绿色路径问题的负载渐近性与动态速度优化：综合分析
最优化与控制
2025-06-03 v2 计量经济学
摘要
我们研究了在不同城市环境中使用高分辨率高程数据为不同卡车选择最节油（最绿色）路径的影响。我们改进了综合模态排放模型（CMEM）的一个变体，以表明最优速度与最绿色路径依赖于坡度（动态的）。当道路网络中无高程变化时，最节油的路径即为最短路径，且全程具有恒定（静态）的最优速度。然而，若网络非平坦，则最短路径未必是最绿色路径，且最优行驶速度是动态的。我们证明，当载荷趋于无穷时，最绿色路径收敛于渐近最绿色路径，且该极限路径在有限载荷下即可达到。在一组广泛的数值实验中，我们将动态速度与最绿色路径策略的 CO2 减排效果与忽略高程数据的策略进行了基准比较。我们使用了横跨 6 大洲 25 个主要城市的地理空间数据。我们通过数值观察到，最绿色路径很快偏离最短路径，并即便在中等载荷下也达到渐近最绿色路径。基于方差分析，CO2 减排潜力的决定性因素是最短路径沿线道路坡度的变化以及起点相对于终点的相对高程。利用纽约市高峰时段的速度数据估计，我们通过将带优化速度的最绿色路径与带交通速度的最快路径比较来检验 CO2 减排。我们观察到，选择最绿色路径而非最快路径可显著减少 CO2 排放。此外，我们的结果表明，尽管在上坡路段进行速度优化可显著助力 CO2 减排，但由于交通拥堵，在下坡路段利用重力加速的潜力有限。
引用
@article{arxiv.2306.01687,
title = {Load Asymptotics and Dynamic Speed Optimization for the Greenest Path Problem: A Comprehensive Analysis},
author = {Poulad Moradi and Joachim Arts and Josué C. Velázquez-Martínez},
journal= {arXiv preprint arXiv:2306.01687},
year = {2025}
}