圣彼得堡国立大学的学者亚历山大·科雷拉托夫和维克多·扎哈罗夫提出了利用数学算法来解决交通堵塞问题。他们的研究表明:平衡的基础设施变化和统一的导航系统将有助于改善大都市的交通状况。

由于世界各地的私家车变得越来越普及,大城市经常出现汽车无法畅行无阻的问题。学者们很久以前就开始寻求解决这一问题的方法:自1950年代末以来,车辆流动理论已成为应用数学的一个独立分支。事实上,近几十年来,这类研究的迫切性提高了好几倍。

“在俄罗斯,交通道路管理的任务一直以来都压在交通工程师的肩膀上。”——亚历山大·克雷拉托夫说道:“与此同时,他们更多地专注于但各区域的交通网络的变更设计的解决方案,却不具备整个州系统运输方面的职权。因此,在交通流量不断增加的情况下,即使工程师能够成功实现局部改善,过上一段时间,流量会重组,交通堵塞问题又会发生在其他地方。”

在交通流量不断增加的情况下,即使工程师能够成功实现局部改善,过上一段时间,流量会重组,交通堵塞问题又会发生在其他地方。

圣彼得堡国立大学动力系统数学模拟教研室教授、物理-数学博士亚历山大·克雷拉托夫

与圣彼得堡国立大学动力系统数学模拟教研室教授、物理-数学博士维克多·扎哈罗夫共同撰写的学术专著中,介绍了优化交通流量的新方法,并提出了实施这些方法的可能途径。数学家们的专著由国际出版单位Springer出版发行。

学者们遵循的原则还早在1952年就被英国数学家兼交通分析员约翰·格伦·沃德罗普就提了出来。首先是平衡的原则,这是一种数学结构体,它允许模拟系统,包括交通系统,假设每一位司机都有自己的特殊目标。正因如此,它所建立的模型的基础是,任何交通流的变化都必须基于汽车驾驶人员的自私行为。

第二个原则,即瓦德罗普系统的优化证明可以对所有的交通工具进行指令性控制。然而,专著的作者特别强调的是第一个原则,他们认为司机的行为会受到道路基础设施变化的间接影响。通过数学模型,可以预测每个区域交通网络流量的变化情况。

作者注意到司机的导航系统对交通流量管理有很大的影响。他们认为,最有效的是所有司机都使用同一个系统,并收到来自统一中心的适宜路线信息。否则,如果某个主要导航系统为了让城市的交通状况有所改善而突然通知其定位用户,而其他导航系统却不予以支持,那么路况的改善仍将停留在表面上,即系统将被重置,然而问题却得不到解决。

拓宽或缩小道路也有助于交通的优化,这在已拥有复杂的道路网络的城市尤其重要。在这种情况下,往往不可能延长一个十字路口到另一个十字路口的道路,而且修建引路并不总是可行的。

“我们采用数学方法证明了改善街道交通网结构的最佳方法是拓宽司机已确定的出发点和目的地之间最短的路线的道路。在这一过程中,必须扩大整条路线,而不仅仅是一条或多条街道,否则可能会出现‘瓶颈’。然后,可以转向司机的下一条重要路线。这会保障减少整个交通路线所耗费的平均时间。”——亚历山大·克雷拉托夫解释说。

在道路很难实际拓宽的情况下,采用其它方法是可行的:例如,在整个路线上禁止停车。此外,如果市政府希望激励司机转向驾驶“绿色”车辆,通过科学方法可以协助创建专用的电动汽车通道。可以专门为电动汽车设计一条单独的路线,这样车辆的行驶会变得更加通畅。

“每年都有相当多的预算用于改善道路,交通流量分配的数学理论为这些资金的有效管理提供了一套解决方案。”——学者说道:“在这种情况下,数学方法会超过工程-经济法,因为它可以在考虑各个要素相互影响的复杂规律的同时分析整个交通网络。我们在车流量和交通网建模方面做了大量工作,如今,我们打算将我们的想法付诸实践。”

应用数学模型的方法之一可能是在其基础上开发运输系统的数字双重模型。这些模拟计算机程序将成为交通工程师手中极为有用的智能工具。

“通过建立运输系统的数字双重模型,并利用它们来优化交通流量,就可以在对系统使用的需求和基础设施之间取得平衡。在数字化经济的条件下,不采用这种方法是不可能的。”维克多·扎哈罗夫补充道。