Geteilte Mobilität in der Nachpandemie-Ära: Wie soziale Netzwerke die Fahrgemeinschaften verbessern können

Core Concepts

Ein neuartiger Carpooling-Matching-Algorithmus, der soziale Netzwerke und Toleranz gegenüber sozialer Distanzierung berücksichtigt, kann die Nutzung von Fahrgemeinschaften erhöhen, Wartezeiten und Umwege reduzieren und so die Akzeptanz von geteilter Mobilität in der Nachpandemie-Ära fördern.

Abstract

Die Studie präsentiert einen innovativen Ansatz zur Optimierung von Fahrgemeinschaften in der geteilten Mobilität, indem soziale Netzwerke und Toleranz gegenüber sozialer Distanzierung berücksichtigt werden. Zunächst wird ein Netzwerk der Fahrgastmobilität auf Basis von Graphtheorie und geografischen Informationen konstruiert. Dabei werden Verbindungen zwischen Nutzern basierend auf sozialer Nähe und Reisezeit-Kompatibilität hergestellt. Anschließend wird ein bepartiter Graph zwischen Nutzern und Orten erstellt, um Nutzermerkmale mithilfe des Neural Graph Collaborative Filtering-Algorithmus zu berechnen. Diese Nutzermerkmale werden dann in einem Reinforcement-Learning-basierten Carpooling-Matching-Algorithmus verwendet, um eine optimale Zuordnung von Mitfahrgelegenheiten unter Berücksichtigung verschiedener Zielgrößen wie Reisezeit, Entfernung und Emissionen zu finden. Die Ergebnisse zeigen, dass der Algorithmus die Carpooling-Rate auf bis zu 48% steigern, die durchschnittliche Wartezeit auf 6,1 Minuten und die durchschnittliche Umweglänge auf 2,8 km reduzieren kann. Darüber hinaus wird eine "Toleranz"-Funktion eingeführt, um die Empfindlichkeit der Nutzer gegenüber sozialer Distanzierung zu quantifizieren. Die Analyse zeigt, dass die Berücksichtigung dieses Faktors zu einer signifikanten Veränderung der Wartezeit-Sensitivität der Nutzer führt, was für die Anpassung von Optimierungsstrategien in der Nachpandemie-Ära wichtig ist. Insgesamt bietet der vorgestellte Ansatz einen vielversprechenden Weg, um die Akzeptanz und Nutzung von geteilter Mobilität in Zukunft zu fördern, indem individuelle Präferenzen und gesellschaftliche Vorteile in Einklang gebracht werden.

Stats

Der jährliche Kostenfaktor von Verkehrsstaus in den USA beträgt etwa 121 Milliarden US-Dollar, was 1% des Bruttoinlandsprodukts entspricht. Die Carpooling-Dienste von DiDi Chuxing reduzieren die Kohlenstoffemissionen erheblich, mit Millionen von Nutzern, die den Service täglich nutzen. Die Optimierung des Carpooling-Algorithmus erreicht eine Spitzenrate von 48% bei der Minimierung der Fahrzeuganzahl, reduziert die durchschnittliche Wartezeit auf 6,120 Minuten und die durchschnittliche Umweglänge auf 2.841,38 Meter.

Quotes

"Geteilte Mobilität definiert den städtischen Verkehr neu und bietet wirtschaftliche und ökologische Vorteile, indem Verschmutzung und Staus in Städten reduziert werden." "Die Einbeziehung sozialer Distanzierungsfaktoren in den Rahmen der geteilten Mobilität liefert eine neuartige Perspektive zur Bewertung der Fahrgasttoleranz gegenüber Wartezeiten." "Diese Erkenntnisse zeigen, dass unterschiedliche Optimierungsziele die operativen Ergebnisse des Carpooling-Systems unterschiedlich beeinflussen."

Key Insights Distilled From

Commute with Community

by Tian Siyuan,... at arxiv.org 04-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.05987.pdf

Deeper Inquiries

Wie können die Erkenntnisse dieser Studie auf andere Formen der geteilten Mobilität wie Fahrrad- oder E-Roller-Sharing übertragen werden?

Die Erkenntnisse dieser Studie können auf andere Formen der geteilten Mobilität wie Fahrrad- oder E-Roller-Sharing übertragen werden, indem ähnliche soziale Netzwerkintegrationen und Algorithmen angewendet werden. Zum Beispiel könnte man für Fahrrad- oder E-Roller-Sharing-Plattformen ebenfalls Graphentheorie und neuronale Netzwerke nutzen, um die Nutzercharakteristika zu erfassen und optimale Matching-Lösungen zu entwickeln. Durch die Anpassung des Policy Network-Algorithmus könnte man personalisierte Sharing-Strategien für diese spezifischen Nutzergruppen erstellen, um die Effizienz und Nutzererfahrung zu verbessern.

Welche Herausforderungen ergeben sich bei der Anpassung und Optimierung des vorgestellten Modells an unterschiedliche kulturelle und geografische Kontexte?

Bei der Anpassung und Optimierung des vorgestellten Modells an unterschiedliche kulturelle und geografische Kontexte könnten verschiedene Herausforderungen auftreten. Dazu gehören: Kulturelle Unterschiede in der Akzeptanz von geteilter Mobilität: Verschiedene Kulturen haben unterschiedliche Einstellungen und Präferenzen in Bezug auf die Nutzung von geteilten Verkehrsmitteln. Das Modell muss diese kulturellen Unterschiede berücksichtigen, um effektiv zu sein. Geografische Vielfalt: Unterschiedliche geografische Merkmale wie Verkehrsbedingungen, Infrastruktur und Bevölkerungsdichte können die Effektivität des Modells beeinflussen. Es ist wichtig, diese Unterschiede zu berücksichtigen und das Modell entsprechend anzupassen, um optimale Ergebnisse zu erzielen.

Wie können zukünftige Fortschritte in den Bereichen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz dazu beitragen, die Genauigkeit und Skalierbarkeit des Modells weiter zu verbessern?

Zukünftige Fortschritte in den Bereichen maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz können dazu beitragen, die Genauigkeit und Skalierbarkeit des Modells weiter zu verbessern, indem sie: Fortgeschrittene Algorithmen und Techniken einsetzen: Durch die Nutzung fortschrittlicher maschineller Lernmethoden wie Deep Learning und Reinforcement Learning können präzisere Vorhersagen und Entscheidungen getroffen werden. Berücksichtigung von Echtzeitdaten: Die Integration von Echtzeitdaten in das Modell ermöglicht eine dynamische Anpassung an sich ändernde Bedingungen und eine verbesserte Leistungsfähigkeit. Automatisierung und Optimierung: Durch die Automatisierung von Prozessen und die kontinuierliche Optimierung des Modells können Effizienz und Skalierbarkeit gesteigert werden, um den Anforderungen einer breiteren Anwendung gerecht zu werden.