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Illenberger, J., Kowald, M., Axhausen, K. W. and Nagel, K. (2011). Insights into a spatially embedded social network from a large-scale snowball-sample [49]. European Physical Journal B, 549–561.


Rieser, M. and Nagel, K. (2008). Network breakdown ``at the edge of chaos'' in multi-agent traffic simulations [50]. European Journal of Physics, 321–327.


Navidi, Z., Nagel, K. and Winter, S. (2019). Toward identifying the critical mass in spatial two-sided markets [51]. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science. SAGE Publications, 239980831984218.


Nagel, K. and Koll-Schretzenmayr, M. (2007). Editorial: Multiagenten Simulation in der Raumplanung / Multi-Agent simulations in spatial planning [52]. disp, 3–8.


Heinze, G. and Kill, H. (2009). Möglichkeiten der Finanzierung und Organisation des ÖPNV in schrumpfenden Regionen [53]. direkt - Urbane Mobilität - Verkehrsforschung des Bundes für die kommunale Praxis, 513–531.


Correa, J. R., Harks, T., Nagel, K., Peis, B. and Skutella, M. (2016). Dynamic Traffic Models in Transportation Science (Dagstuhl Seminar 15412) [54]. Dagstuhl Reports. Schloss Dagstuhl–Leibniz-Zentrum fuer Informatik, 19–34.

Link zur Publikation [55]

Helbing, D. and Nagel, K. (2004). The Physics of Traffic and Regional Development [56]. Contemporary Physics, 405–426.

Link zur Publikation [57]

Helbing, D. and Nagel, K. (2004). The Physics of Traffic and Regional Development [58]. Contemporary Physics

Link zur Publikation [59]

Cetin, N., Nagel, K., Raney, B. and Voellmy, A. (2002). Large scale multi-agent transportation simulations [60]. Computer Physics Communications. North-Holland, 559–564.


Heinze, G. W. (2004). Vergleichbarkeit, Übertragbarkeit und Lerneffekte aus der IGA Rostock 2003 für die Verkehrsplanung von Events, sowie Bestätigt die IGA die Kriterien unser Klassifikation von Events?, {Lassen sich also Berliner Mega-Events und IGA Rostock 2003 mite [61]. Büro für Verkehrsplanung und Verkehrsforschung, Fachhochschule Erfurt, 19–232, 254–262, appendix 6: 1–42.


Heinze, W. (2007). Öffentlicher Verkehr und demographischer Wandel: Chancen für Nordostdeutschland [62]. Berlin-Brandenburgische Akademie der Wissenschaften, 21–30.


Maciejewski, M. (2014). Benchmarking minimum passenger waiting time in online taxi dispatching with exact offline optimization methods [63]. Archives of Transport, 67–75.


Rieser, M., Nagel, K., Beuck, U., Balmer, M. and Rümenapp, J. (2006). Truly agent-oriented coupling of an activity-based demand generation with a multi-agent traffic simulation [64]. AMUS'06


Ziemke, T., Alegre, L. N. and Bazzan, A. L. C. (2021). Reinforcement learning vs. rule-based adaptive traffic signal control: A Fourier basis linear function approximation for traffic signal control [65]. AI Communications, 89–103.

Link zur Publikation [66]

Beuck, U., Nagel, K., Rieser, M., Strippgen, D. and Balmer, M. (2007). Preliminary results of a multi-agent traffic simulation for Berlin [67]. Advances in Complex Systems (ACS), 289–307.


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