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新的調(diào)度方法可以減少道路上的出租車數(shù)量

2019-06-17 15:25:48 編輯: 來源:
導(dǎo)讀 自動駕駛汽車的興起將極大地改變我們未來在城市中行駛的方式。特別是,私人汽車擁有量預(yù)計將轉(zhuǎn)向共享移動服務(wù),車輛運營商提供按需運輸。這

自動駕駛汽車的興起將極大地改變我們未來在城市中行駛的方式。

特別是,私人汽車擁有量預(yù)計將轉(zhuǎn)向共享移動服務(wù),車輛運營商提供按需運輸。這應(yīng)有助于減少城市地區(qū)的交通量并減少溫室氣體排放。

然而,為了使這些服務(wù)增長,需要準確且計算效率高的算法來有效地匹配按需車輛的個人,以便應(yīng)對在大城市中經(jīng)常進行的數(shù)十萬次旅行。

但考慮到對個人移動性的特殊需求,研究人員尚未解決如何最好地確定和操作車隊的問題。

現(xiàn)在,在今天發(fā)表在“ 自然 ”雜志上的一篇論文中,由麻省理工學(xué)院Senseable城市實驗室主任Carlo Ratti協(xié)調(diào)的研究小組公布了一個計算效率高的解決方案,他們認為這是“最小的艦隊問題”。

“我們開始研究這一問題的動機是共享機動性的增長趨勢,隨著向自動駕駛汽車的過渡,這可能會變得更加強大,”拉蒂說,他也是麻省理工學(xué)院城市研究與規(guī)劃系的實踐教授。“如果共享車輛的車隊需要移動性,那么一個基本問題是:我們需要多少輛車才能滿足紐約等城市的移動需求?”

研究人員之前曾嘗試使用“旅行商問題”的變體來解決這個問題,該問題旨在最小化必須訪問城市中給定數(shù)量目的地的推銷員的總行進距離。

然而,迄今為止,即使使用當(dāng)今功能強大的計算機,也很難找到旅行商問題的最佳解決方案。因此,車隊管理的良好解決方案在規(guī)模上受到嚴重限制,這意味著它們只能用于只有幾十輛車的車隊,Senseable City Lab的研究科學(xué)家Paolo Santi和高級研究員意大利國家研究委員會CNR領(lǐng)導(dǎo)該研究團隊。

他說,這還不足以滿足像紐約這樣的大城市的需求。

“如果我們考慮用優(yōu)化的車隊替換現(xiàn)在的紐約出租車系統(tǒng),我們必須找到最好的方式來服務(wù)一天內(nèi)約500,000次旅行,目前約有13,500輛出租車服務(wù),”桑蒂說。

相反,研究人員使用他們稱之為“車輛共享網(wǎng)絡(luò)”的基于網(wǎng)絡(luò)的模型來解決問題。他們之前在2014年的一篇論文中采用了類似的方法,稱為“可共享網(wǎng)絡(luò)”,以尋找在大城市中共享游樂設(shè)施的最佳方式。

該算法將出租車隊的可共享性表示為圖表,由節(jié)點(或圓圈)和邊緣(節(jié)點之間的線)組成的數(shù)學(xué)抽象。在這種情況下,節(jié)點表示行程,并且邊緣表示單個車輛可以服務(wù)兩個特定行程的事實。

使用此圖表,該算法能夠找到車隊共享的最佳解決方案。

該團隊還包括Moe Vazifeh,該論文的第一作者,以及Senseable City Lab的首席研究員; Giovanni Resta,CNR信息學(xué)和遠程信息學(xué)研究所的研究員; 康奈爾大學(xué)(Cornell University)數(shù)學(xué)教授斯蒂文·斯特羅加茨(Steven Strogatz)在一年內(nèi)在紐約拍攝的1.5億次出租車旅行數(shù)據(jù)測試了該解決方案。

他們使用實際的曼哈頓道路網(wǎng)絡(luò)和從出租車行程數(shù)據(jù)集得出的基于GPS的估計來計算行程時間。

他們發(fā)現(xiàn),實時實施具有接近最佳服務(wù)水平的方法可將所需的機隊規(guī)模減少30%。

該解決方案不假設(shè)任何個人必須分享旅程。相反,它只涉及出租車調(diào)度操作的重組,這可以通過簡單的智能手機應(yīng)用程序進行。

拉蒂說,隨著網(wǎng)絡(luò)化,自動駕駛汽車的車隊變得司空見慣,這一解決方案在未來幾年將變得更加重要。

“如果我們把整個曼哈頓視為一個整體,我們理論上可以滿足其移動需求,大約有140,000輛汽車 - 大約是今天的一半,”他說。“這表明明天有關(guān)移動性的城市問題不一定能用更多的物理基礎(chǔ)設(shè)施來解決,而是需要更多的智能,換句話說:更多的硅和更少的瀝青。”

研究人員現(xiàn)在計劃進一步開展工作,與保險公司安聯(lián)一起探索城市所需的最少停車位數(shù)量。


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