A Fuzzy Cognitive Maps Based Model for Individual Travel Behaviour

Abstract

In modern society more and more attention is given to the increase of public transportation or bike use. In this regard one of the most important issues is to find and analyse the factors influencing car dependency and the attitudes of people in terms of preferred transport mode. Although the individuals’ transport behavioural modelling is a complex task, it can produce a notable social and economic impact. In this research, Fuzzy Cognitive Maps are explored to represent the behaviour and operation of such complex systems. This soft computing technique allows modelling how the travellers make decisions based on their knowledge of different transport modes’ properties and at different levels of abstraction. These levels correspond to the hierarchy perception including different scenarios of traveling, different benefits of choosing a specific transport mode, and different situations and attributes related with those benefits. This doctoral research also aims at contributing to the computational representation of individuals’ travel behavioural decisions. Thus, an automatic approach to extract mental representations from individuals and convert them into computational structures is defined. For the creation of knowledge bases the use of Knowledge Engineering is accounted and later on the data is transferred into structures based on Fuzzy Cognitive Maps. A general topology is presented to serve as a template, from an Artificial Intelligence point of view, for the referred knowledge representation form.

In de moderne samenleving wordt meer en meer aandacht besteed aan het toenemend gebruik van het openbaar vervoer en de fiets. Een van de belangrijkste uitdagingen hierbij is het inzicht verschaffen in en het analyseren van de factoren die de autoafhankelijkheid en de attitudes ten opzichte van dit favoriete transportmiddel beïnvloeden. Hoewel het modelleren van het individuele verplaatsingsgedrag een complexe taak is, kan het een belangrijke sociale en economische impact hebben. In dit onderzoek is gebruik gemaakt van zogenaamde “fuzzy cognitive maps” om het gedrag en de werking van zulk complex systeem weer te geven. Deze “soft” computertechniek laat toe te modelleren hoe mensen beslissingen nemen op basis van hun kennis over de eigenschappen van verschillende transportmodi en op verschillende abstractieniveaus. Deze niveaus komen overeen met de perceptie van de hiërarchie met inbegrip van de verschillende verplaatsingsscenario’s, de verschillende voordelen om voor een bepaald transportmiddel te kiezen en de verschillende situaties en eigenschappen die aan die voordelen verbonden zijn. Dit doctoraatsonderzoek tracht ook een bijdrage te leveren aan de geïnformatiseerde weergave van het gedrag en de beslissingen van individuele reizigers. Er wordt dus een geautomatiseerde aanpak gedefinieerd om de mentale processen van individuen voor te stellen en hen om te zetten in een computermodel. Voor de creatie van kennisdatabanken is gebruik gemaakt van kennisengineering, waarna de gegevens worden overgebracht naar “fuzzy cognitive maps”. Een algemene typologie is voorgesteld vanuit de invalshoek van artificiële intelligentie en dient als een standaardmodel voor het weergeven van de overgebrachte kennisgegevens.