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La congestione del traffico è diventata un problema principale nella vita moderna nelle grandi aree metropolitane. La società di oggi soffre di perdite di tempo, spreco di carburante, inquinamento dell'aria, ecc. a causa della crescente congestione del traffico nel corso della giornata. In questa tesi, presento un Causal Loop Diagram (CLD) sviluppato per esplorare gli impatti di varie politiche di riduzione dell'uso dell'auto personale. Per questo studio, ho raccolto i dati necessari da tre attività: attraverso un questionario, i rapporti delle organizzazioni governative e la letteratura esistente. Dopo aver testato e analizzato la sensibilità del modello, sono stati considerati tre scenari. 1) Scenario ottimista 2) Scenario più probabile 3) Scenario pessimistico. Sotto questi scenari, questo studio ha applicato tre politiche per esaminare il loro impatto sull'uso dei veicoli personali. Queste tre politiche sono: aumento del prezzo del carburante, aumento del budget e aumento del controllo del traffico. Dopo aver analizzato i risultati del software, la politica dell'aumento dei prezzi del carburante in tutti gli scenari è stata selezionata come la migliore.
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