基于自行车轨迹的城市 bike lane 规划：模型、算法与真实案例研究
人工智能
2020-08-25 v1 计算工程、金融与科学
最优化与控制
摘要
我们研究了一种基于细粒度自行车轨迹数据的城市自行车道规划问题，此类数据由共享单车系统等智慧城市基础设施提供。关键决策是在现有道路网络中何处修建自行车道。随着共享单车系统在全球大都市区广泛普及，许多市政府正在规划并修建自行车道以推广骑行并保护骑行者。传统的自行车道规划方法通常依赖调查与启发式规则。我们开发了一个通用且新颖的优化框架，以从自行车轨迹引导自行车道规划。我们从骑行者效用函数的角度形式化了自行车道规划问题，并推导出一个整数优化模型以最大化效用。为刻画骑行者的路径选择，我们基于多项 Logit 模型开发了一个双层规划。我们推导了基础模型的结构性质，并证明自行车道规划模型的拉格朗日对偶可在多项式时间内求解。此外，我们利用线性近似方案将基于路径选择的规划模型重新表述为混合整数线性规划。我们开发了易处理的公式与高效算法来求解大规模优化问题。通过一个与市政府的真实案例研究，我们展示了所提算法的效率，并量化了自行车出行覆盖率与自行车道连续性之间的权衡。我们展示了网络拓扑如何依据效用函数演化，并强调了理解骑行者路径选择的重要性。所提出的框架推动了智慧城市运营管理中的数据驱动城市规划方案。
引用
@article{arxiv.2008.09645,
title = {Urban Bike Lane Planning with Bike Trajectories: Models, Algorithms, and a Real-World Case Study},
author = {Sheng Liu and Zuo-Jun Max Shen and Xiang Ji},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.09645},
year = {2020}
}