Resumen

Este artículo examina la aplicación del muestreo por hipercubos latinos (LHS) y las variables antitéticas (AV) para reducir la varianza de las medidas de rendimiento estimadas a partir de simuladores de tráfico microscópicos. LHS y AV permiten una cobertura más representativa de las distribuciones de probabilidad de entrada a través de la estratificación, reduciendo el error estándar de los resultados de la simulación. Se examinan dos métodos de aplicación, uno en el que la estratificación se aplica a los intervalos y a las decisiones de encaminamiento de los vehículos individuales, y otro en el que los recuentos de vehículos y los tiempos de entrada se muestrean de forma más uniforme. Los métodos propuestos tienen una mayor aplicabilidad en los sistemas generales de colas. Se observa que LHS supera a AV, y se obtienen reducciones de hasta el 71% en el error estándar de las estimaciones del rendimiento de la red de tráfico en relación con el muestreo independiente. LHS permite reducir el tiempo de ejecución de los costosos simuladores de tráfico microscópico, ya que se necesitan menos simulaciones para alcanzar un nivel fijo de precisión, con reducciones de hasta el 84% en el tiempo de cálculo observado en los casos de prueba considerados. Las ventajas de LHS se amplifican en redes más congestionadas y a medida que aumenta el nivel de precisión requerido.

• Materias:Celda de memoria Arquitectura informática Levitación magnética Diseño Kansei Análisis de algoritmos
• Subjects:Memory cell Computer architecture Magnetic levitation Kansei Design Algorithm analysis
• Palabras claves:LHS, error estándar, simuladores de tráfico microscópicos caros, muestreo por hipercubos latinos, distribuciones de probabilidad de entrada, simuladores de tráfico microscópicos, redes más congestionadas, rendimiento de la red de tráfico, AV, nivel
• Keywords:LHS, standard error, expensive microscopic traffic simulators, Latin Hypercube Sampling, input probability distributions, microscopic traffic simulators, more congested networks, traffic network performance, AV, level