В частности, личная автомобильная собственность, как ожидают, перейдет к неспециализированным услугам подвижности с операторами автопарка, предлагающими по требованию транспортировку. Это должно оказать помощь уменьшить перемещение в городских районах и сократить выбросы парниковых газов.
Для этих одолжений вырасти, но, правильные и в вычислительном отношении действенные методы будут нужны, дабы действенно согласовать людей с по требованию транспортными средствами, дабы совладать с сотнями тысяч поездок, каковые в большинстве случаев совершаются в мегаполисах.Но исследователи должны все же решить проблему того, как оптимальнее измерить и руководить парком транспортных средств, учитывая конкретный уровень спроса на личную подвижность.
Сейчас, в работе, опубликованной сейчас в издании Nature, команда исследователей, скоординированных Карло Ратти, директором Senseable City Lab MIT, воображает в вычислительном отношении действенное ответ данной неприятности, которую они именуют «минимальной быстроходной проблемой».«Мы начали изучать эту проблему, мотивированную возрастающими тенденциями к неспециализированной подвижности, которая, возможно, станет еще более сильной с переходом к независимым транспортным средствам», говорит Ратти, что есть кроме этого учителем практики в Отделе MIT Планирования и Городских Исследований. «В случае если требование подвижности подается парками неспециализированных транспортных средств, фундаментальный вопрос: какое количество транспортных средств мы должны удовлетворить потребности подвижности, скажем, города, такие как Нью-Йорк?»Исследователи ранее постарались решить данный вопрос, применяя трансформации «неприятности коммивояжера», которая пытается минимизировать неспециализированное расстояние, путешествовавшее продавцом, что обязан посетить данное количество мест назначения в городе.
Но до сих пор выяснилось очень тяжёлым отыскать оптимальное решение проблемы коммивояжера, кроме того применяя сегодняшние замечательные компьютеры. В следствии хорошие ответы для быстроходного управления были очень сильно ограничены в размере, означая, что они смогут лишь быть вычислены для флотов со всего несколькими десятками транспортных средств, по словам Паоло Санти, исследователя в Senseable City Lab и научного сотрудника в итальянском Национальном исследовательском совете CNR, кто возглавил исследовательскую группу.Этого не хватает, дабы удовлетворить потребности громадного города, такие как Нью-Йорк, говорит он.
«Если бы мы должны были разглядеть замену текущей совокупности такси в Нью-Йорке с оптимизированным парком транспортных средств, мы должны были бы отыскать лучший метод являться этим примерно 500 000 поездок, совершенных через сутки, каковые на данный момент подаются примерно 13 500 такси», говорит Санти.Вместо этого исследователи применяли основанную на сети модель, которую они назвали «сетью применения транспортных средств», дабы приблизиться к проблеме. Они ранее применяли подобный подход, названный «shareability сеть», в статье 2014 года, дабы отыскать лучший метод поделить поездки в громадном городе.Метод воображает shareability парка такси как граф, математическая абстракция, складывающаяся из узлов (либо круги) и края (линии между узлами).
В этом случае узлы воображают поездки, и края воображают то, что две определенных поездки смогут быть поданы единственным транспортным средством.Применяя данный граф, метод смог отыскать лучшее ответ для быстроходного разделения.Команда, которая кроме этого включала Моу Вэзифеха, первого автора статьи и раньше ведущего исследователя в Senseable City Lab; Джованни Реста, исследователь в Телематике и Институте Информатики CNR; и Стивен Строгэц, учитель математики в Корнелльском университете, проверил ответ на комплекте данных 150 миллионов путешествий такси, предпринятых в Нью-Йорке в течение одного года.Они вычислили время прохождения, применяя фактическую манхэттенскую дорожную сеть и основанные на GPS оценки, полученные из комплекта данных поездки на такси.
Они нашли, что внедрение в настоящем времени способа с практически оптимальным сервисным обслуживанием снизило быстроходный размер, нужный 30 процентам.Ответ не предполагает, что каждые люди должны поделить поездку. Вместо этого это перестройку операции по посылке такси, которая могла быть выполнена с несложным приложением для смартфона.
Ответ имело возможность стать еще более релевантным в ближайщее время, как парки сетевых, самоходных машин становятся распространенными, говорит Ратти.«В случае если мы наблюдаем на Манхэттен в целом, мы имели возможность бы теоретически удовлетворить его требование подвижности примерно 140 000 транспортных средств – примерно добрая половина сегодняшнего числа», говорит он. «Это говорит о том, что завтрашними муниципальными проблемами относительно подвижности возможно заняться не обязательно с громадным числом физической инфраструктуры, но с большей разведкой, либо вторыми словами: с громадным меньшим количеством и количеством кремния асфальта».
Исследователи сейчас собираются выполнить предстоящую работу, дабы изучить минимальное количество парковочных мест, нужных в городах, совместно со страховой компанией Allianz.