Difference between revisions of "Assignment SS 2024/2025/cs"

From Simulace.info
Jump to: navigation, search
(Created page with "{{Ambox | text = <div> Please, put here your assignments. Do not forget to sign them. You can use <nowiki>~~~~</nowiki> (four tildas) for an automatic signature. Use Show pre...")
 
(Přidání návrhu simulace - kontrola jízdenek)
Line 51: Line 51:
 
</div>
 
</div>
 
}}
 
}}
 +
 +
== Simulace: Kontrola jízdenek v MHD ==
 +
=== Popis problému ===
 +
Simulace se zabývá procesem kontrol jízdenek ve veřejné dopravě (např. v systému MHD v Praze). Veřejná doprava je financována částečně z příjmů z jízdného. Cestování "načerno" představuje pro dopravní podnik zdroj ztrát. Proto revizoři od podniku provádějí kontroly platnosti jízdních dokladů. Z toho vyplývá otázka, jak často a jakým způsobem mají být dané kontroly prováděny, aby byly efektivní a ekonomicky dávaly smysl. Výsledky simulace umožní řízení MHD optimalizovat frekvenci kontrol, počet revizorů a tím zvýšit celkovou efektivitu inspekcí.
 +
 +
=== Cíl simulace ===
 +
Simulace se bude věnovat zodpovězení otázky: jak ovlivňuje četnost kontrol objem vybraných pokut ve veřejné dopravě? Výsledkem bude doporučení efektivních inspekčních strategií pro maximalizaci vybraných pokut. Simulace také ukáže, kolik revizorů je potřeba pro dosažení požadované míry kontroly.
 +
 +
=== Použitá metoda a prostředí ===
 +
Multiagentní simulace v Netlogo. Agenti v modelu budou reprezentovat pasažéry a revizory.
 +
 +
=== Proměnné ===
 +
Definované předem:
 +
* Počet cestujících (celkově)
 +
* Počet revizorů
 +
* Výše pokuty (standardní nebo menší za platbu okamžitě)
 +
* Frekvence kontrol (počet provedených kontrol za minutu/hodinu)
 +
* Kapacita vozidla (počet cestujících z celkového čísla, kteří jsou aktuálně v kontrolovaném prostoru)
 +
 +
Náhodné:
 +
* Platnost jízdenky (zda jede pasažér "načerno")
 +
* Zachycení černého pasažéra (zda je neplatnost jízdenky odhalena)
 +
* Zaplacení pokuty (hned či později)
 +
 +
=== Data ===
 +
[https://www.dpp.cz/jizdne/pokuty-revizori/vyse-prirazky DPP - pokuty a revizoři] - výše jednotlivých pokut
 +
 +
[https://www.dpp.cz/vozovy-park DPP - vozový park] - kapacity vozidel
 +
 +
[https://www.expats.cz/czech-news/article/prague-public-transport-inspectors-handed-out-250-000-fines-last-year Prague public transport inspectors handed out 250,000 fines last year] - počty kontrol, pasažérů a revizorů, celková výše pokut, zaplacení pokut
 +
 +
Míra cestování "načerno" pro Prahu není zveřejněna oficiálně. Pro odhad poměru černých pasažérů se lze inspirovat jinými státy ([https://theweek.com/transport/fare-dodging-londons-transport-blight UK], [https://www.trainsfare.eu/tackling-fare-evasion-in-bergamo-a-growing-challenge-for-atb-and-teb/ IT]).
 +
 +
=== Simulant ===
 +
Vladislav Sanin
 +
[[User:Sanv05|Sanv05]] ([[User talk:Sanv05|talk]]) 21:15, 6 May 2025 (CET)

Revision as of 21:15, 6 May 2025

Please, put here your assignments. Do not forget to sign them. You can use ~~~~ (four tildas) for an automatic signature. Use Show preview in order to check the result before your final sumbition.

Please, strive to formulate your assignment carefully. We expect an adequate effort to formulate the assignment as it is your semestral paper. Do not forget that your main goal is a research paper. It means your simulation model must generate the results that are specific, measurable and verifiable. Think twice how you will develop your model, which entities you will use, draw a model diagram, consider what you will measure. No sooner than when you have a good idea about the model, submit your assignment. And of course, read How to deal with the simulation assignment.

Topics on gambling, cards, etc. are not welcome.

In order to avoid possible confusion, please, check if you have added approved in bold somewhere in our comment under your submission. If there is no approved, it means the assignment was not approved yet.

Criteria for evaluation of the simulation proposal

The proposal must contain:

  • What you will simulate
  • The goal of the simulation (what you analyze - i.e. not "to simulate balloon factory", but what problem should the simulation solve).
  • Who would actually use such simulation (example of such user) and how would it help him
  • What method and simulation environment you plan to use. Choose only from the development environments that we have used in the course.
  • What variables will be incorporated
  • What variables will be random
  • What exact data you will base values of your variables on
  • (In case of Monte Carlo) What exact data you will base your determination of probability distribution of your random variables on
  • What exact data you will base your formulas in the simulation (simulation behavior) on

If any of the above points are missing from the simulation proposal, the proposal is considered incomplete. Unless the proposal contains all of the above points it will not be evaluated at all (and therefore cannot be approved).

  1. Is it clear from the proposed assignment how the simulation will work?
  2. Does the simulation make sense?
  3. Is the simulation model complex enough to simulate credibly the real-world phenomenon that the simulation tries to simulate?
  4. Is the data used real and relevant for the real-world phenomenon that the simulation tries to simulate?
  5. Is the simulation feasible? (in given time by the course)

If the answer to any of the above points is no, you need to improve your proposal. Don't wait for us to tell you so - you're wasting your time.

Simulace: Kontrola jízdenek v MHD

Popis problému

Simulace se zabývá procesem kontrol jízdenek ve veřejné dopravě (např. v systému MHD v Praze). Veřejná doprava je financována částečně z příjmů z jízdného. Cestování "načerno" představuje pro dopravní podnik zdroj ztrát. Proto revizoři od podniku provádějí kontroly platnosti jízdních dokladů. Z toho vyplývá otázka, jak často a jakým způsobem mají být dané kontroly prováděny, aby byly efektivní a ekonomicky dávaly smysl. Výsledky simulace umožní řízení MHD optimalizovat frekvenci kontrol, počet revizorů a tím zvýšit celkovou efektivitu inspekcí.

Cíl simulace

Simulace se bude věnovat zodpovězení otázky: jak ovlivňuje četnost kontrol objem vybraných pokut ve veřejné dopravě? Výsledkem bude doporučení efektivních inspekčních strategií pro maximalizaci vybraných pokut. Simulace také ukáže, kolik revizorů je potřeba pro dosažení požadované míry kontroly.

Použitá metoda a prostředí

Multiagentní simulace v Netlogo. Agenti v modelu budou reprezentovat pasažéry a revizory.

Proměnné

Definované předem:

  • Počet cestujících (celkově)
  • Počet revizorů
  • Výše pokuty (standardní nebo menší za platbu okamžitě)
  • Frekvence kontrol (počet provedených kontrol za minutu/hodinu)
  • Kapacita vozidla (počet cestujících z celkového čísla, kteří jsou aktuálně v kontrolovaném prostoru)

Náhodné:

  • Platnost jízdenky (zda jede pasažér "načerno")
  • Zachycení černého pasažéra (zda je neplatnost jízdenky odhalena)
  • Zaplacení pokuty (hned či později)

Data

DPP - pokuty a revizoři - výše jednotlivých pokut

DPP - vozový park - kapacity vozidel

Prague public transport inspectors handed out 250,000 fines last year - počty kontrol, pasažérů a revizorů, celková výše pokut, zaplacení pokut

Míra cestování "načerno" pro Prahu není zveřejněna oficiálně. Pro odhad poměru černých pasažérů se lze inspirovat jinými státy (UK, IT).

Simulant

Vladislav Sanin Sanv05 (talk) 21:15, 6 May 2025 (CET)

Retrieved from "http://www.simulace.info/index.php?title=Assignment_SS_2024/2025/cs&oldid=26634"