Von Uber Für Lyft ist die Anzahl der Taxis und Mitfahrgelegenheiten auf den Straßen in den letzten Jahren sprunghaft angestiegen. Mit zunehmender Abhängigkeit von diesen Diensten könnten noch mehr Autos auf der Straße fahren - seien es Taxis oder Mitfahrgelegenheiten - und damitnoch mehr Staus. Allerdings ein Forscherteam von Massachusetts Institute of Technology Entwicklung eines Algorithmus, der Fahrern und Fahrgästen die Kopfschmerzen des Verkehrs erspart und gleichzeitig den steigenden Anforderungen gerecht wird.
"Der Algorithmus repräsentiert die Teilbarkeit der Taxiflotte als Grafik, eine mathematische Abstraktion, die aus Knoten oder Kreisen und Kanten den Linien zwischen Knoten besteht. In diesem Fall repräsentieren die Knoten Fahrten und die Kanten repräsentieren die Tatsachedass zwei spezifische Fahrten von einem einzigen Fahrzeug bedient werden können ", erklärten die Forscher in einer Erklärung.
Das Team verwendete dieses Diagramm, um den Algorithmus zu füttern und so die beste Lösung für Mitfahrgelegenheiten und Taxis zu ermitteln.
"Wir haben begonnen, uns mit diesem Problem zu befassen, das durch die zunehmenden Trends zur gemeinsamen Mobilität motiviert ist, die mit dem Übergang zu autonomen Fahrzeugen wahrscheinlich noch stärker werden", sagte Ratti, der auch Professor für die Praxis am MIT Department of Urban Studies istPlanung: "Wenn die Nachfrage nach Mobilität von Flotten gemeinsamer Fahrzeuge bedient wird, lautet eine grundlegende Frage: Wie viele Fahrzeuge benötigen wir, um beispielsweise die Mobilitätsbedürfnisse einer Stadt wie New York zu befriedigen?"
Frühere Versuche, diese Probleme zu lösen, wurden auch in anderen mathematischen Versuchen gefunden. Die bekannteste Art, das Problem zu benennen, war das "Problem des Handlungsreisenden", bei dem Mathematiker die Gesamtstrecke minimieren würden, die ein Verkäufer zurücklegen würde, wenn er müssteeine bestimmte Anzahl von Haltestellen an einem Verkaufstag besuchen.
"Wenn die Nachfrage nach Mobilität von Flotten gemeinsamer Fahrzeuge bedient wird, lautet eine grundlegende Frage: Wie viele Fahrzeuge benötigen wir, um beispielsweise die Mobilitätsbedürfnisse einer Stadt wie New York zu befriedigen?"
Forscher sind jedoch auf Probleme bei der Suche nach einer durchweg optimalen Lösung gestoßen - sogar bei der Nutzung von Computern und aktualisierten Computersystemen. Es gibt auch das Problem, dass die Flotten verschiedener Unternehmen optimale Lösungen für ihre jeweiligen Unternehmen bestimmen. Eine Reihe von Faktoren haben dazu geführtFrühere Versuche, die Taxidichte auf der Straße zu berechnen, scheiterten laut Paolo Santi. Santi dient als Forschungswissenschaftler für das Senseable City Lab und auch als CNR des italienischen Nationalen Forschungsrats. Diese Gruppe war für die Leitung des Forschungsteams verantwortlich.
Die Forscher verwendeten Daten aus einem der am stärksten belasteten Gebiete der Welt - Manhattan. Sie schätzten die Reisezeiten anhand des Straßennetzes von Manhattan und GPS-basierter Schätzungen anhand der ihnen zur Verfügung stehenden Taxidaten. Das Team stellte fest, dass sie die benötigte Gesamtflottengröße reduzieren konntendurch 30 Prozent und trotzdem optimalen Service beibehalten.
"Wenn wir erwägen würden, das derzeitige Taxisystem in New York durch eine optimierte Fahrzeugflotte zu ersetzen, müssten wir den besten Weg finden, um die rund 500.000 Fahrten pro Tag zu bedienen, die derzeit von rund 13.500 Taxis bedient werden"sagte Santi.
Das Beste daran? Die Lösung geht davon aus, dass Einzelpersonen keine Taxis teilen. Es gibt keine Versuche, Personen in Autos zu stopfen, um Fahrgemeinschaften zu erzwingen.
"Wenn wir Manhattan als Ganzes betrachten, könnten wir theoretisch seine Mobilitätsnachfrage mit ungefähr 140.000 Fahrzeugen befriedigen - ungefähr die Hälfte der heutigen Zahl", sagt er. "Dies zeigt, dass die städtischen Probleme der Mobilität von morgen nicht unbedingt angegangen werden könnenmehr physische Infrastruktur, aber mit mehr Intelligenz, oder mit anderen Worten: mit mehr Silizium und weniger Asphalt. "