交通不僅僅是司機的麻煩：這也是一個公共衛(wèi)生危害和經(jīng)濟的壞消息。交通研究表明， 每年的擁堵成本為1600億美元，其中包括70億小時的交通流量損失和額外的30億加侖燃料燃燒。

改善交通的一種方法是通過乘車共享 - 麻省理工學(xué)院的一項新研究表明，使用Uber和Lyft等公司的拼車選項可以將道路上的車輛數(shù)量減少三倍而不會顯著影響旅行時間。

在麻省理工學(xué)院計算機科學(xué)與人工智能實驗室(CSAIL)主任Daniela Rus教授的帶領(lǐng)下，研究人員開發(fā)出一種算法，發(fā)現(xiàn)在紐約市有3,000輛四座轎車可以滿足98%的出租車需求，平均等待時間僅為2.7分鐘。

羅斯說：“司機可以同時運送兩到四個人，而不是一次一個地運送人員，從而減少旅行次數(shù)，花費更少的時間來賺取相同數(shù)量的錢。” “像這樣的系統(tǒng)可以讓駕駛員在更短的時間內(nèi)工作，同時減少交通，清潔空氣，以及更短，更少壓力的通勤。”

該團隊還發(fā)現(xiàn)，與目前在紐約市運營的近14,000輛出租車相比，僅有2,000輛10人車輛可以滿足95%的需求。

根據(jù)Rus的說法，使用來自300萬輛出租車的數(shù)據(jù)，新算法可實時根據(jù)收到的請求重新路由汽車，還可以主動將閑置汽車發(fā)送到需求量大的地區(qū) - 這一步驟可將服務(wù)速度提高20%。

“據(jù)我們所知，這是科學(xué)家第一次能夠通過實驗量化各種車輛的車隊規(guī)模，容量，等待時間，旅行延誤和運營成本之間的權(quán)衡，從出租車到貨車和班車， “羅斯說。“此外，該系統(tǒng)特別適用于自動駕駛汽車，因為它可以根據(jù)實時要求不斷重新路由車輛。”

羅斯寫了一篇關(guān)于前CSAIL博士后Javier Alonso-Mora，康奈爾大學(xué)助理教授Samitha Samaranayake，博士生Alex Wallar和麻省理工學(xué)院教授Emilio Frazzoli的文章。這篇文章發(fā)表在本周的“美國國家科學(xué)院院刊”上。

雖然拼車的概念已經(jīng)存在了幾十年，但只有在過去的兩年里，優(yōu)步和Lyft等服務(wù)才能利用智能手機數(shù)據(jù)，使乘坐共享變得便宜，方便。(2015年，Lyft報道舊金山一半的旅行是拼車。)

然而，現(xiàn)有方法的復(fù)雜性仍然有限。例如，一些乘車共享系統(tǒng)要求用戶B在用戶A的途中，并且需要在他們可以創(chuàng)建路線之前提交所有請求。

相比之下，新系統(tǒng)允許將請求重新匹配到不同的車輛。它還可以分析一系列不同類型的車輛，以確定，例如，10人的貨車將在何時何地獲得最大利益。

系統(tǒng)首先創(chuàng)建所有請求和所有車輛的圖表。然后，它創(chuàng)建所有可能的行程組合的第二個圖表，并使用稱為“整數(shù)線性編程”的方法來計算出行的車輛的最佳分配。

在分配汽車之后，算法可以通過將剩余的閑置車輛發(fā)送到需求較高的區(qū)域來重新平衡剩余的閑置車輛。

“一個關(guān)鍵的挑戰(zhàn)是開發(fā)一種能夠同時考慮數(shù)千種車輛和請求的實時解決方案，”Rus說。“我們可以在我們的方法中做到這一點，因為第一步使我們能夠在細(xì)節(jié)層面上理解和抽象道路網(wǎng)絡(luò)。”

最終的產(chǎn)品是Rus稱之為“隨時優(yōu)化的算法”，這意味著它運行得越多越好 - 而且她說她渴望通過進(jìn)一步改進(jìn)來看到它可以提高多少。

“在擁堵，污染和能源消耗方面，乘坐共享服務(wù)具有巨大的社會影響潛力，”羅斯說。“作為研究人員，我們盡一切努力探索使這些運輸系統(tǒng)盡可能高效和可靠的方法，這一點非常重要。”