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麻省理工报告:3000辆共享汽车可取代纽约13000辆出租车
- 发布:互联网
- 来源:互联网
- 时间:2017-01-04 14:59
济南it培训小编:美国时间1月2日,美国麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)发布的最新研究表明,只需要3000辆共享汽车,就可以取代纽约市13000辆出租车,前提是这3000辆车专门用于拼车.如果人们不用出租车而改用叫车服务来拼车出行,交通拥堵、污染和燃料使用都会减少.
美国纽约市的人口总数约850万.
上述麻省理工研究的算法是CSAIL的研究员们根据伊利诺伊大学发布的纽约市出租车公开数据所开发的.他们计算发现,使用Uber和Lyft等公司的拼车服务,路面车辆的数量可以减少75%,行程所花时间不受明显影响.
如果行驶的目的地相似,3000辆四座车的运力就可以满足现在98%的出租车需求,平均等待时间只需2.7分钟.这种叫车服务系统最重要的一点是,可以根据实时需求来调配车辆,从而让整个系统的效率提高20%.
此前有交通研究表明,美国每年因为交通拥堵损失1600亿美元,其中包括70亿小时被堵在路上的时间,和30亿加仑多烧掉的燃料.
除了现在Uber和Lyft都在推广的拼车服务,CSAIL团队还研究了"极致拼车"(extreme carpooling)的潜力.
2015年,Lyft报告称,美国旧金山地区一半使用该公司服务的约车行程都为拼车,可见这种拼车使用率在美国部分地区已经较高.但现行系统的效率还比较有限.比如,一些拼车系统要求乘客B必须在乘客A的路线上,且必须在设计路线前提交所有用车需求.
而CSAIL研究出的新系统是用一张图展示所有用车需求和所有车辆,另一张图展示所有可行的组合,再使用"整数线性规划"的方法来计算出最优路线和车辆、乘客组合.
通过考量不同大小的车辆,研究者们还发现,使用新的系统,2000辆10座车就可以满足95%的坐车需求,CSAIL团队研究出的系统就可以根据乘客不同的需求派出不同的车型--比如在大型体育赛事或演唱会结束时,就派出多座车辆到目的地,而不是派大量的小型车.
拼车系统会根据用车需求和可用车辆信息,分析后决定最优路线,来把乘客分配给每辆车.车被分配后,算法会再把空车调配到需求旺盛的地区,来对剩余的空车进行重新调整.
主导此次研究的Daniela Rus博士表示:"开发这一系统关键的挑战是,要开发出一种能够同时考虑上千车辆和用户用车请求的实时解决方案."
Rus博士将最终完成的系统称作"随时最优算法",因为它运行的次数越多,效果就会越好.
目前Uber和Lyft等共享出行公司都在研发类似的提高效率的系统,但Rus博士还想让这种系统进一步发展到将来的无人车上."这一系统对于无人驾驶车尤其合适,因为这样系统就可以不停地根据实时用车需求来重新规划车辆."
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济南it培训小编:美国时间1月2日,美国麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)发布的最新研究表明,只需要3000辆共享汽车,就可以取代纽约市13000辆出租车,前提是这3000辆车专门用于拼车.如果人们不用出租车而改用叫车服务来拼车出行,交通拥堵、污染和燃料使用都会减少.
美国纽约市的人口总数约850万.
上述麻省理工研究的算法是CSAIL的研究员们根据伊利诺伊大学发布的纽约市出租车公开数据所开发的.他们计算发现,使用Uber和Lyft等公司的拼车服务,路面车辆的数量可以减少75%,行程所花时间不受明显影响.
如果行驶的目的地相似,3000辆四座车的运力就可以满足现在98%的出租车需求,平均等待时间只需2.7分钟.这种叫车服务系统最重要的一点是,可以根据实时需求来调配车辆,从而让整个系统的效率提高20%.
此前有交通研究表明,美国每年因为交通拥堵损失1600亿美元,其中包括70亿小时被堵在路上的时间,和30亿加仑多烧掉的燃料.
除了现在Uber和Lyft都在推广的拼车服务,CSAIL团队还研究了"极致拼车"(extreme carpooling)的潜力.
2015年,Lyft报告称,美国旧金山地区一半使用该公司服务的约车行程都为拼车,可见这种拼车使用率在美国部分地区已经较高.但现行系统的效率还比较有限.比如,一些拼车系统要求乘客B必须在乘客A的路线上,且必须在设计路线前提交所有用车需求.
而CSAIL研究出的新系统是用一张图展示所有用车需求和所有车辆,另一张图展示所有可行的组合,再使用"整数线性规划"的方法来计算出最优路线和车辆、乘客组合.
通过考量不同大小的车辆,研究者们还发现,使用新的系统,2000辆10座车就可以满足95%的坐车需求,CSAIL团队研究出的系统就可以根据乘客不同的需求派出不同的车型--比如在大型体育赛事或演唱会结束时,就派出多座车辆到目的地,而不是派大量的小型车.
拼车系统会根据用车需求和可用车辆信息,分析后决定最优路线,来把乘客分配给每辆车.车被分配后,算法会再把空车调配到需求旺盛的地区,来对剩余的空车进行重新调整.
主导此次研究的Daniela Rus博士表示:"开发这一系统关键的挑战是,要开发出一种能够同时考虑上千车辆和用户用车请求的实时解决方案."
Rus博士将最终完成的系统称作"随时最优算法",因为它运行的次数越多,效果就会越好.
目前Uber和Lyft等共享出行公司都在研发类似的提高效率的系统,但Rus博士还想让这种系统进一步发展到将来的无人车上."这一系统对于无人驾驶车尤其合适,因为这样系统就可以不停地根据实时用车需求来重新规划车辆."
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