[論文レビュー] Optimizing Curbside Parking Resources Subject to Congestion Constraints

Chase Dowling, Tanner Fiez+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 22, 2017

Smart Parking Systems Research参考文献 17被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、都市部の路上駐車を最適化するための新しいキューイングネットワークモデルを提案する。駐車探検を混雑制約を受ける競合キューのネットワークとして扱う。駐車利用率を最大化しつつ、探検に起因する交通を制限することは凸最適化問題であることが示され、サンフランシスコのデータを用いた検証により、価格に基づく需要の再配分によって混雑を80%削減可能であり、同時に高い利用率を維持できることが示された。

ABSTRACT

To gain theoretical insight into the relationship between parking scarcity and congestion, we describe block-faces of curbside parking as a network of queues. Due to the nature of this network, canonical queueing network results are not available to us. We present a new kind of queueing network subject to customer rejection due to the lack of available servers. We provide conditions for such networks to be stable, a computationally tractable "single node" view of such a network, and show that maximizing the occupancy through price control of such queues, and subject to constraints on the allowable congestion between queues searching for an available server, is a convex optimization problem. We demonstrate an application of this method in the Mission District of San Francisco; our results suggest congestion due to drivers searching for parking stems from an inefficient spatial utilization of parking resources.

研究の動機と目的

• ドライバーが空きスペースを探索することで混雑を引き起こす、都市部の路上駐車をキューのネットワークとしてモデル化すること。
• 空間的・時間的変動が生じる状況下でも、駐車利用率と交通混雑の関係を厳密にモデル化する欠落している点を補完すること。
• 駐車料金を最適化して利用率を最大化すると同時に、探検に起因する混雑を制約する、計算的に実行可能な手法を開発すること。
• 実都市環境において、価格制御を用いて駐車需要を再配分し、全体の混雑を低減する有効性を実証すること。
• 動的需要と空間的制約の下でも安定した運用が可能である理論的基盤を提供すること。

提案手法

• 空きサーバー（駐車枠）が存在しない場合に顧客を拒否する、ブロックフェース駐車をキューのネットワークとしてモデル化すること。
• 空間的トポロジーを有する新規クラスのキューイングネットワークを導入し、ノード間を顧客がルーティングされ、空きサーバーが見つかるまで探索を継続すること。
• 均一なネットワークトポロジー下での安定性条件を導出し、非均一ケースには単一ノード近似を適用すること。
• 最大許容混雑レベル（駐車探検中のドライバー数）を制約として、駐車利用率を最大化する凸最適化問題を定式化すること。
• サンフランシスコのミッション地区から得た実際の占有率および料金データを用いて、モデルのキャリブレーションと検証を実施すること。
• 高占有率ブロックから低占有率ブロックへ需要を再配分するための価格調整を実施し、合計探検交通量を最小化すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 空間的に分散した都市駐車ネットワークにおいて、駐車利用率と混雑をどのように同時に最適化できるか？
• RQ2 駐車利用率と、ドライバーが駐車場所を探してクルーズするための交通混雑の関係は何か？
• RQ3 価格制御を用いて駐車需要を再配分することで、全体の混雑を低減しつつ高い利用効率を維持できるか？
• RQ4 どの程度の占有率で、駐車探検に起因する混雑が急激に増加し始めるか？
• RQ5 混雑を低減するために、需要が高いための場所で料金を引き上げるのと、魅力に欠ける場所で料金を引き下げるのとでは、どちらがより効果的か？

主な発見

• サンフランシスコのミッション地区の17番通り3300ブロックおよび18番通り3400ブロックは、駐車関連混雑の約60%を占めており、1時間に60台を超える車両が駐車を確保できていない。
• 占有率-混雑曲線に「エルボー」が90%の占有率付近に観察され、高い占有率を維持するために必要な到着レートが急激に増加することを示している。
• 17番通りでは0.28ドル、18番通りでは0.27ドルの料金引き上げにより、混雑が80%削減され、探検車両数はそれぞれ1時間に約11台に減少したが、それぞれ91%および92%の高い占有率を維持した。
• 低占有率ブロックの料金を引き下げる需要再配分は、高占有率ブロックでの料金引き上げと同等の効果を持ち、合計混雑を低減できた。
• 価格制御後、ミッション地区はより多くの合計車両を処理しながらも、混雑は大幅に低減され、平均98%の占有率を達成し、探検交通量が著しく減少した。
• モデルは、高い総合占有率が必ずしも混雑を増加させないことを示しており、価格による需要の空間的再配分によって、占有率と混雑を分離可能であることを示している。