自行车网络改善问题

尽管骑自行车通勤给骑行者及整个社会带来诸多益处，但在美国城市中仍不普遍。骑行有潜力缓解交通拥堵与排放、提升机动性并改善公共健康。要说服人们骑车通勤，基础设施起着重要作用，因为安全是潜在骑行者的主要关切之一。本文提出一种方法，在给定预算下寻找改善自行车网络安全性并最大化现可因通勤需求选择自行车的骑行者数量的最佳途径。该优化问题被形式化为自行车网络改善问题（BNIP）：它为一组出行起讫点对选择需改善的道路，同时考虑安全性与出行距离。BNIP 被建模为混合整数线性规划，最小化出行者路线偏离的分段线性惩罚函数。该 MIP 使用 Benders 分解求解以扩展到大型实例。论文还利用实际交通数据对佐治亚州亚特兰大市 Midtown 区域进行了深入案例研究。结果表明 Benders 分解算法可求解实际规模问题实例，且网络改善可显著提升自行车作为通勤方式的比例。同时考虑了多个实际方面，包括顺序道路改善、不均匀改善成本以及如何纳入额外数据。