С ростом населения городов все больше ощущается необходимость планирования развития транспортной инфраструктуры. Для этой цели создаются пакеты транспортного моделирования, которые обычно содержат набор задач, решение которых приводит к равновесному распределению потоков. И здесь одно из перспективных направлений — построение более точных обобщенных моделей. Ученые МФТИ рассмотрели обоснованность этих методов и предложили объединить четыре основные стадии в единую задачу. Это позволит не только снизить число необходимых вычислений, но и расширить набор учитываемых факторов: типы пассажиров, цели поездок, а также специфику личных и общественных средств передвижения. Результат опубликован в журнале «Компьютерные исследования и моделирование». Проект реализован при поддержке Минобрнауки РФ.
Основная задача исследования — проинтерпретировать и обосновать текущие модели транспортного моделирования для получения более точных данных о структуре транспортного спроса. Другим не менее важным направлением является улучшение эффективности производимых вычислений. В связи с большой размерностью транспортных сетей поиск численного решения задачи распределения потоков является довольно затратным.
Основные цели современных моделей — долгосрочное планирование и принятие решений по оценке крупных транспортных инфраструктурных проектов. Основной методологией моделирования транспортных потоков является четырехстадийная модель, объединяющая в себе статистическую модель генерации спроса, модель расчета матрицы корреспонденции, модель распределения корреспонденций по различным типам передвижения (модам) и модель определения порождаемой загрузки сети.
«Наша основная задача — охватить как можно больше факторов для создания более совершенной модели управления транспортной инфраструктурой. Одним из подходов, ведущим к уменьшению числа производимых вычислений, является построение согласованных моделей, которые позволяют объединить блоки четырехстадийной модели в единую задачу оптимизации.
При этом мы решили рассмотреть довольно сложную модель, где не просто учитывается перемещение людей из дома на работу, а берется в расчет и несколько разных видов транспорта, а также цели перемещения. Эти характеристики дают понимание самого движения. Люди, которые едут на работу, как правило, придерживаются хорошо известного им пути, а с праздными целями — более расслабленные и могут выбрать любой маршрут, у них есть вариативность поиска, и они менее чувствительны к возможным задержкам. Мы интерпретировали коэффициенты, которые возникали в математической модели, и в нашей работе показали общий подход для разных целей перемещения. В целом транспортное моделирование — это не столько про машины, сколько про поведение людей, про то, как они выбирают путь и какой стратегии придерживаются», — комментирует первый автор Ирина Подлипнова, инженер лаборатории продвинутой комбинаторики и сетевых приложений МФТИ.
В исследованиях, посвященных транспортному моделированию, уже рассматривались модели, в которых при описании дискретного выбора, совершаемого пассажирами, учитывались не только доступные пути, но и моды транспорта. Основной целью усложнения является стремление приблизить их к реальности и как можно более точно отразить эффекты, происходящие на практике в улично-дорожных сетях, а также то, как люди принимают решение о выборе пути перемещения, транспортной моды и цели поездки.
«В нашей работе мы предложили подход (фреймворк) для построения обобщенных моделей и обосновали коэффициенты для частного примера сети, в которой присутствуют различные слои спроса и типы транспортных средств. Описанный нами подход может применяться для построения более сложных моделей, учитывающих и другие характеристики транспортного потока и пассажиров. Наша модель скорее подходит для масштабного распределения потоков, расчета логистики, скоростных режимов и в целом для создания “умного города”. Это актуальный и весьма востребованный обществом тренд. При этом “Умный город” — это не только про отслеживание в режиме реального времени. Это комплексная система, которая во многом затрагивает этап планирования сетей», — заключает Ирина Подлипнова.
