Маршрутизация транспорта при наличии опасных участков на дороге (на примере города Спрингфилд, Массачусетс)
Аннотация
В работе [1] найдены статистически значимые кластеры дорожно-транспортных происшествий (ДТП), которые можно интерпретировать как участки повышенной опасности ДТП (УПО).
В данной работе, продолжающей исследования, проведенные в [1], рассмотрен простой способ обхода УПО при маршрутизации транспорта по критерию общей длины пути, заключающийся в том, что атрибуту длины каждой грани дорожного графа, ведущей к УПО, присваивается очень большое число, что делает эту грань практически непроходимой для алгоритма маршрутизации. Численные расчеты, для которых используется дорожная карта Спрингфилда (Массачусетс) и данные об УПО в Спрингфилде, показывают, что для маршрутов, чьи начальные и конечные пункты совпадают, маршрутизация с обходом УПО увеличивает протяженность маршрута относительно первоначальной, вычисленной без учета УПО. В пределе среднее отношение длин обоих маршрутов стремится для Спрингфилда к 1,04.
Для проверки эффективности маршрутизации введен новый показатель — относительный риск ДТП, равный отношению числа ДТП вдоль маршрута, учитывающего УПО, к числу ДТП, подсчитанных вдоль исходного, построенного без учета УПО маршрута.
Показано, что при использовании алгоритма обхода кластеров ДТП для маршрутов длиной более 4 км. средний относительный риск ДТП снижается на величину порядка 16 % при увеличении длины маршрута в среднем на 8%.
Литература
A. M. Gershteyn and A. N. Terekhov, “Hotspots of Traffic Accident sthat cause in juries or death in Massachusetts from 2013 to 2018,” Computer tools in education, no. 1, pp. 45–57, 2021 (in Russian); doi: 10.32603/2071-2340-2021-1-46-58
I. Sahnoon, M. Shawky, and A. Al-Ghafli, “Integrating Traffic Safety in Vehicle Routing Solution,” in Advances in Human Aspects of Transportation. AHFE 2017. Advances in Intelligent Systems and Computing, vol. 597, pp. 251–263, 2018; doi: 10.1007/978-3-319-60441-1_25
A. Graser, M. Straub, and M. Dragaschnig, “Is OSM Good Enough for Vehicle Routing? A Study Comparing Street Networks in Vienna,” in Progress in Location-Based Services 2014, Cham, Germany: Springer, 2014, pp. 3–17; doi: 10.1007/978-3-319-11879-6_1
G. Boeing, “OSMnx: New methods for acquiring, constructing, analyzing, and visualizing complex street networks,” Computers, Environment and Urban Systems, vol. 65, pp. 126–139, 2017; doi: 10.1016/j.compenvurbsys.2017.05.004
A. Agresti, Ch. Franklin, and B. Klingenberg, Statistics: The Art and Science of Learning from Data, 4th ed., Harlow, England: Pearson, 2018.
R. D’Agostino, and E. S. Pearson, “Tests for departure from normality. Empirical results for the distributions of 2 and p b 1 ,” Biometrika, vol. 60, no. 3, pp. 613–622, 1973; doi: 10.1093/biomet/60.3.613
E. W. Dijkstra, “A note on two problems in connexion with graphs,” Numer. Math. vol. 1, pp. 269–271, 1959; doi: 10.1007/BF01386390
R. Bellman, “On a Routing Problem,” Quarterly of Applied Mathematics, vol. 16, no. 1. pp. 87–90, 1958; doi: 10.1090/QAM/102435
P. J. Huber and M. E. Ronchetti, “7.7 Concomitant scale estimates,” in Robust Statistics, Hoboken, NJ, U.S.: Wiley, 2009, pp. 172–174.
A. B. Owen, “A Robust Hybrid of Ridge and Lasso and Ridge Regression,” in Statweb.stanford.edu, 2006. [Online]. Available: https://statweb.stanford.edu/~owen/reports/hhu.pdf
R. Koenker and K. F. Hallock, “Quantile Regression,” Journal of Economic Perspectives, vol. 15, no. 4, pp. 143–156, 2001.
Материал публикуется под лицензией:
