De opkomst van zelfrijdende auto's zal de manier waarop we ons in de toekomst door steden verplaatsen drastisch veranderen.

Vooral, het particuliere autobezit zal naar verwachting verschuiven naar gedeelde mobiliteitsdiensten, met wagenparkbeheerders die vervoer op aanvraag aanbieden. Dit moet helpen om het verkeer in stedelijke gebieden te verminderen en de uitstoot van broeikasgassen te verminderen.

Om deze diensten te laten groeien, echter, nauwkeurige en rekenkundig efficiënte algoritmen zullen nodig zijn om individuen effectief te matchen met on-demand voertuigen, om het hoofd te bieden aan de honderdduizenden reizen die routinematig binnen grote steden worden gemaakt.

Maar onderzoekers moeten het probleem nog oplossen van hoe een wagenpark het beste kan worden gedimensioneerd en beheerd, gegeven een bepaalde vraag naar persoonlijke mobiliteit.

Nutsvoorzieningen, in een artikel dat vandaag in het tijdschrift is gepubliceerd Natuur , een team van onderzoekers gecoördineerd door Carlo Ratti, directeur van het Senseable City Lab van MIT, een rekenkundig efficiënte oplossing voor dit probleem onthullen, die ze het 'minimale vlootprobleem' noemen.

"We begonnen dit probleem te onderzoeken ingegeven door de toenemende trends in de richting van gedeelde mobiliteit, die waarschijnlijk nog sterker zal worden met de overgang naar autonome voertuigen, " zegt Ratti, die ook een professor in de praktijk is bij de afdeling Stedelijke Studies en Planning van het MIT. "Als de vraag naar mobiliteit wordt bediend door vloten van deelvoertuigen, een fundamentele vraag is:hoeveel voertuigen hebben we nodig om te voorzien in de mobiliteitsbehoeften van, zeggen, een stad als New York?"

Onderzoekers hebben eerder geprobeerd deze vraag op te lossen met behulp van variaties van het "traveling salesman problem, " die tot doel heeft de totale afstand te minimaliseren die wordt afgelegd door een verkoper die een bepaald aantal bestemmingen in een stad moet bezoeken.

Echter, het is tot nu toe uiterst moeilijk gebleken om een ​​optimale oplossing voor het handelsreizigersprobleem te vinden, zelfs met behulp van de krachtige computers van vandaag. Als resultaat, goede oplossingen voor wagenparkbeheer zijn ernstig beperkt in omvang, wat betekent dat ze alleen kunnen worden berekend voor vloten met slechts enkele tientallen voertuigen, volgens Paolo Santi, een onderzoekswetenschapper bij het Senseable City Lab en een senior onderzoeker bij de Italiaanse Nationale Onderzoeksraad CNR, die het onderzoeksteam leidde.

Dit is niet genoeg om te voldoen aan de behoeften van een grote stad als New York, hij zegt.

"Als we zouden overwegen om het huidige taxisysteem in New York te vervangen door een geoptimaliseerd wagenpark, we zouden de beste manier moeten vinden om de ongeveer 500 te bedienen, 000 ritten op een dag, die momenteel worden bediend door ongeveer 13, 500 taxi's, ' zegt Santi.

In plaats daarvan, de onderzoekers gebruikten een netwerkgebaseerd model dat ze het 'netwerk voor het delen van voertuigen' hebben genoemd om het probleem te benaderen. Ze gebruikten eerder een vergelijkbare aanpak, het "deelbaarheidsnetwerk" genoemd, " in een paper uit 2014 om de beste manier te vinden om ritten in een grote stad te delen.

Het algoritme geeft de deelbaarheid van de taxivloot weer als een grafiek, een wiskundige abstractie bestaande uit knopen (of cirkels) en randen (de lijnen tussen knopen). In dit geval, de knooppunten vertegenwoordigen reizen, en de randen vertegenwoordigen het feit dat twee specifieke ritten kunnen worden bediend door een enkel voertuig.

Met behulp van deze grafiek, het algoritme vond de beste oplossing voor het delen van de vloot.

Het team, waartoe ook Moe Vazifeh behoorde, de eerste auteur van het artikel en voormalig hoofdonderzoeker bij het Senseable City Lab; Giovanni Resta, een onderzoeker aan het Instituut voor Informatica en Telematica van CNR; en Steven Strogatz, een professor in de wiskunde aan de Cornell University, testte de oplossing op een dataset van 150 miljoen taxiritten in New York in de loop van een jaar.

Ze berekenden reistijden met behulp van het werkelijke wegennet van Manhattan en op GPS gebaseerde schattingen die zijn afgeleid van de gegevensset van taxiritten.

Ze ontdekten dat de realtime implementatie van de methode met bijna optimale serviceniveaus de benodigde vlootomvang met 30 procent verminderde.

De oplossing gaat er niet van uit dat individuen een reis moeten delen. In plaats daarvan, het gaat gewoon om de reorganisatie van de taxidispatching, die kunnen worden uitgevoerd met een eenvoudige smartphone-app.

De oplossing kan de komende jaren nog relevanter worden, als vloten van genetwerkte, zelfrijdende auto's worden gemeengoed, zegt Ratti.

"Als we naar Manhattan als geheel kijken, we zouden in theorie aan zijn mobiliteitsvraag kunnen voldoen met ongeveer 140, 000 voertuigen — ongeveer de helft van het huidige aantal, ", zegt hij. "Dit toont aan dat de stedelijke problemen van morgen op het gebied van mobiliteit niet noodzakelijkerwijs kunnen worden aangepakt met meer fysieke infrastructuur, maar met meer intelligentie, of anders gezegd:met meer silicium en minder asfalt."

De onderzoekers zijn nu van plan om verder onderzoek te doen naar het minimaal benodigde aantal parkeerplaatsen in steden, samen met verzekeringsmaatschappij Allianz.