© Кузнецов Никита, МГУ, э620
Урбанизация и повышение уровня жизни городского населения повышает количество автомобилей на дорогах, повышает нагрузку на них, влечёт за собой загрязнение, избыточное потребление энергии, а также времени, проведённого в пробках. Существуют разные пути снижения остроты вышеуказанных проблем, один из них - каршеринг, или совместное использование автомобилей. В статье рассматривается вариант набора станций с автомобилями, которые клиенты могут использовать с оплатой по часам. (Другой вариант совместного использования автомобилей - использование частных автомобилей в одной поездке, например, с соседями, в англоязычной литературе называется Carpooling). Компании начинают вкладываться в этот вариант развития событий (например, BMW в Европе, Делимобиль и Велобайк в Москве), однако, всё ещё остаётся неизвестным, будет ли такая система финансово и экономически жизнеспособной. Автор надеется, что его решение поможет пролить свет на этот вопрос и помочь использовать сети более эффективно.
Существует 2 варианта работы сервиса в части возврата машины: в одном предполагается возврат на место старта, в другом - возможность оставить в любом заранее допустимом месте. Второй путь предоставляет большую гибкость агентам за счёт повышения издержек работы оператора: становится сложнее управлять, появляются неравности в распределении. В таких случаях оператор может самостоятельно переправлять при необходимости автомобили с загруженных станций на пустующие, но, тем не менее, это требует выстроенной логистики и достаточно затратно. Если раньше сложность перекладывалась на плечи клиентов, то в последнее время, компании всё чаще выбирают вариант поездки в 1 сторону и агентно-ориентированное моделирование может помочь в понимании работы системы и экономии средств.
Для рассмотрения конкретного случая выбран город Лисбон. Данные о плотности населения в городе кластеризуются в конкретные точки на карте, где необходимо установить станцию для обеспечения минимального времени от дома до станции. Реальное наличие места в городе не учитывалось. 2 станции не могут находиться друг от друга ближе, чем на 250 метров. Вместимость станции определяется также долей людей, для которых станция является ближайшей, умноженное на задаваемое экзогенно количество парковочных мест. В модели город представляется набором узлов и их соединений, к каждому из которых приписано время в пути, зависящее от дня недели. С помощью алгоритма Дейкстра можно определить кратчайший путь от любой точки к любой.
Спрос
На основании опроса, проведённого в Лисбоне, был создан пул маршрутов по городу. Для дополнения стохастики, кол-во перемещений между двумя точками каждый час задаётся Пуассоновским распределением с lambda = среднему числу перемещений в час. Каждый маршрут задаётся не только временем, исходной и конечной точкам, маршрутом, но и целью маршрута, возрастом водителя и попутчика, а также полом, доходом, наличием автомобиля / мотоцикла, парковки возле дома и работы (всё вышеперечисленное также основано на опросах). Цель поездки задаёт ожидаемое время ожидания для расчёта стоимости парковки. Так как опцию каршеринга можно выключить, то при любых параметрах модели можно будет сравнить результаты работы включением / выключением каршеринга. При этом варианты использования общественного транспорта остаются. Для каждого человека рассчитываются варианты перемещения и затем выбирается его маршрут: использует ли он каршеринг и каким маршрутом перемещается. В модели потребитель и поездка отождествляются, у потребителей нет памяти.
Клиенты
На схеме представлен алгоритм использования системы клиентом. Если он решит использовать автомобиль из каршеринга, то при наличии автомобиля он использует его, а при отсутствии - ждём в среднем 5 минут (стандартное отклонение 2 мин) и перемещается другим путём. Если же цель поездки - шопинг или просто развлечения - во время поездки включается простой машины.
Автомобили
Все перемещения автомобиля представлены на схеме. Все автомобили прикреплены к какой-либо одной станции и по прибытии могут обслуживаться по одному из направлений:
• заправка (>300км пути с последней заправки)
• инспекция (>2500км в пути с последней инспекции)
• помывка
Парковка
С момента взятия машины в аренду до прекращения обслуживания она считается недоступной для заказа. Если автомобиль приезжает на заполненную стоянку - едет к ближайшей.
Тестирование
Программа создаёт примерно 1,150,000 ежедневных перемещений по Лисбону. При использовании всех 181 станций около 30000 клиентов воспользуется предложением, то есть 2.5% всех жителей города. Тестировалось 4 различных варианта использования автопарка, от 15 до 40 поездок на автомобиль. Также тестировалось соотношение автомобилей и свободных мест на парковках, 1/3 и 1/2. Итого, тестировалось 8 вариантов использования.
Результаты
Система моделировала поведение в 5 рабочих дней, все дальнейшие показатели - среднее соответствующих значений предыдущих 5 дней.
Для компании в первую очередь важна прибыль и другие операционные показатели. Они далее будут приведены, однако, стоит отметить, что здесь учитывались только операционные издержки и не учитывались затраты на персонал и пр. Также оператор может оцениваться по показателям использования автопарка (среднее кол-во поездок на 1 потребителя / день, загруженность авто). Важно также соотношение людей, выбравших вариант использовать с каршеринг, с фактическим числом людей, использовавшим его.
Так как клиенты каршеринга в данной модели не обладают памятью, то в модели, к сожалению, нельзя оценить её качество в целом, однако, можно выделить краткосрочные показатели, такие как: потраченное время на ожидание автомобиля + время на транспортировку на финише автомобиля до ближайшей секции.
Результаты работы представлены в таблице ниже.
Ожидаемо, с ростом числа машин растёт общий удовлетворённый спрос, однако, падает доля каждой машины в этом. Более высокая доля автомобилей по отношению к числу парковочных мест увеличивает расходы и сокращает доходы. Обслуживающий персонал примерно 1/3 времени отдыхает. Несмотря на большое количество использований автомобилей, общая их загруженность мала, так как в основном каршеринг используется только для коротких поездок.
На графике также видно, что в 8 часов наблюдается утренний час пик, вечером - почти нет, что является результатом растекшегося времени окончания рабочего дня. В это время примерно 35% не смогло воспользоваться службой.
Заключение
1. Спрос в течение дня неравномерен и имеет ярко выраженный пик в 8.00. Проблема может быть решена расширением автопарка, однако, это приведёт к росту издержек.
2. Неравномерное использование автопарка в пространстве и времени приводит к невозможности припарковать свою машину на ближайшей станции и росту неудовлетворённости
3. Соотношение парковочных мест к автомобилям 3:1 значительно повышает издержки и понижает прибыль. При соотношении 2:1 баланс более сбалансирован.
Оригинал статьи: [Mafalda Mendes Lopes, Luís M. Martinez, Gonçalo Homem de Almeida Correia. Simulating carsharing operations through agent-based modelling: an application to the city of Lisbon, Portugal / Transportation Research Procedia, 2014, Pages 828–837.].