[论文解读] The Impact of Ridesharing in Mobility-on-Demand Systems: Simulation Case Study in Prague

Davide Fiedler, Michal Čertický+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 5, 2018

Transportation and Mobility Innovations参考文献 2被引用 4

一句话总结

本研究通过基于代理的仿真评估了在布拉格的按需出行（MoD）系统中共享出行的效能，结果表明：在最大出行延迟为10分钟的条件下，共享出行可使平均车辆载客量提升至2.7人，车辆行驶里程（VMT）降低至仅无共享出行的MoD系统VMT的35%，以及当前私人车辆使用量的60%，显著提升了道路网络的运行效率。

ABSTRACT

In densely populated-cities, the use of private cars for personal transportation is unsustainable, due to high parking and road capacity requirements. The mobility-on-demand systems have been proposed as an alternative to a private car. Such systems consist of a fleet of vehicles that the user of the system can hail for one-way point-to-point trips. These systems employ large-scale vehicle sharing, i.e., one vehicle can be used by several people during one day and consequently the fleet size and the parking space requirements can be reduced, but, at the cost of a non-negligible increase in vehicles miles driven in the system. The miles driven in the system can be reduced by ridesharing, where several people traveling in a similar direction are matched and travel in one vehicle. We quantify the potential of ridesharing in a hypothetical mobility-on-demand system designed to serve all trips that are currently realized by private car in the city of Prague. Our results show that by employing a ridesharing strategy that guarantees travel time prolongation of no more than 10 minutes, the average occupancy of a vehicle will increase to 2.7 passengers. Consequently, the number of vehicle miles traveled will decrease to 35% of the amount in the MoD system without ridesharing and to 60% of the amount in the present state.

研究动机与目标

• 评估大规模共享出行在减少按需出行（MoD）系统中机动车交通量和车辆行驶里程（VMT）方面的潜力。
• 评估共享出行相较于私人汽车和无共享出行的MoD系统，在道路网络利用效率方面的差异。
• 量化大规模MoD环境中出行延迟与车辆载客量之间的权衡关系。
• 分析共享出行在真实城市环境（布拉格）中对拥堵水平和车队效率的影响。

提出的方法

• 基于代理的仿真，模拟一个假设的MoD系统，以替代布拉格的所有私人车辆。
• 对比三种情景：当前私人车辆使用情况、无共享出行的MoD系统，以及包含共享出行的MoD系统。
• 共享出行策略将出行时间延长限制在≤10分钟，以确保乘客舒适度。
• 车辆分配采用动态匹配算法，将路线相似的乘客进行分组。
• 通过临界密度阈值测量道路网络中的交通密度和拥堵水平。
• 性能指标包括总VMT、平均车辆载客量，以及拥堵/高负载道路路段的数量。

实验结果

研究问题

• RQ1 与私人汽车和无共享出行的MoD系统相比，共享出行在大规模MoD系统中可将车辆行驶里程（VMT）降低多少？
• RQ2 最大10分钟的出行延迟对车辆载客量和系统效率有何影响？
• RQ3 在布拉格这类真实城市环境中，共享出行对道路网络拥堵和交通密度有何影响？
• RQ4 在三种情景下，道路基础设施在拥堵和高负载路段的利用情况如何比较？

主要发现

• 在最大10分钟出行延迟的条件下，共享出行使平均车辆载客量提升至每辆车2.7名乘客，较无共享出行的MoD系统中0.7人显著提高。
• 在包含共享出行的MoD系统中，总车辆行驶里程（VMT）降低至无共享出行MoD系统VMT的35%。
• 在共享出行启用的MoD系统中，VMT仅为当前私人车辆使用场景下VMT的60%。
• 拥堵道路路段数量（超过临界密度）从私人车辆情况下的14条，下降至共享出行MoD情景下的4条。
• 高负载路段数量（超过临界密度的50%）从私人车辆情况下的208条，减少至共享出行MoD系统中的35条。
• 在共享出行MoD系统中，每辆车的平均行驶距离降低至10.8公里，而无共享出行MoD系统中为30.5公里。