What is agent-based transport modeling?

Agent-based transport modeling simulates individual travelers as autonomous agents making decisions about routes, modes, and departure times. Tools like MATSim allow researchers to evaluate how millions of individual choices create network-level traffic patterns and test policy interventions.

MATSim (Multi-Agent Transport Simulation) is an open-source framework for implementing large-scale agent-based transport simulations. It's used worldwide by researchers and transport agencies to evaluate infrastructure investments, pricing policies, and network changes.

What is robust policy evaluation in transport?

Robust policy evaluation tests transport policies under uncertainty by simulating thousands of future scenarios. Instead of assuming a single forecast, it evaluates how policies perform across different possible futures, helping decision-makers choose strategies that work well regardless of which scenario materializes.

How does congestion pricing work in cities?

Congestion pricing charges drivers fees to enter high-traffic zones during peak hours. Agent-based simulations can predict how travelers will respond - some switching routes, modes, or times - and evaluate the policy's impact on traffic, emissions, and equity before implementation.

Who uses transport simulation in Israel?

In Israel, transport simulation is used by the Ministry of Transport, Netivei Israel (National Transport Infrastructure Company), Netivei Ayalon, and municipal planning teams like the Jerusalem Transportation Master Plan Team to evaluate major infrastructure and policy decisions.

מהי סימולציה תחבורתית מבוססת סוכנים?

סימולציה תחבורתית מבוססת סוכנים היא שיטה למידול תנועה שבה כל נוסע מיוצג כסוכן עצמאי המקבל החלטות לגבי מסלולים, אמצעי תחבורה וזמני יציאה. כלים כמו MATSim מאפשרים לחוקרים להעריך כיצד מיליוני בחירות אישיות יוצרות דפוסי תנועה ברמת הרשת ולבחון התערבויות מדיניות.

מי משתמש בסימולציית תחבורה בישראל?

בישראל, סימולציית תחבורה משמשת את משרד התחבורה, נתיבי ישראל, נתיבי איילון וצוותי תכנון עירוניים כמו צוות תכנית האב לתחבורה בירושלים להערכת החלטות תשתית ומדיניות מרכזיות.

מהו תמחור עומס ואיך זה עובד?

תמחור עומס הוא מדיניות שבה נהגים משלמים דמי כניסה לאזורי תנועה צפופים בשעות שיא. סימולציות מבוססות סוכנים יכולות לחזות כיצד נוסעים יגיבו - חלקם יחליפו מסלולים, אמצעי תחבורה או זמנים - ולהעריך את השפעת המדיניות על תנועה, פליטות ושוויון לפני היישום.

מי הוא ד"ר גולן בן דור?

ד"ר גולן בן דור הוא מדען ניידות עירונית המתמחה בסימולציית תחבורה, מודלים מבוססי סוכנים ו-MATSim. הוא בעל דוקטורט מאוניברסיטת תל אביב ועובד כיועץ אסטרטגי עם משרד התחבורה, נתיבי ישראל, נתיבי איילון והלמ"ס. מחקריו מתמקדים בהערכת מדיניות תחבורה חזקה תחת אי-ודאות.

MATSim (Multi-Agent Transport Simulation) הוא פלטפורמת קוד פתוח ליישום סימולציות תחבורה מבוססות סוכנים בקנה מידה גדול. הוא משמש חוקרים ורשויות תחבורה ברחבי העולם להערכת השקעות בתשתיות, מדיניות תמחור ושינויים ברשת. MATSim מאפשר לחקור כיצד מיליוני החלטות אישיות יוצרות דפוסי תנועה ולבחון התערבויות מדיניות.

מהי הערכת מדיניות רובסטית?

הערכת מדיניות רובסטית בוחנת מדיניות תחבורה תחת אי-ודאות על ידי סימולציה של אלפי תרחישי עתיד. במקום להסתמך על תחזית בודדת, היא מעריכה כיצד מדיניות מתפקדת לאורך עתידים אפשריים שונים, ומסייעת למקבלי החלטות לבחור אסטרטגיות שעובדות היטב ללא קשר לתרחיש שיתממש. גישה זו קריטית להחלטות תשתית במיליארדי שקלים.

מה גילה ד"ר בן דור על אגרת גודש בירושלים?

מחקרו של ד"ר בן דור הראה שאגרה יומית של כ-10 יורו (כ-40 שקלים) יכולה להפחית את הגעת המכוניות למרכז ירושלים ב-25%. בשילוב עם תמחור חניה, אמצעים אלו יכולים להרתיע נסיעות תוך-עירוניות, להפחית עוד יותר את הגודש והפליטות. עם זאת, הכנסת רכבים אוטונומיים משותפים ללא מדיניות תמחור עשויה להעביר משתמשים מתחבורה ציבורית, ולכן נדרש איזון בין 'גזר ומקל'.

ד"ר גולן בן-דור

חוקר תחבורה, נתונים ו-AI

מדע שמניע
ערים קדימה

אני עובד עם רשויות תחבורה להערכת פרויקטים גדולים בתנאי אי-ודאות, באמצעות נתוני אמת, מודלים מבוססי סוכנים (MATSim) ובינה מלאכותית. בנוסף, אני מרצה לחברות על מינוף כלי AI להפיכת אתגרים מורכבים לתהליכי עבודה יעילים.

שיתופי פעולה נוכחיים כוללים את אגף אסטרטגיה במשרד התחבורה, נתיבי איילון, נתיבי ישראל, צוות תכנית אב לתחבורה ירושלים והלמ"ס.

פרויקטים נבחרים

בשיתוף עם מובילי התעשייה

משרד התחבורה

נתיבי ישראל

נתיבי איילון

צוות תכנית אב לתחבורה

למ"ס

אודותיי

אדריכל הזרימה

עם דוקטורט מאוניברסיטת תל אביב, אני מגשר על הפער בין אלגוריתמים תיאורטיים למציאות עירונית. עבודתי מתמקדת בהערכת מדיניות חסינה—הבטחה שהחלטות של מיליארדים יעמדו במבחן אי-הוודאות. בנוסף, אני מרצה לחברות על תהליכי עבודה מבוססי AI, ומלמד צוותים כיצד למנף כלי בינה מלאכותית מתקדמים להפוך אתגרים מורכבים לפתרונות אלגנטיים.

כיום

יועץ פרטי

נתיבי איילון ומשרד התחבורה

כיום

יועץ ומרצה לתהליכי AI

הדרכות והכשרות ארגוניות

2016 - 2023

חוקר סימולציה תחבורתית

המעבדה לגיאו-סימולציה, אונ' ת"א

2023

מרצה אקדמי (GIS)

אוניברסיטת תל אביב

ארסנל טכני

טכנולוגיות ליבה לסימולציה וניתוח:

MATSim (Java)Python / PandasSpatial SQLArcGIS ProQGISBig Data AnalyticsAgent-Based ModelingAIVersion Control (Git)

מחקר דוקטורט

"נלחמים בגודש: הערכת מדיניות תחבורתית רובסטית במודל סימולציה רב-אמצעי מבוסס סוכנים"

עבודת מוסמך

"הערכת ההשפעה של נתיבי תחבורה ציבורית על מצב התנועה העירוני באמצעות מודל מבוסס סוכנים"

פרויקטים נבחרים

בשידור חי

ניתוח Google Maps

תכנון אסטרטגי עבור משרד התחבורה. שימוש במאגרי מידע עצומים לניתוח גודש בזמן אמת ואופטימיזציה של מערכי ספירת תנועה.

תפקיד: מוביל מתודולוגי, יועץ טכני
אחריות תקציבית: פרויקט דגל (עד 15 מיליון ש"ח).

צפה בניתוח ←