अलोंसोमोराराइडशेयरिंगएचडी
CSAIL का डेनिएला रस और उनकी टीम ने एक एल्गोरिदम बनाया जो तीन मिलियन न्यूयॉर्क सिटी टैक्सी सवारी से डेटा को क्रंच करता है, दो-व्यक्ति, चार-व्यक्ति और दस-व्यक्ति वाहनों के लिए मार्गों और शेड्यूल की गणना करता है। नतीजों से पता चला कि 3,000 चार-व्यक्ति कैब शहर की 98 प्रतिशत मांग (प्रतीक्षा समय के साथ) को संभालने में मदद कर सकती हैं 2.3 मिनट), जबकि 3,000 दो-व्यक्ति कैबें 94 प्रतिशत को संभाल सकती हैं और केवल 2,000 दस-व्यक्ति वाहन 95 को संभाल सकते हैं प्रतिशत.
"हमारी जानकारी के अनुसार, यह पहली बार है कि वैज्ञानिक प्रयोगात्मक रूप से बेड़े के आकार के बीच व्यापार-बंद की मात्रा निर्धारित करने में सक्षम हुए हैं, रूस ने एक प्रेस में कहा, क्षमता, प्रतीक्षा समय, यात्रा में देरी, और टैक्सियों से लेकर वैन और शटल तक वाहनों की एक श्रृंखला के लिए परिचालन लागत। मुक्त करना। "इसके अलावा, यह प्रणाली विशेष रूप से स्वायत्त कारों के लिए उपयुक्त है, क्योंकि यह वास्तविक समय के अनुरोधों के आधार पर वाहनों को लगातार पुन: मार्ग दे सकती है।"
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आज की कई राइडशेयरिंग प्रणालियाँ, जैसे कि उबर और लिफ़्ट द्वारा उपयोग की जाने वाली प्रणालियाँ, जब योजना बनाने और मार्ग निर्दिष्ट करने की बात आती है, तो अपेक्षाकृत अनम्य होती हैं। इसके विपरीत, रस की प्रणाली उपयुक्त होने पर अलग-अलग वाहनों की सवारी दोबारा कर सकती है और व्यस्त क्षेत्रों में निष्क्रिय कारों को भेजकर उच्च मांग के लिए तैयार हो सकती है। शोधकर्ताओं ने कहा कि इससे सेवा मानक सेवाओं की तुलना में 20 प्रतिशत तेज चलती है।
रुस ने कहा, "राइडशेयरिंग सेवाओं में भीड़भाड़, प्रदूषण और ऊर्जा खपत के संबंध में सकारात्मक सामाजिक प्रभाव डालने की काफी संभावनाएं हैं।" "मुझे लगता है कि यह महत्वपूर्ण है कि शोधकर्ता के रूप में हम इन परिवहन प्रणालियों को यथासंभव कुशल और विश्वसनीय बनाने के तरीकों का पता लगाने के लिए हर संभव प्रयास करें।"
रुस और उनकी टीम ने इस सप्ताह नेशनल एकेडमी ऑफ साइंसेज की कार्यवाही में "राइड-व्हीकल असाइनमेंट और उच्च क्षमता वाहन पूलिंग के लाभों का विश्लेषण" शीर्षक से एक लेख प्रकाशित किया।
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