サンクトペテルブルク州立大学の科学者は、数学的アルゴリズムを使用して交通渋滞の解決策を提案しました。 AlexanderKrylatovとViktorZakharovの調査によると、大都市の交通機関を改善するには、インフラストラクチャのバランスの取れた変更と統合されたナビゲーションシステムが役立ちます。 数学者のモノグラフがSpringerから出版されました。
科学者たちは50年代からこの質問への答えに取り組んできました：
「テクノロジーは交通渋滞を減らすことができますか？」
世界中で乗用車へのアクセスが容易になると、大都市では交通問題が発生します。 科学者たちは長い間解決策を模索してきました。 1950年代後半以降、交通流の理論は応用数学の独立したセクションになりました。 そしてここ数十年で、作品の数は倍増しました。
サンクトペテルブルク州立大学のエネルギーシステムの数学的モデリング学部の教授であるアレクサンダークリラトフは、次のように述べています。 同時に、ネットワークの個々のセクションの構造変更に関連するソリューションに特化しており、スループットの体系的な増加の分野での能力がありません。 したがって、交通量が増え続ける状況では、エンジニアが局所的な改善を達成できたとしても、しばらくすると交通流は元のレベルに戻り、他の場所でも同じ混雑が発生します。」
サンクトペテルブルク州立大学のエネルギーシステムの数学的モデリング学部の教授であるKrylatovと物理学および数学の博士であるViktorZakharovの2人の科学者が一緒に書いたモノグラフは、交通最適化への新しい数学的アプローチも示しています。それらを実装するための可能な方法として。
英国の数学者の理論が彼らを導いた
科学者が示唆する原則は、英国の数学者で輸送アナリストのジョングレンウォードロップの定式化によって導かれています。 1952年、ウォードロップは2つの原則を提案しました。 それらの最初の-平衡の原理-は、各ドライバーが専ら個人的な目標を追求すると仮定して、交通の場合にシステムをシミュレートできるようにする数学的構成概念です。 そのため、作成されたモデルは、交通流の変化はドライバーの利己的な行動に基づくべきであるという事実に基づいています。
2番目の原則であるWardropシステムの最適化は、すべての車両を管理する可能性があると述べています。 しかし、モノグラフの著者は、第一原理で、ドライバーの行動は道路インフラの変化を通じて間接的に影響を受ける可能性があると正確に強調しました。 数学モデルを使用すると、これによってネットワークの各ローカルセクションのトラフィックがどのように変化するかを予測できます。
ナビゲーションシステムは同期する必要があります
著者らは、現在使用しているナビゲーションシステムが交通流の管理に大きな影響を与えていると述べています。 彼らの意見では、最も効果的な状況は、すべてのドライバーが同じシステムを使用し、単一のセンターから適切なルートに関する情報を受け取る場合です。 それ以外の場合、主要なナビゲーターの1つが突然ユーザーをリダイレクトすることを発表して、市内の交通状況が改善され、他のナビゲーターがそれをサポートしない場合でも、変更はローカルレベルに残ります。システムが再構築され、問題は解決されません。
道路の拡大や狭小化により、交通の最適化も可能です。これは、既存のネットワークがある都市では特に重要です。 このような場合、交差点から交差点まで道路を延長することは不可能な場合が多く、新しい交差点の建設が常に推奨されるとは限りません。
運転手、電気自動車、そして多分新しい道路
Krylatov氏は、次のように説明しています。「数学的アプローチを使用して、道路網のトポロジーを改善する最善の方法は、特定された出発点とドライバーの到着点の間の最短ルートの路盤の可能な拡張を最大化することです。 同時に、1つまたは複数の道路だけでなく、ルート全体を拡張する必要があります。そうしないと、「ボトルネック」が発生する可能性があります。 その後、ドライバーにとって次に重要なルートに進むことができます。 これにより、ネットワーク全体の平均移動時間が短縮されることが保証されています。」
道路を建設できない場合は、他の方法を使用することをお勧めします。たとえば、ルート内の駐車を禁止します。 さらに、市の行政がドライバーにこのようにグリーンカーに切り替える動機を与えたい場合、科学は電気自動車専用の道路を作るのに役立ちます。 特に彼らのために、別々のルートが計画される可能性があります。
デジタルツインは、変更の影響を予測するのに役立ちます
「毎年、道路の改善にかなりの予算が割り当てられています。 交通流の分布の数学的理論は、このお金を効果的に管理するための一連の解決策を提供します」と科学者は言いました。 「この場合、この場合の数学的アプローチは、個々の要素の相互影響の複雑な法則を考えると、輸送ネットワーク全体を分析できるため、工学的および経済的アプローチよりも優れています。 私たちは、交通流とネットワークのモデリングの分野で素晴らしい仕事をしてきました。 今、私たちは自分たちのアイデアを実行に移す段階に移りたいと思っています。」
数学的モデルを使用する方法の1つは、輸送システムのデジタルツインに基づいた開発です。 コンピュータプログラムの形で実装されたこれらのシミュレーションは、輸送エンジニアの手に非常に役立つ知的ツールになります。
「トランスポートシステムのデジタルツインを構築し、それらを使用してフローを最適化することで、システムの使用に対する需要とインフラストラクチャ機能のバランスをとることができます。 経済のデジタル化の文脈では、これが省略される可能性は低いです」とViktorZakharov氏は付け加えました。