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Skalierbare Mikrosimulation von Mischverkehren mit kognitiven und hybriden Modellen

Technologische Entwicklungen wie autonome Fahrzeuge und Vehicle2X-Kommunikation erfordern die Fähigkeit, komplexes kognitives und interaktives Verhalten menschlicher und maschineller Akteure in Mischverkehren modellieren zu können. Heute verfügbare mikroskopische Modelle und Plattformen zur Mobilitätssimulation wie SUMO leisten dies nur sehr eingeschränkt; agentenbasierte Plattformen wie Jason unterstützen kognitive Architekturen, skalieren aber nicht auf die Anforderungen der Simulation urbaner Verkehre. Hybride Modelle unterstützen Aspekte wie reaktives Verhalten, kontinuierliche Modelle oder Lernfähigkeit; sie sind jedoch derzeit – ebenso wie Interaktions- und Koordinationsmechanismen -- für Mobilitätssimulation kaum verfügbar.

Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Evaluierung von geeigneten Verhaltens- und Interaktionsmodellen für die Simulation von Mischverkehren, deren menschliche und maschinelle Teilnehmer mit kognitiven bzw. hybriden Modellen beschrieben sind. Als Basis für die Evaluierung der Ergebnisse der Arbeit dient die skalierbare Plattform LightJason, die im Rahmen dieser Arbeit um entsprechende Modelle von Verkehrsteilnehmern und ihrer Interaktion erweitert wird.