Гибкий трафик: математическая модель избавит Москву от пробок
Российские ученые работают над принципиально новой моделью распределения транспортных потоков в крупных городах. По замыслу создателей она позволит прогнозировать, как на трафик повлияет строительство новой дороги, станции метро или другое изменение инфраструктуры. Благодаря новым математическим подходам программа даст возможность при любых условиях находить точку равновесия — такого распределения горожан по дорогам, которое устраивает всех участников движения. По мнению экспертов, новое ПО превосходит западные аналоги, однако для окончательной оценки нужны его дальнейшие испытания.
Выбить пробки
Математики МФТИ совместно со специалистами Российского университета транспорта (РУТ) создают компьютерную программу для моделирования транспортных потоков в условиях города. Расчеты модели должны показывать, как горожане будут распределяться по транспортной системе населенного пункта в случае внесения в нее тех или иных изменений, сколько времени они будут тратить на дорогу и так далее. Благодаря этому можно избежать дорожных пробок. В отличие от предыдущих разработок в основу новой программы заложили самые современные и эффективные методы расчетов, позволяющие гарантированно получать искомый показатель — так называемую точку равновесия. Это такое распределение жителей города по дорогам, при котором никому из них не захочется изменить свой маршрут.
— Чтобы понять, как люди будут распределяться по графу транспортной сети при различных сценариях модернизации существующей инфраструктуры, недостаточно просто взять статистические данные. Необходимо научиться именно моделировать распределение транспортных потоков. В конечном итоге наша цель — найти их равновесное распределение согласно выбранной модели, — сказал «Известиям» руководитель научной группы проекта профессор МФТИ Александр Гасников.
Моделирование транспортных потоков — необходимый этап проектирования инфраструктуры в любом крупном городе. Это позволяет определить, например, как лучше построить дорогу до нового торгового центра, как нужно менять дорожную инфраструктуру после ввода в строй новой станции метро, где расположить мост, сделать платные парковки или проложить шоссе. Положительный или отрицательный экономический эффект от правильного или ошибочного решения на основе прогноза иногда может достигать нескольких процентов от ВВП страны, пояснили разработчики.
По словам специалистов МФТИ, сегодня для подобных расчетов российские специалисты часто используют программные пакеты иностранного производства, в основу которых заложены алгоритмы, разработанные более 30 лет назад. Такое ПО не учитывает многих современных реалий, например данные мобильных операторов, которых во время разработки пакета просто не существовало. Плюс за последние десятилетия математическое моделирование вышло на новый уровень. В нем применяют новые, более современные подходы.
Любая модель транспортной системы состоит из нескольких блоков, через которые последовательно «прогоняют» данные по городу, пояснили специалисты. Первый рассчитывает, сколько людей из одного района ездят, например, на работу в другой. Прогноз делают исходя из числа жителей и количества рабочих мест в рассматриваемых районах. Другие блоки рассчитывают, какой маршрут выберут эти люди, воспользуются они общественным или личным транспортом. Так как каждый блок взаимосвязан с остальными, чтобы найти нужную специалистам точку равновесия, данные прогоняют по цепочке несколько раз. Результаты расчета последнего блока вновь отправляют на первый.
Используемые при поиске равновесия вычислительные процедуры достаточно сложны, рассказали ученые. Поэтому на практике они не всегда сходятся к равновесию.
Российские математики решили подойти к проблеме распределения транспортных потоков иначе, чем раньше, — как к математической задаче оптимизации, то есть поиску в некотором смысле оптимального состояния транспортной системы. Кроме того, при подсчетах они изящно решили проблему огромного числа теоретически возможных маршрутов, перейдя к расчетам загруженности различных участков транспортной сети, то есть различных дорог, которых намного меньше, чем число маршрутов. В итоге специалисты добились, что их модель гарантированно рассчитывает точку равновесия при любых стартовых условиях и делает это быстрее даже в тех случаях, когда классический подход, используемый в западных пакетах, также сходится.
Многопользовательский режим
Платформу моделирования транспортного поведения создают в РУТ (МИИТ) как инструмент для инженеров, проектировщиков и экспертов, с помощью которого можно будет спрогнозировать эффективность тех или иных решений по развитию транспортных систем агломераций, пояснил заместитель директора научно-образовательного центра «Управление мобильностью в транспортных системах агломераций» академии «Высшая инженерная школа» университета Алексей Шурупов.
— В 2022 году мы создали прототип платформы с расчетом макромоделей, в котором испытали многопользовательский режим работы с исходными данными для моделирования. На 2023 год запланировано дальнейшее тестирование и расширение функциональности, включая возможность обмена данными с внешними информационными системами, как, например, интеллектуальная транспортная система Москвы. Их данные могут существенно улучшить качество транспортных моделей, — сказал специалист.
Замысел разработчиков — создать экосистему для взаимодействия всех специалистов, занятых в проектировании. Существующие решения не позволяют вести совместную работу над транспортной моделью. Пока получается, что масштабный проект отдают на откуп одному инженеру.
Разработанные ранее на Западе программные пакеты использовали на тогдашних компьютерах с ограниченной мощностью, поэтому сверхсложную задачу оптимизации транспортных потоков делили на несколько более простых блоков, рассказал «Известиям» главный научный сотрудник Института проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН Владимир Цыганов.
— Сегодня ученые МФТИ предлагают заменить эти блоки расчетов прямым решением задачи оптимизации, используя возросшие мощности современных компьютеров. По их замыслу это поможет улучшить управление стратегическим развитием транспортной инфраструктуры Москвы, — сказал эксперт.
Разработчики используют оригинальный подход, который основывается на отечественном программном обеспечении, превосходящем западные аналоги, считает он. Но пока это результаты только первого этапа. Предстоит доказать превосходство метода по таким важным показателям, как скорость и надежность вычислений, так как комплексное решение задач развития транспортной инфраструктуры Москвы потребует огромных вычислительных мощностей, резюмировал специалист.
