Предотвращение скопления автобусов с помощью приложения для смартфона

Предотвращение скопления автобусов с помощью приложения для смартфона

Обзор

Скопление автобусов — термин из области общественного транспорта. Так называют группу из двух и более маршрутных транспортных средств (например, автобусов или поездов), которые оказались в одном месте, тогда как должны быть равномерно распределены по своему маршруту. Дэйв Спругис из Уотертауна, штат Массачусетс, на общественных началах занимается разработкой программного обеспечения и анализом данных. Дейв использовал AnyLogic, чтобы найти подтверждение своей теории о том, что предотвращение скоплений автобусов поможет существенно повысить уровень удовлетворенности пассажиров работой общественного транспорта. В частности, он доказал, что стоит устранять небольшие задержки в движении каждого конкретного автобуса до того, как эти задержки приведут к возникновению скопления автобусов. Таким образом можно предотвратить длительное ожидание автобусов на остановках и снизить их наполненность.

Проблема

Жители Уотертауна давно жаловались на низкое качество работы городских автобусов. Обслуживающим Уотертаун Управлением транспорта Массачусетского залива (MBTA) было создано приложение для смартфонов, который позволяло получать данные о перемещении автобусов в режиме реального времени. Узнав о существовании такого приложения, Дэйв вызвался создать систему для сбора этой информации в хранилище данных и последующего анализа. Результаты анализа ясно показали, что эффективность обслуживания маршрута автобусами значительно снижалась, когда появлялись «скопления». Как правило, это происходило в час пик, когда от водителей больше, чем когда-либо, требовались добросовестность и слаженность в работе.

Несмотря на убедительные результаты анализа, оставалось неясным, как решить проблему. Должны ли переполненные автобусы проезжать мимо ожидающих на остановках пассажиров, чтобы их подобрал следующий автобус? Должны ли расписания автобусов обновляться, отражая стремительно изменяющуюся ситуацию на дороге и потребности пассажиров? Или же автобусы просто должны ехать медленнее, что поможет предотвратить скопление автобусов и даст необходимые результаты в долгосрочной перспективе?

Решение

Моделирование работы общественного транспорта

Имитационная модель автобусного маршрута

Дейв интуитивно догадывался, что проблему может решить снижение скорости автобусов, но это нужно было доказать. Так как проблема была неоднозначной, для доказательства потребовалось имитационное моделирование. Дэйв хотел установить, как повлияет снижение скорости автобусов на условия для пассажиров в целом. Каковы могут быть побочные эффекты? Например, не приведет ли сокращение времени ожидания к увеличению общего времени в пути, и если да, то насколько значительному? Более того, если увеличится время в пути, то не увеличится ли вместе с ним и пассажиропоток? Ответить на все эти вопросы с обоснованием можно было только с помощью имитационной модели, в которой можно было бы изменять параметры и оценивать результаты.

Дэйв создал модель существующего маршрута с помощью ГИС-карт, реализованных в AnyLogic. С помощью модели ему удалось отобразить текущую ситуацию и гипотетическую, возможную в случае применения предлагаемого им решения. Модель позволила собрать количественные показатели для обоих сценариев и сравнить результаты. В модели Дэйва были следующие компоненты:

Модель также включала ряд параметров, которые можно было задать до её запуска или в процессе прогона (например, количество пассажиров, время их посадки и выхода из автобуса, максимальная скорость автобуса и выбор между двумя стратегиями).

Результат

Модель позволила Дэйву визуализировать проблему и её предлагаемые решения. Наилучшие результаты были получены при варианте, которому Дейв дал название «равновесие». В этом решении был найден способ соблюдения расстояния между автобусами. Придерживаясь стратегии «равновесие», автобус следует по маршруту не в свободном скоростном режиме, а непрерывно корректируя свою скорость: замедляя ход или останавливаясь, пока между ним и впереди идущим автобусом не будет достаточной дистанции.

В случае реализации стратегии «равновесие» пассажиры равномернее распределены между автобусами, а время ожидания становится более предсказуемым, что исключает чрезмерно длительное ожидание и снижает переполненность автобусов.

Дэйв рекомендовал MBTA «уберифицировать» свои автобусы — выпустить простое «связующее» приложение, которое основываясь на получаемых по сети данных, советовало бы водителям, когда стоит подождать, обеспечивая соблюдение стратегии «равновесие».

Часто неясно, как именно перейти от полученного в ходе анализа решения к конкретным действиям. Реализация может быть дорогостоящей и/или рискованной. В тех областях, где применимо имитационное моделирование, оно может быть прекрасным промежуточным шагом. Модель поможет уточнить направление необходимых действий и обрести уверенность в принимаемом решении до того, как будут сделаны капиталовложения. Созданная в AnyLogic имитационная модель поможет руководству MBTA наглядно представлять себе проблему и принимать взвешенные управленческие решения, что в конечном итоге улучшит условия обслуживания пассажиров.

Похожие проекты

Другие истории успеха

Сборник историй успеха от пользователей AnyLogic

Скачать