Исследователи из Центрального экономико-математического института РАН создали алгоритм для оптимизации дорожных сетей. Система анализирует тысячи возможных конфигураций, чтобы найти наиболее эффективные варианты расположения транспортной инфраструктуры.
Мегаполисы сталкиваются с растущими транспортными проблемами, а традиционные методы проектирования сетей дорог не способны учесть сложную динамику транспортных потоков. Алгоритмические решения обычно фокусируются на узких задачах — оптимизации светофоров или поиске кратчайших маршрутов — не охватывая проблему комплексно, отмечают авторы работы.
Они разработали алгоритм, который использует механизмы, аналогичные тем, что существуют в биологии: отбор, кроссинговер (обмен участками хромосом при делении клеток) и мутации. Система анализирует структуру транспортного потока, предсказывает заторы и предлагает оптимальные конфигурации дорог, включая расположение перекрестков, эстакад и туннелей.
Наш алгоритм позволяет проектировать многоуровневые и многосвязные дорожные сети, способные эффективно функционировать даже в условиях высокой нагрузки. В будущем такие решения помогут городам уменьшить пробки и сделать передвижение по автодорогам комфортнее.
Андраник Акопов, доктор технических наук, главный научный сотрудник лаборатории Динамических моделей экономики и оптимизации ЦЭМИ РАН, соавтор исследования
Для тестирования системы ученые создали серию моделей различной сложности: от простейших перекрестков до сложных трехуровневых транспортных развязок с тоннелями и многоуровневыми съездами. Эксперименты показал, что увеличение количества дорожных развязок в городе на основе предсказаний модели может повысить скорость транспортного потока на 5-15%.
Читать далее:
Стартап запускает производство древесины, которая прочнее стали
Физики исполнили мечту алхимиков: свинец в коллайдере превратили в золото
Ученые решили проблему, которая мешала запуску термоядерных реакторов почти 70 лет
Изображение: designed by wirestock — Freepik.com, лицензия