Naukowcy z St. Petersburg State University zaproponowali rozwiązanie problemu korków przy użyciu algorytmów matematycznych. Badania Aleksandra Krylatowa i Wiktora Zacharowa pokazują, że w usprawnieniu transportu w dużym mieście pomóc może zrównoważona zmiana infrastruktury i ujednolicony system nawigacji. Monografia matematyków została opublikowana przez Springer.
Naukowcy pracowali nad odpowiedzią na to pytanie od lat 50-tych:
„Czy technologia może zmniejszyć natężenie ruchu?”
Coraz bardziej dostępne samochody osobowe na całym świecie powodują problemy z ruchem drogowym w dużych miastach. Naukowcy od dawna szukają rozwiązania. Od późnych lat pięćdziesiątych teoria potoków ruchu przekształciła się w niezależny dział matematyki stosowanej. W ostatnich dziesięcioleciach liczba prac wzrosła.
Alexander Krylatov, profesor Wydziału Matematycznego Modelowania Systemów Energetycznych na Uniwersytecie Państwowym w Sankt Petersburgu, powiedział: „W Rosji historycznie zadanie organizacji ruchu spoczywa na barkach inżynierów transportu. Jednocześnie są bardziej wyspecjalizowani w rozwiązaniach związanych ze zmianami strukturalnymi poszczególnych odcinków sieci, a nie posiadają kompetencji w zakresie systemowego zwiększania przepustowości. Tak więc w warunkach stale rosnącego natężenia ruchu, nawet jeśli inżynierom uda się osiągnąć lokalną poprawę, po pewnym czasie natężenie ruchu powróci do dawnego poziomu i te same zatory pojawiają się w innych miejscach. ”
Monografia, napisana wspólnie przez dwóch naukowców, Krylatova, profesora na Wydziale Matematycznego Modelowania Systemów Energetycznych na Uniwersytecie Państwowym w Petersburgu i Viktora Zakharova, doktora fizyki i matematyki, przedstawia nowe matematyczne podejście do optymalizacji ruchu. możliwe sposoby ich wdrożenia.
Kierowały nimi teorie brytyjskiego matematyka
Zasady, które sugerują naukowcy, są oparte na sformułowaniach angielskiego matematyka i analityka transportu Johna Glena Wardropa. W 1952 roku Wardrop przedstawił dwie zasady. Pierwsza z nich – zasada równowagi – to konstrukcja matematyczna, która pozwala na symulację układów w przypadku ruchu drogowego przy założeniu, że każdy kierowca dąży wyłącznie do osobistych celów. Dlatego tworzone modele opierają się na fakcie, że wszelkie zmiany w potokach ruchu powinny opierać się na samolubnych zachowaniach kierowców.
Druga zasada – optimum systemu Wardrop – głosi, że istnieje możliwość zarządzania wszystkimi pojazdami. Jednak autorzy monografii precyzyjnie podkreślili w pierwszej zasadzie, że ich zdaniem na zachowanie kierowców można wpływać pośrednio – poprzez zmiany w infrastrukturze drogowej. Modele matematyczne pozwalają nam przewidzieć, jak zmieni to ruch w każdym lokalnym odcinku sieci.
Systemy nawigacyjne muszą się zsynchronizować
Autorzy zwracają uwagę, że systemy nawigacyjne, których używamy dzisiaj, mają duży wpływ na zarządzanie potokami ruchu. Ich zdaniem najskuteczniejsza sytuacja byłaby, gdyby wszyscy kierowcy korzystali z tego samego systemu i otrzymywali informacje o odpowiednich trasach z jednego ośrodka. W przeciwnym razie, jeśli któryś z głównych nawigatorów nagle ogłosi, że przekieruje swoich użytkowników tak, że sytuacja na drogach w mieście się poprawi, a pozostali nawigatorzy go nie obsługują, to zmiany pozostaną na poziomie lokalnym – system się przebuduje, a problem nie zostanie rozwiązany.
Optymalizacja ruchu możliwa jest również dzięki rozbudowie lub zwężeniu jezdni, co jest szczególnie ważne w miastach z już istniejącą siecią. W takich przypadkach często niemożliwe jest przedłużenie drogi od skrzyżowania do skrzyżowania, a budowa nowych skrzyżowań nie zawsze jest wskazana.
Kierowcy, samochody elektryczne i może nowe drogi
Krylatov wyjaśnił: „Stosując podejście matematyczne udowodniliśmy, że najlepszym sposobem na poprawę topologii sieci drogowej jest maksymalizacja możliwej rozbudowy koryta najkrótszych tras pomiędzy zidentyfikowanymi punktami wyjazdu i przyjazdu kierowców. Jednocześnie konieczne jest rozszerzenie całej trasy, a nie tylko jednej lub kilku ulic, w przeciwnym razie może powstać „wąskie gardło”. Następnie możesz przejść do następnej najważniejszej trasy dla zmotoryzowanych. Gwarantuje to, że doprowadzi to do skrócenia średniego czasu ruchu w sieci jako całości ”.
W przypadkach, gdy nie ma możliwości budowy dróg, wskazane jest skorzystanie z innych metod: np. Zakaz parkowania na trasie. Ponadto nauka może pomóc w tworzeniu dróg dedykowanych dla pojazdów elektrycznych, jeśli administracja miasta chce w ten sposób zmotywować kierowców do przesiadania się na ekologiczne samochody. Specjalnie dla nich można zaplanować oddzielne trasy.
Cyfrowe bliźniaki mogą pomóc nam przewidzieć skutki zmian
„Co roku na poprawę dróg przeznacza się znaczny budżet. Matematyczna teoria rozkładu potoków ruchu oferuje zestaw rozwiązań pozwalających na efektywne gospodarowanie tymi pieniędzmi ”- powiedział naukowiec. „W tym przypadku podejście matematyczne jest w tym przypadku lepsze od podejścia inżynieryjno-ekonomicznego, ponieważ pozwala na analizę całej sieci transportowej, biorąc pod uwagę złożone prawa wzajemnego wpływu poszczególnych jej elementów na siebie. Zrobiliśmy świetną robotę w zakresie modelowania przepływów ruchu i sieci. Teraz chcemy przejść do etapu realizacji naszych pomysłów ”.
Jednym ze sposobów wykorzystania modeli matematycznych może być rozwój na ich podstawie cyfrowych bliźniaków systemów transportowych. Symulacje te, realizowane w postaci programów komputerowych, staną się niezwykle przydatnym narzędziem intelektualnym w rękach inżynierów transportu.
„Budując cyfrowe bliźniaki systemu transportowego i wykorzystując je do optymalizacji przepływów, można osiągnąć równowagę między zapotrzebowaniem na system a możliwościami infrastruktury. W kontekście cyfryzacji gospodarki jest to mało prawdopodobne ”- dodał Wiktor Zacharow.