关于面向骑行者的智能速度建议系统的设计

交通相关污染正成为全球性的重大社会问题。由于骑行者靠近车辆排气管，他们尤其暴露于此类污染中。在近期若干研究中已表明，暴露于此类污染最终超过了与骑行相关的心血管益处。因此在骑行过程中存在影响骑行者的冲突效应。一方面，骑行付出带来健康益处，而暴露于污染显然没有。从数学上讲，这些冲突效应产生了描述骑行者所累积健康威胁的凸效用函数。更具体地说，粗略而言，对于给定的背景污染水平，存在一个使骑行者健康风险最小化的旅程时间最优长度。在本文中，我们考虑一组共享同一路线的骑行者。这可能是休闲骑行者，或从起点到终点一同出行的骑行者。在此背景下，我们提出以下问题：骑行者应以何种共同速度行进，以使总体健康风险最小化？我们将其表述为带一致性约束的优化问题。更具体地，我们设计了一个智能速度建议系统，向一组骑行者推荐共同速度，同时考虑骑行群体不同的体能水平，或在部分或全部骑行者使用电助力自行车（e-bikes，电动自行车）时的不同电助水平。为此，我们将近期导出的一致性结果推广至拟凸效用函数的情形。不同场景下的仿真研究证明了我们所提系统的有效性。