Přejít k hlavnímu obsahu

Přihlášení pro studenty

Přihlášení pro zaměstnance

Publikace detail

Design of a decision-making support within agent-based simulations reflecting railway traffic
Rok: 2009
Druh publikace: článek ve sborníku
Název zdroje: Modelling and Simulation 2009
Název nakladatele: EUROSIS-ETI
Místo vydání: Ostend
Strana od-do: 251-255
Tituly:
Jazyk Název Abstrakt Klíčová slova
cze Návrh a integrace rozhodovacích podpor v rámci agentově orientovaných simulací odrážejících železniční provoz Příspěvek se zabývá problematikou softwarových rozhodovacích podpor, které je nutné vhodným způsobem integrovat do simulačních modelů a potenciálně verifikovat před jejich využíváním v průběhu simulačních experimentů. Pro demonstrační účely byla vybrána jedna konkrétní architektura simulačních modelů nazývaná ABAsim (Agent-Based Architecture of simulation models), na níž bylo ilustrováno vhodné začleňování specializovaných poradních komponentů (podporujících rozhodovací procesy) do jednotlivých agentů. Případová studie stručně přibližuje simulační model železniční stanice, v jehož rámci je představena jedna vybraná podpora rozhodování (realizovaná jako umělá neuronová síť). Agentově orientovaná simulace;podpora rozhodování;umělá neuronová síť; osobní železniční stanice
eng Design of a decision-making support within agent-based simulations reflecting railway traffic The paper deals with the problem of decision-making supports, which are supposed to be (i) properly integrated into the simulation models and (ii) potentially prearranged (verified) before their employment in simulation experiments. It was selected the architecture called ABAsim (Agent-Based Architecture of simulation models) to demonstrate a suitable embodiment of advisory components (supporting decision-making processes) within an agent. The case study briefly presents traffic simulations related to a passenger railway station, within the frame of which a selected decision-making support (realised as an artificial neural network) is introduced. Agent-based simulation;decision-making support;artificial neural network; passenger railway station.