realistic Traffic
Simulation [53.85002640149283]
効果的なシミュレーションの鍵となる要素は、人間の知識と整合した現実的な交通モデルの導入である。
本研究では,現実主義に対する人間の嗜好のニュアンスを捉えることと,多様な交通シミュレーションモデルを統合することの2つの主な課題を明らかにする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-01T19:29:53Z) - Neural Stochastic Agent-Based Limit Order Book Simulation: A Hybrid
Methodology [6.09170287691728]
現代の金融取引所は電子的リミット・オーダー・ブック(LOB)を使用して入札を保管し、特定の金融資産の受注を要求する。
ニューラルポイントモデルを用いて過去のLOBデータに基づいて事前訓練されたニューラルバックグラウンドトレーサによるマーケットイベントのロジックの集約を表現するハイブリッドLOBシミュレーションと、他のトレーサとのマルチエージェントシミュレーションに背景トレーサを組み込んだハイブリッドLOBシミュレーションを提案する。
このスタイル化された事実は残っており、実市場の経験的観察に則った秩序流の影響と財政的放牧行動を示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-28T20:53:39Z) - A Modular Framework for Reinforcement Learning Optimal Execution [68.8204255655161]
我々は、最適貿易実行問題への強化学習の適用のためのモジュラーフレームワークを開発する。
このフレームワークは、異なるシミュレーション設定の実装を容易にするために、柔軟性を念頭に設計されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-08-11T09:40:42Z) - Efficient Model-based Multi-agent Reinforcement Learning via Optimistic
Equilibrium Computation [93.52573037053449]
H-MARL (Hallucinated Multi-Agent Reinforcement Learning) は,環境と数回交流した後の平衡政策を学習する。
自律運転シミュレーションベンチマークにおいて,本手法を実験的に実証した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-14T17:24:03Z) - Finding General Equilibria in Many-Agent Economic Simulations Using Deep
Reinforcement Learning [72.23843557783533]
本研究では,エージェント種別のメタゲームに対して,エプシロン・ナッシュ平衡である安定解を求めることができることを示す。
私たちのアプローチはより柔軟で、例えば市場クリア化のような非現実的な仮定は必要ありません。
当社のアプローチは、実際のビジネスサイクルモデル、DGEモデルの代表的なファミリー、100人の労働者消費者、10社の企業、税金と再分配を行う政府で実証しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-01-03T17:00:17Z) - Multi-Asset Spot and Option Market Simulation [52.77024349608834]
正規化フローに基づく1つの基盤となる1つのマーケットシミュレータを現実的に構築する。
本研究では, 正規化流れの条件付き可逆性を活用し, 独立シミュレータの連立分布をキャリブレーションするスケーラブルな手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-13T17:34:28Z) - A variational Bayesian spatial interaction model for estimating revenue
and demand at business facilities [15.242014520266391]
本研究では,事業施設における潜在的な収益や需要を推定する問題について検討し,その発生メカニズムを解明する。
そこで我々はベイズ空間相互作用モデルを構築し,そのモデルを用いて特定の事業所の収益を確率論的に予測する。
我々は, 1500以上のパブと15万の顧客地域を含む, 英国ロンドンにおけるパブ活動のための実世界の大規模空間データセットを構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-08-05T13:03:20Z) - Comparing Probability Distributions with Conditional Transport [63.11403041984197]
新しい発散として条件輸送(CT)を提案し、償却されたCT(ACT)コストと近似します。
ACTは条件付き輸送計画の計算を補正し、計算が容易な非バイアスのサンプル勾配を持つ。
さまざまなベンチマークデータセットのジェネレーティブモデリングでは、既存のジェネレーティブ敵対ネットワークのデフォルトの統計距離をACTに置き換えることで、一貫してパフォーマンスを向上させることが示されています。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-28T05:14:22Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。