Title: Modelování intenzity dopravy v paralelním výpočetním prostředí
Other Titles: Traffic Volume Modelling in Parallel Computing Environment
Authors: Kolovský, František
Advisor: Ježek Jan, Ing. Ph.D.
Referee: Martolos Jan, Ing. Ph.D.
Issue Date: 2017
Publisher: Západočeská univerzita v Plzni
Document type: diplomová práce
URI: http://hdl.handle.net/11025/26819
Keywords: map-reduce;odhad matice přepravních vztahů;přidělování zátěže na síť;distribuované výpočetní prostředí;apache spark;intenzity dopravy;paralelní výpočty
Keywords in different language: map-reduce;origin-destination matrix estimation;traffic assignment;distributed environment;apache spark;traffic volume;parallel computing
Abstract: V posledních letech je k dispozici stále více dat vhodných jako podklad pro výpočet dopravních intenzit, ale softwarové nástroje pro tvorbu velkých modelů z těchto dat nejsou dostupné. Cílem této práce je analyzovat, navrhnout a otestovat implementaci transportních modelů ve škálovatelném paralelním výpočetním prostředí. Práce se především zaměřuje na odhad matice přepravních vztahů a na přidělování zátěže na síť. Vhodné paralelní algoritmy jsou popsány, vyhodnoceny a implementovány ve výpočetním prostředí typu MapReduce (pro tento účel je používán Apache Spark). Implementované metody jsou testovány na datech o různé velikosti. Výsledky těchto testů ukazují, že pomocí vyvinutého frameworku lze vytvořit velké modely (například model celé Evropy, který obsahuje milióny hran) v řádu desítek hodin.
Abstract in different language: Nowadays, a lot of transport-related data for a traffic modeling are available, but present software tools that can process such data volume and compute large models are still lacking. The aim of this thesis is to analyse, design and test an implementation of the transport models in the scalable parallel computing environment. More particularly, the work is primarily focused on the Origin-Destination matrix estimation and the traffic assignment, which are the essential parts for traffic volume modeling. Parallel algorithms that are suitable for such a problem are described, evaluated and implemented into the Map-Reduce computing model (Apache Spark is used for such a purpose). Implemented methods are tested on various-sized datasets and the test results are demonstrated . Experiments have shown, that the proposed solution is capable of processing a large-scale model (e.g. a model of whole Europe consisting of millions of edges) within a time frame of tens of hours.
Rights: Plný text práce je přístupný bez omezení.
Appears in Collections:Diplomové práce / Theses (KGM)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
MT_Kolovsky.pdfPlný text práce1,22 MBAdobe PDFView/Open
PV_Kolovsky_Frantisek.pdfPosudek vedoucího práce512,67 kBAdobe PDFView/Open
PO_Kolovsky_Frantisek.pdfPosudek oponenta práce632,64 kBAdobe PDFView/Open
Kolovsky Frantisek.pdfPrůběh obhajoby práce178,24 kBAdobe PDFView/Open


Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11025/26819

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.