Dr.ir. Sebastiaan MeijerAssociate professor, Faculty of TPM, TU Delft
Gaming Simulation
Overview
Systems thinking and its actors
Multi-actor, multi method
What is Gaming Simulation
Example: ProRail
Example: SprintCity
Future trends
System thinking and its actors
Socio-technical systems Choices in governance, management
and operations Freedom of choice for travellers
Complex adaptive systems Companies, operators =
Adaptive agents Intertwining & complexity =
Dynamic relations Performance = Emergent behaviour
Research & Design tools: often mono-disciplinary & disjoint
Social Network
SociotechSocTechnicalNetwork
Diagrams
Actor 4
Actor 1 Actor 2 Actor 3
Actor 5
Component 1 Component 2 Component 3 Component 4 Component 5
Human 1 Human 2 Human 3
Actor 6
Sociotechnical Network
Complex Adaptive System
Multi-actor, multi-method!
Engineers
Design process(V-model, step-based approach)
Cognitive uncertainty
‘Best’ solution, best available knowledge
Hard tools: simulation, models, calculations
Managers
Control cycles (yearly, periodically)
Performance (indicator) uncertainty
‘Accepted’ solution, reasonable knowledge
Mixed tools: project and process management
Politicians
Fluid coalition forming (policy arenas)
Scope (boundary) uncertainty
‘Negotiated’ solution,disputed knowledge
Soft tools: participation, image, spinning
What is Gaming Simulation?
A gaming simulation session: mimics the behaviour of a real-world
system Uses real people as decision makers Combines with (computerized)
simulation models
A broad range of simulations in whichthe role of a human decision maker is enacted by a real human participant instead of a computer.
Technology is not essential, but driven by the goals of the gamingsimulation.
History of gaming simulation
War games (19th and 20th century)
Policy making: testing complex systems Richard D. Duke, 1974
Gibbs, 1974
Related to SSM (Checkland and Scholes)
Shubik. The uses and methods of gaming. Elsevier New York, 1975.
Computer gaming: since 1980’s Serious applications: end of ’90’s
Now: integration of the two streams
Analytical science
Gaming simulation
design
Roles
Rules
Objectives
Constraints
LoadSituation
Org. ch
ange evalu
ation
Design
science
Participants
Learnin
g eval.
Participantswith exp.
Real world
QualitativeData
QuantitativeData
Session
Organization
ChangedOrganization
Example: ProRail
ProRail is the Dutch railway infrastructure manager
Gaming simulation to reduce uncertainty in decision making on operational future
Four-year research contract, working closely on some key projects.
Computer-based & analog games Depends on phase in decision
making
Gaming in railway traffic control
Traditional innovation in railway operations is top-down Testing in computer simulations
Then push to operations?
But will it work in practice? Current robustness and resilience is already under pressure
Engineering has many assumptions about the operations.
The difference between theory and practice exists only in practice
Talking with operations doesn’t help: do it with them! Reason is found in implicit, but very effective, mental
models
The challenge
100% extra trains 2020 50% in 2012 regional
First: major corridors “Untimetabled traffic”
Like a metro system
All within 10% of the budget required in the ‘old’ way
Project: ETMET 2010
Real-world test: Sept 2010 Amsterdam – Eindhoven 6 – 6 – 2 pattern
Preparations Spring 2010 Question: how to handle a
major disruption? Two types of handling predefined
by staff experts Will this work out with the operation?
ETMET Game
Models of reality
Trains: scour sponges Combination of wagons of certain
type Each with associated capacity One train driver, one head of cabins
(flags with real numbers) A route-setting (real map) A time-table (card, real numbers)
Real data sheets Video distribution for computer
systems Portophone for RailPhone / intercom
Model types
‘Iconic’ representation: relevant elements ‘As-if-real’ representation: crucial
elements ‘Playful’ representation: non-relevant
elements
Example: SprintCity
Relation urban development & transport system Deltametropool agency Urban inner city areas connected
through metro-like trains. Transport system constraints on urban planning
Computer-based game For domain specialists Multi actor Fictitious or real roles
Example: SprintCity
SpaceMate 2010Eindtypering wijken - 8 typesConrad Kickert
N
G
AMSTERDAM AMSTEL
2019
16
14
1211
10
9
4
1
0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
4,0
4,5
0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80
GSI
FSI
0,10
0,15
0,25
0,35
0,50
OSR
11L 6789101213
Floor Space Index
FSI netto wijk
< 0,6
0,6 - 1,2
1,2 - 1,7
1,7 - 2,2
> 2,2
Type leefmilieu
32 subtypes
kern - historisch
winkelkern recent
compact - 19de eeuws
compact - begin 20e eeuw
compact - naoorlogs
compact - jaren 70-80
compact - recent
suburbaan - 19de eeuws
suburbaan - begin 20e eeuw
suburbaan - naoorlogs
suburbaan - jaren 70-80
suburbaan - recent
ruraal - historisch lint
ruraal - 19de eeuws
ruraal - begin 20e eeuw
ruraal - naoorlogs
ruraal - jaren 70-80
ruraal - recent
modern - naoorlogs
modern - jaren 70-80
modern - recent
generiek - naoorlogs
generiek - jaren 70-80
generiek - recent
werkstad - industrie
werkstad - kantoren grondgebonden
werkstad - grootsch. havengebied
publiek - educatie
publiek - ziekenhuis
publiek - sport
publiek - overheid
publiek - overig
Floor Space Index
FSI netto wijk
< 0,6
0,6 - 1,2
1,2 - 1,7
1,7 - 2,2
> 2,2
Type leefmilieu
32 subtypes
kern - historisch
winkelkern recent
compact - 19de eeuws
compact - begin 20e eeuw
compact - naoorlogs
compact - jaren 70-80
compact - recent
suburbaan - 19de eeuws
suburbaan - begin 20e eeuw
suburbaan - naoorlogs
suburbaan - jaren 70-80
suburbaan - recent
ruraal - historisch lint
ruraal - 19de eeuws
ruraal - begin 20e eeuw
ruraal - naoorlogs
ruraal - jaren 70-80
ruraal - recent
modern - naoorlogs
modern - jaren 70-80
modern - recent
generiek - naoorlogs
generiek - jaren 70-80
generiek - recent
werkstad - industrie
werkstad - kantoren grondgebonden
werkstad - grootsch. havengebied
publiek - educatie
publiek - ziekenhuis
publiek - sport
publiek - overheid
publiek - overig
1Stadskern
Grotendeels gesloten bouwblokken, dichte historische bebouwing van gemiddeld 2 tot 4 bouwlagen. Straten en openbare ruimtes zijn over het algemeen bescheiden gedi-mensioneerd waardoor een groot deel van het grondoppervlak bebouwd is. De stads-kern is soms ingevuld met nieuwere bebouwing zoals bijvoorbeeld binnenstedelijke winkelcentra en stadsvernieuwingsprojecten.
Voorbeeld Haarlem Centrum3 gesloten en semi-open bouwblokken. Het belangrijkste kenmerk -
-plaatsen .
Voorbeeld Almere Parkwijk
Suburbaan g
5 Ruime, open bouwblokken met middelhoogbouw en hoogbouw in een groene omge-ving. Dit wijtype huisvest met name appartementen, geen grondgebonden eengezins-woningen. Bouwlagen varieren in ruime mate maar beginnen bij ongeveer 4 lagen. Door de losse hoogbouw in een groene omgeving is het aandeel bebouwd grondoppervlak laag, maar kan de dichtheid hoog zijn.
Voorbeeld Rijswijk Steenvoorde
Tuinstad
Panoramio7Werkgebied
Bedrijven- en industrieterreinen met over het algemeen 1 tot 2 bouwlagen. De bebou--
Voorbeeld Den Haag Binckhorst
2Compacte stad
Grotendeels gesloten bouwblokken, dichte bebouwing van gemiddeld 2 tot 4 bouwlagen, deels eengezingswoningen, deels apartementen. De woningen zijn meestal gebouwd in de 19e en vroeg 20e eeuw, al zijn recentere bouwjaren met dezelfde stedelijke vorm mo-gelijk. Straten en openbare ruimtes zijn over het algemeen bescheiden gedimensioneerd
In deze wijken zijn soms recent gebouwde stadsvernieuwingsbuurten aanwezig.
Voorbeeld Amsterdam Indische Buurt4 Vrijstaande bebouwing van gemiddeld 1 tot 3 bouwlagen, ofwel in de vorm van rurale lintbebouwing ofwel villaparken. Dit wijktype kan uit ieder bouwjaar stammen. Straten en openbare ruimtes zijn zeer ruim gedimensioneerd, alsmede private tuinen en agrarische gronden. Hierdoor is de dichtheid en het aandeel bebouwd grondoppervlak zeer laag.
Voorbeeld Amsterdam Duivendrecht
Ruraal - vrijstaand
6 -
Voorbeeld 8Publieke gebouwen
--
Voorbeeld AMC
Model-based evaluation
Public transport mobility versus urban profile Constraints on money, other
stations, transport capacity and environmental factors
Equations behind purely qualitative interface
Learning outcomes: complexity & dependency in urban development. Need for collaboration with transport
Model-based evaluation
Future Vision
Gaming, Simulation and Big Data will integrate Multi-scale modelling, and data-driven gaming
Visualisation and Interactivity Computing Technology becomes useful for gaming
Decision-making evidence-based Joint fact finding
Integration of operations in strategic decisions Inductive and deductive cycles through gaming,
participatory methods, etc.
Gaming Simulation
Visualisation & Interactivity
AnaloguePlatforms
Big Data DistributedSimulation
CognitiveTask analysis
Gaming Simulation
Visualisation & Interactivity
AnaloguePlatforms
Big Data DistributedSimulation
CognitiveTask analysis
Gaming Simulation
Visualisation & Interactivity
AnaloguePlatforms
Big Data DistributedSimulation
CognitiveTask analysis
Conclusions
Designing infrastructures is a multi-actor problem
This requires methods that involve people.
Gaming simulation
Thanks for your attention!
Please post any questionson our discussion forum