新数学模型优化模块化车队路线

纽约大学坦登工程学院C2SMART中心的研究人员开发了一种算法，可以为模块化车辆(MV)车队规划最有效的路线，这种车辆是专门设计的车辆，在城市中运送人们时可以相互连接和分离，从而消除了重大障碍使这种类型的交通系统成为现实。

在《交通研究C部分：新兴技术》上发表的一篇论文中，研究人员采用一种称为MILP(混合整数线性规划)的数学模型来优化MV系统中乘客的服务时间和车辆的出行成本。该模型考虑了乘客接送、途中换乘以及车辆的可变容量，以确定车辆连接和分离的最佳路线和时间表。

传统的公共交通和需求响应型交通系统可能面临适应旅客需求波动的挑战，导致出行时间长、能源效率低下、交通拥堵和财务浪费。

货车等低容量车辆在高峰时段可能会行驶缓慢且过度拥挤。当需求低迷时，公共汽车等大容量车辆可能基本上无人使用。辅助客运系统等按需服务通常一次只能运送一名乘客，因此运营成本高昂。

MV提供了灵活高效的替代方案。MV车队中的独立车辆可以在行驶时连接起来，形成一个排，作为一个整体行驶，直到车辆分离。研究负责人、土木与城市工程系研究所副教授兼C2SMART副主任JosephChow表示，与许多传统系统相比，MV可以更快地运送人员，且能耗和运营费用更少。

“MV提供了一种很有前途的替代方案，可以在某些情况下更有效地移动人们，”Chow说，他与纽约大学Tandon博士合作进行了这项研究。学生傅哲熙。“例如，想象一下同一家公司的员工。各个车辆可以搭载居住在相似区域的人员，然后组成一个排，将整个团队运送到工作场所。MV还具有巨大的潜力来改进按需服务送货上门的交通，包括为残疾人服务的交通。”

目前，虽然NextTransportationSystems正在迪拜进行MV测试，但目前还没有哪个城市在使用MV系统。Chow表示，无法跟踪和路由MV车队一直是实际应用的一个重大障碍。为了构建其路由模型，C2SMART团队使用了阿纳海姆网络(加利福尼亚州阿纳海姆的交通模拟)。

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