St. Petersburg State University의 과학자들은 수학적 알고리즘을 사용하여 교통 혼잡에 대한 솔루션을 제안했습니다. Alexander Krylatov와 Viktor Zakharov의 연구에 따르면 대도시의 교통을 개선하기 위해서는 기반 시설의 균형 잡힌 변화와 통합 내비게이션 시스템이 도움이 될 수 있습니다. 수학자들의 논문이 Springer에 의해 출판되었습니다.
과학자들은 50년대부터 이 질문에 대한 답을 찾기 위해 노력해 왔습니다.
“기술이 교통 혼잡을 줄일 수 있습니까?”
승용차가 전 세계적으로 더 쉽게 접근할 수 있게 되면서 대도시에 교통 문제가 발생합니다. 과학자들은 오랫동안 해결책을 찾고 있었습니다. 1950년대 후반부터 교통 흐름 이론은 응용 수학의 독립적인 부분으로 바뀌었습니다. 그리고 최근 수십 년 동안 작품의 수가 증가했습니다.
상트페테르부르크 주립대학교 에너지 시스템의 수학적 모델링과 교수인 Alexander Krylatov는 “러시아에서 역사적으로 교통을 조직하는 일은 교통 엔지니어의 어깨에 달려 있습니다. 동시에, 그들은 네트워크의 개별 섹션의 구조적 변화와 관련된 솔루션에 더 전문화되어 있으며 처리량의 체계적인 증가 분야에서 역량이 없습니다. 따라서 교통 흐름이 계속 증가하는 상황에서 엔지니어가 지역 개선을 달성하더라도 잠시 후 교통 흐름은 이전 수준으로 다시 증가하고 다른 곳에서도 동일한 혼잡이 발생합니다.”
상트페테르부르크 주립대학교 에너지 시스템 수학적 모델링과 교수인 Krylatov와 물리학 및 수학 박사인 Viktor Zakharov가 함께 쓴 논문은 교통 최적화에 대한 새로운 수학적 접근 방식을 제시합니다. 구현하는 가능한 방법.
영국 수학자의 이론이 그들을 인도했습니다.
과학자들이 제안하는 원칙은 영국 수학자이자 운송 분석가인 John Glen Wardrop의 공식화에 따릅니다. 1952년 Wardrop은 두 가지 원칙을 제시했습니다. 그 중 첫 번째인 평형 원리는 각 운전자가 전적으로 개인적인 목표를 추구한다는 가정하에 교통 상황의 경우 시스템을 시뮬레이션할 수 있는 수학적 구성입니다. 그래서 생성된 모델은 교통 흐름의 모든 변화가 운전자의 이기적인 행동에 기반해야 한다는 사실을 기반으로 합니다.
두 번째 원칙인 Wardrop 시스템 최적은 모든 차량을 관리할 가능성이 있다는 것입니다. 그러나 모노그래프의 저자는 첫 번째 원칙에서 운전자의 행동이 도로 인프라의 변화를 통해 간접적으로 영향을 받을 수 있다고 믿는다는 점을 정확하게 강조했습니다. 수학적 모델을 통해 네트워크의 각 로컬 섹션에서 트래픽이 어떻게 변경되는지 예측할 수 있습니다.
내비게이션 시스템은 동기화해야 합니다.
저자는 오늘날 우리가 사용하는 내비게이션 시스템이 교통 흐름 관리에 큰 영향을 미친다는 점에 주목합니다. 그들의 의견으로는 모든 운전자가 동일한 시스템을 사용하고 단일 센터에서 적합한 경로에 대한 정보를 받는 경우가 가장 효과적인 상황입니다. 그렇지 않으면 주요 내비게이터 중 하나가 갑자기 사용자를 리디렉션하여 도시의 교통 상황이 개선되고 다른 내비게이터가 지원하지 않는다고 발표하면 변경 사항은 여전히 로컬 수준에서 유지됩니다. 문제가 해결되지 않습니다.
이미 기존 네트워크가 있는 도시에서 특히 중요한 도로의 확장 또는 축소로 인해 트래픽 최적화도 가능합니다. 이러한 경우 교차로에서 교차로까지 도로를 확장하는 것이 불가능한 경우가 많으며 새로운 교차로를 건설하는 것이 항상 권장되는 것은 아닙니다.
운전자, 전기 자동차, 그리고 아마도 새로운 도로
Krylatov는 다음과 같이 설명했습니다. “수학적 접근 방식을 사용하여 도로 네트워크의 토폴로지를 개선하는 가장 좋은 방법은 식별된 출발 지점과 운전자 도착 지점 사이의 최단 경로 노반의 확장 가능성을 최대화하는 것임을 입증했습니다. 동시에 하나 또는 여러 개의 거리가 아닌 전체 경로를 확장해야 하며 그렇지 않으면 ‘병목 현상’이 발생할 수 있습니다. 그런 다음 운전자에게 가장 중요한 다음 경로로 진행할 수 있습니다. 이것은 전체 네트워크에서 평균 이동 시간의 감소로 이어지는 것이 보장됩니다.”
도로를 건설할 수 없는 경우 경로를 통한 주차 금지와 같은 다른 방법을 사용하는 것이 좋습니다. 또한, 시 행정부가 이러한 방식으로 운전자에게 친환경 자동차로 전환하도록 동기를 부여하려는 경우 과학은 전기 자동차 전용 도로를 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 특히 그들을 위해 별도의 경로가 계획 될 수 있습니다.
디지털 트윈은 변화의 영향을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다.
“매년 도로 개선을 위해 상당한 예산이 할당됩니다. 교통 흐름의 분포에 대한 수학적 이론은 이 돈을 효과적으로 관리하기 위한 일련의 솔루션을 제공합니다.”라고 과학자는 말했습니다. “이 경우 수학적 접근 방식이 엔지니어링 및 경제적 접근 방식보다 우수합니다. 개별 요소가 서로 영향을 미치는 복잡한 법칙을 감안할 때 전체 운송 네트워크를 분석할 수 있기 때문입니다. 우리는 트래픽 흐름 및 네트워크 모델링 분야에서 훌륭한 일을 해왔습니다. 이제 아이디어를 실천하는 단계로 넘어가고 싶다”고 말했다.
수학적 모델을 사용하는 방법 중 하나는 운송 시스템의 디지털 트윈을 기반으로 개발할 수 있습니다. 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현된 이러한 시뮬레이션은 운송 엔지니어에게 매우 유용한 지적 도구가 될 것입니다.
“교통 시스템의 디지털 트윈을 구축하고 이를 사용하여 흐름을 최적화함으로써 시스템 사용 수요와 인프라 기능 간의 균형을 이룰 수 있습니다. 경제의 디지털화의 맥락에서 이것이 생략될 가능성은 거의 없습니다.”라고 Viktor Zakharov가 덧붙였습니다.