关于移动公平性与新兴交通系统的前景

本文提出了一种移动公平性指标（MEM），用于评估多模态智能交通系统中的公平性和可达性。该指标同时考虑不同交通方式和社会人口统计学特征下的服务可达性和交通成本。我们提供了基于数据驱动的验证，用以描述该指标中各种参数在美国不同城市中的影响。随后，我们开发了一个路由框架，旨在优化包含公共交通和私家车的交通网络中的MEM。该框架中，系统规划者为所有交通方式的车辆提供路由建议，以最大化MEM。我们通过数值仿真进行评估，分析了旅行需求和私家车遵守情况的影响。该工作为设计既高效又公平的交通系统提供了见解，确保不同人群对基本服务的公平获取。