(57)【要約】マルチモーダル交通ネットワークの少なくとも１つの性能指標を求める方法（１００）は、以下のステップ、すなわち、交通手段の現在の状態を求めるステップ（１０１）と、将来の状態のシミュレーションを行うステップ（１０２）と、少なくとも１つの性能指標の評価を行うステップ（１０３）と、少なくとも１つの調整措置を求めるステップ（１０４）と、現在の時刻の現在の状態に基づいて、将来の時刻についての新たな将来の状態の新たなシミュレーションを行うステップ（１０５）と、新たな将来の状態に基づいて交通手段の少なくとも１つの性能指標を新たに評価するステップ（１０６）と、新たな評価の結果と前記評価との比較を行うステップ（１０７）と、比較（１０７）の結果が少なくとも１つの性能指標の改善を示すまで、ステップ群を繰り返すステップ（１０８）とを含む。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
交通ネットワークの少なくとも１つの性能指標を求める方法（１００）であって、前記交通ネットワークは前記ネットワークの複数の乗客によって使用され、前記交通ネットワークは少なくとも１つの交通手段を含み、前記少なくとも１つの交通手段のうちの各交通手段は少なくとも１つの車両及び複数の駅を含み、前記少なくとも１つの交通手段の前記複数の駅のうちの起点駅は複数の旅程によって接続され、前記複数の旅程うちの各旅程は前記複数の駅のうちの目的駅へ至るまで前記複数の駅のうちの中間駅のリストを含み、前記少なくとも１つの交通手段の時刻表は、前記起点駅、前記目的駅、及び前記旅程の前記中間駅の前記リストの各駅における前記少なくとも１つの車両の到着時刻を規定し、前記ネットワークの前記複数の乗客は、前記少なくとも１つの交通手段の前記複数の駅の各駅について、その駅で待っている乗客を含み、その駅で待っている乗客の数は、少なくとも１つのデータ収集機器によって取得されたデータから求められ、起終点マトリックスは、ある期間、かつ、起点駅と目的駅とによって形成される対について、前記期間にわたって前記起点駅を経由して前記ネットワークに入り前記目的駅に到着する追加の乗客数を規定し、
前記方法は、
前記少なくとも１つの交通手段の各交通手段について、
前記期間内の現在の時刻のために規定された前記交通手段の現在の状態を求めるステップ（１０１）と、
前記交通手段の将来の時刻についての将来の状態の、現在の状態に基づくシミュレーション、及び、前記期間中に前記ネットワークに入る追加の乗客数の、前記起終点マトリックスに従ったシミュレーションを行うステップ（１０２）と、
前記交通手段の前記将来の状態に基づいて、少なくとも１つの性能指標を評価するステップ（１０３）と、
前記少なくとも１つの指標の評価に応じて、前記少なくとも１つの交通手段に対する少なくとも１つの調整措置を求めるステップ（１０４）と、
前記現在の時刻の現在の状態、及び前記起終点マトリックスに従って前記期間にわたって前記ネットワークに入る追加の乗客数に基づいて、将来の時刻についての新たな将来の状態の新たなシミュレーションを行うステップ（１０５）と、
前記新たな将来の状態に基づいて前記交通手段の前記少なくとも１つの性能指標を新たに評価するステップ（１０６）と、
前記新たな評価の結果と前記少なくとも１つの性能指標の前記評価との比較を行うステップ（１０７）と、
前記比較（１０７）の結果が前記少なくとも１つの性能指標の改善を示すまで、前記少なくとも１つの調整措置を求めるステップ（１０４）、前記新たなシミュレーションを行うステップ（１０５）、前記新たな評価するステップ（１０６）、及び前記比較を行うステップ（１０７）を繰り返すステップ（１０８）と、
を備え、
前記将来の状態の前記シミュレーション（１０２）及び前記新たな将来の状態の新たなシミュレーション（１０５）は、前記起点駅及び少なくとも１つの中間時刻を含む期間について前記起終点マトリックスに基づいて推定された前記追加の数に加えられる、前記起点駅で待っており前記目的駅に到着する乗客の数を、前記起点駅と前記目的駅とを結ぶ複数の旅程にわたって、所定の分布手順に従って分布させることによって、前記現在の時刻と前記将来の時刻との間の前記少なくとも１つの中間時刻について、それぞれ実行される、
交通ネットワークの少なくとも１つの性能指標を求める方法。
【請求項２】
前記所定の分布手順は、前記起点駅で待っている複数の乗客のそれぞれに関連付けられた乗客プロファイルに基づいて、かつ前記中間時刻において規定されたネットワークの中間状態に応じて、行われる
請求項１に記載の求める方法。
【請求項３】
乗客旅程は前記起点駅で待っている複数の乗客のそれぞれに関連付けられており、前記乗客旅程は前記乗客プロファイルに応じて求められる
請求項２に記載の求める方法。
【請求項４】
前記所定の分布手順は、マルチモーダル動的割当て手順である
請求項１〜３のいずれか１項に記載の求める方法。
【請求項５】
前記少なくとも１つのデータ収集機器は、センサ、統計データ学習アプリケーション、又はリモートチケット購入発券アプリケーションである
請求項１〜４のいずれか１項に記載の求める方法。
【請求項６】
前記交通手段の前記現在の状態は、少なくとも１つのパラメータによって規定され、前記少なくとも１つのパラメータは、
前記交通手段の前記複数の駅のうちの駅で待っている乗客、
前記交通手段の少なくとも１つの車両の位置及び負荷、
前記交通手段の前記複数の駅のうちの前記駅で待っている乗客の乗客プロファイルによる分布、
のうちの１つを含み、
値が、前記少なくとも１つのデータ収集機器によって求められ、又は、前記求めるステップにおいて前記少なくとも１つのパラメータの各パラメータについて推定される
請求項１〜５のいずれか１項に記載の求める方法。
【請求項７】
前記乗客旅程は駅のリストを含み、前記リストの各駅は前記少なくとも１つの交通手段の前記複数の駅のうちの駅であり、前記リストの各駅は前記少なくとも１つの交通手段のうちの各交通手段の前記複数の駅のうちの駅における前記少なくとも１つの交通手段のうちの各交通手段の前記少なくとも１つの車両の到着時刻に応じて求められ、かつ、前記乗客の目的地での前記到着時刻を最適化するために、前記乗客プロファイルに応じて求められる
請求項６に記載の求める方法。
【請求項８】
前記少なくとも１つの交通手段は、道路による、鉄道による、空路による、内陸水路による、海路による交通手段のうちの少なくとも１つの交通手段を含む
請求項１〜７のいずれか１項に記載の求める方法。
【請求項９】
前記交通ネットワークの前記少なくとも１つの性能指標は、定時性、規則性、占有率、待ち時間、旅行時間の指標のうちの少なくとも１つを含む
請求項１〜８のいずれか１項に記載の求める方法。
【請求項１０】
前記交通手段の前記少なくとも１つの調整措置は、
車両を追加する、
前記交通手段の前記複数の駅のうちのある駅から前記複数の駅のうちの他の駅へ行く車両の旅程を修正する、
前記複数の駅のうちのある駅での前記少なくとも１つの車両の到着時刻を修正する、
一定期間、駅を閉鎖する、
代行バスを準備する、
一定期間、セクションを閉鎖する、
前記率を低下させる、
駅を追加する、及び
停車を止める、
のうちの少なくとも１つの措置を含む
請求項１〜９のいずれか１項に記載の求める方法。
【請求項１１】
前記将来の状態の前記シミュレーション及び前記新たな将来の状態の前記新たなシミュレーションは、前記少なくとも１つの車両の車両旅程と車両挙動モデルとに基づいて行われ、
前記少なくとも１つの車両の前記車両挙動モデルは、前記少なくとも１つの車両の複数の車両状態と、前記少なくとも１つの車両の前記複数の車両状態のうち、初期の車両状態から次の車両状態に前記少なくとも１つの車両を切り替えさせるための少なくとも１つの車両状態変更規則とによって規定され、
前記少なくとも１つの車両の前記車両旅程は、前記少なくとも１つの交通手段のうちの前記交通手段の前記複数の駅のうちの駅のサブセットを含み、前記駅のサブセットは、出発駅、中間駅、終着駅、及びオプションとして、前記駅のサブセットの１つの駅から前記駅まで行く少なくとも1つの中間旅程を含む
請求項１〜１０のいずれか１項に記載の求める方法。
【請求項１２】
前記少なくとも１つの車両の前記複数の車両状態は、
信号機で停車中の車両（１２）、
動いている車両（１１）、
駅で停車中の車両（１５）、
乗込み中の車両（１４）、
閉鎖過程の車両（１３）、
前記終着駅に到着した車両（１６）、
という車両状態のうちの１つを含み、
前記少なくとも１つの車両の前記少なくとも１つの車両状態変更規則は、少なくとも１つの安全規則と移動速度を決定する少なくとも１つの規則とを含む
請求項１１に記載の求める方法。
【請求項１３】
前記将来の状態のシミュレーション及び前記新たな将来の状態の前記新たなシミュレーションは、前記交通手段の前記複数の乗客の乗客挙動モデルに基づいて実行され、
前記複数の乗客の前記乗客挙動モデルは、前記少なくとも一人の乗客の複数の状態と、前記少なくとも一人の乗客を、前記複数の乗客の前記複数の乗客状態のうちの最初の状態から次の状態に遷移させるための少なくとも１つの乗客状態変更規則とによって規定される
請求項１〜１２のいずれか１項に記載の求める方法。
【請求項１４】
前記交通ネットワークは、前記少なくとも１つの交通手段のうちの交通手段と他の交通手段との間の少なくとも１つの接続部を含み、前記接続部は、前記少なくとも１つの交通手段のうちの前記交通手段の前記複数の駅のうちの接続駅から、前記少なくとも１つの交通手段のうちの他の交通手段の前記複数の駅のうちの他の接続駅に向かって、規定され、
前記少なくとも一人の乗客の前記複数の乗客状態は、
駅で待機、
乗車中、
乗換えの歩行、
乗込み中、
降車中、
目的地に到着、
のうちの１つの乗客状態を含み、
オプションとして、前記少なくとも一人の前記少なくとも１つの乗客状態変更規則は、前記少なくとも一人の乗客の前記乗客プロファイルによって調整される少なくとも１つの歩行速度決定規則を含む
請求項１３に記載の求める方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、公共交通機関の調整の専門家を対象としている。本発明は、交通機関の運営者が、さまざまな交通手段（バス、地下鉄、列車、路面電車など）の流れの交通量を予測し、そのネットワークや隣接するネットワーク（道路ネットワーク）の渋滞や事故をリアルタイムに考慮して、乗客の旅程の選択に影響を与えること、及び、より好ましい交通のためにサービスの提供を調整することを目的とする。
【背景技術】
【０００２】
今日、交通機関の運営者は、バスや路面電車の運行支援システム（ＯＳＳ）や列車の自動列車監視システム（ＡＴＳ）のように、シングルモードの制御ソリューション（単一の交通手段、更には単一の路線に関連するもの）を使用している。これらのシステムは、これらの交通手段のインフラストラクチャーを配備するメーカーと同じメーカー、又は独立したソフトウェア編集者によって開発されている。しかし、この種のツールでは、乗客の視点（時間通りに到着する確率や快適さ）は考慮されていない。
【０００３】
都市ネットワークが高密度で多様な首都では、マルチモーダルシステムが導入されている。公共交通ネットワークの利用者は、多基準の検索により、自分に最適な旅程を見つけることができる。しかし、リアルタイムに、かつ旅行中に起こり得る交通障害に応じて、情報が提供されるわけではない。現在市販されているソリューションでは、ユーザーが時間通りに到着する確率を予測することは可能ではない。このような可能性は、ユーザーが、自身の車両に応じて、リアルタイムで交通量に応じて最適な旅程の選択をすることを可能にする消費者向けアプリケーションを提供するオンラインプラットフォームで、道路利用において存在する。
【発明の概要】
【０００４】
現在の問題は、マルチモーダルシステムを全体としてモデル化することにある。マルチモーダルシステムは、物理的なインフラストラクチャー、相互接続、保有車両、スケジューリングルール、運行監視、及び乗客を含む。これらの要素はそれぞれ、特定の制約や挙動を有しており、全体を考慮するのは非常に複雑なことである。例えば、発生する可能性のあるさまざまなインシデントや障害に応じて、さまざまなタイプの乗客の挙動を考慮しながら、新たな旅程変更の可能性について迅速に通知しなければならない。これは、過度に大きな混雑や、乗り継ぎができなくときにより大きな問題となる遅延による顧客の不満を避けるためである。更に、ネットワークが依存する当局のモビリティポリシーが適用される必要がある。
【０００５】
したがって、マルチモーダルな旅程を最適化するには、さまざまな路線や交通手段の相互接続だけでなく、システムのあらゆる制約を考慮しながら、移動時間の不確実性を計算することに基づく必要がある。また、計算時間を短縮することで、運営者ができるだけ早く解決策を実行できるようにすることも目的とする（インシデントで遮断された特定の地下鉄路線の混雑を解消するために、x線とy線にバスを追加する等）。
【０００６】
よって、本発明は、これらの問題の全て又は一部の解決策を提供することを目的とする。
【０００７】
この目的のために、本発明は、交通ネットワークの少なくとも１つの性能指標を求める方法に関係しており、前記交通ネットワークは前記ネットワークの複数の乗客によって使用され、前記交通ネットワークは少なくとも１つの交通手段を含み、前記少なくとも１つの交通手段のうちの各交通手段は少なくとも１つの車両及び複数の駅を含み、前記少なくとも１つの交通手段の前記複数の駅のうちの起点駅は複数の旅程によって接続され、前記複数の旅程うちの各旅程は前記複数の駅のうちの目的駅へ至るまで前記複数の駅のうちの中間駅のリストを含み、前記少なくとも１つの交通手段の時刻表は、前記起点駅、前記目的駅、及び前記旅程の前記中間駅の前記リストの各駅における前記少なくとも１つの車両の到着時刻を規定し、前記ネットワークの前記複数の乗客は、前記少なくとも１つの交通手段の前記複数の駅の各駅について、その駅で待っている乗客を含み、その駅で待っている乗客の数は、少なくとも１つのデータ収集機器によって取得されたデータから求められ、起終点マトリックスは、ある期間、かつ、起点駅と目的駅とによって形成される対について、前記期間にわたって前記起点駅を経由して前記ネットワークに入り前記目的駅に到着する追加の乗客数を規定し、
前記方法は、
前記少なくとも１つの交通手段の各交通手段について、
前記期間内の現在の時刻のために規定された前記交通手段の現在の状態を求めるステップと、
前記交通手段の将来の時刻についての将来の状態の、現在の状態に基づくシミュレーション、及び、前記期間中に前記ネットワークに入る追加の乗客数の、前記起終点マトリックスに従ったシミュレーションを行うステップと、
前記交通手段の前記将来の状態に基づいて、少なくとも１つの性能指標を評価するステップと、
前記少なくとも１つの指標の評価に応じて、前記少なくとも１つの交通手段に対する少なくとも１つの調整措置を求めるステップと、
前記現在の時刻の現在の状態、及び前記起終点マトリックスに従って前記期間にわたって前記ネットワークに入る追加の乗客数に基づいて、将来の時刻についての新たな将来の状態の新たなシミュレーションを行うステップと、
前記新たな将来の状態に基づいて前記交通手段の前記少なくとも１つの性能指標を新たに評価するステップと、
前記新たな評価の結果と前記少なくとも１つの性能指標の前記評価との比較を行うステップと、
前記比較の結果が前記少なくとも１つの性能指標の改善を示すまで、前記少なくとも１つの調整措置を求めるステップ、前記新たなシミュレーションを行うステップ、前記新たな評価するステップ、及び前記比較を行うステップを繰り返すステップと、
を備え、
前記将来の状態の前記シミュレーション及び前記新たな将来の状態の新たなシミュレーションは、前記起点駅及び少なくとも１つの中間時刻を含む期間について前記起終点マトリックスに基づいて推定された前記追加の数に加えられる、前記起点駅で待っており前記目的駅に到着する乗客の数を、前記起点駅と前記目的駅とを結ぶ複数の旅程にわたって、所定の分布手順に従って分布させることによって、前記現在の時刻と前記将来の時刻との間の前記少なくとも１つの中間時刻について、それぞれ実行される。
【０００８】
これらの仕組みによると、マルチモーダル交通ネットワークの首位の運営者は、調整措置の予測される効果を鑑みて、ネットワークの少なくとも１つの性能指標を向上させるために適切な調整措置を決定し得る。
【０００９】
もし調整措置が性能指標に対して満足のいく予測される効果を有していることが分かると、求められた指標に応じてネットワークの性能を効果的に向上させるために、これらの措置はマルチモーダルネットワークの運営者によって実現され得る。
【００１０】
これらの仕組みによると、マルチモーダルネットワークの運営者がモビリティ流の動的な進化によりよく応答するためのマルチモーダルモビリティの提案をよりよく立案するのを助けることを、当該方法は可能にし、それによって、乗客の視点（到着時刻、交通車両の出発／到着時刻ではなく）を考慮しながら、運営者がモビリティシステムに対する調整シナリオの影響を調べることを可能にしながら、サービスの全体の定時性を向上させることを可能にする。
【００１１】
一実施形態によると、本発明は、以下の特徴の１つ以上を、個別に又は組み合わせて考慮して含む。
【００１２】
一実施形態によると、前記所定の分布手順は、前記起点駅で待っている複数の乗客のそれぞれに関連付けられた乗客プロファイルに基づいて、かつ前記中間時刻において規定されたネットワークの中間状態に応じて、行われる。
【００１３】
一実施形態によると、前記複数の乗客のうちの各乗客に関連付けられた乗客プロファイルは、旅行の好みによって規定される。
【００１４】
一実施形態によると、待っている乗客の乗客プロファイル及び乗客目的地は、この交通手段の駅のそれぞれについてのいくつかの典型的な日のさまざまな時間におけるシミュレーションから構築された統計データの履歴に基づいて、各交通手段について予め決められている。
【００１５】
一実施形態によると、乗客旅程は前記起点駅で待っている複数の乗客のそれぞれに関連付けられており、前記乗客旅程は前記乗客プロファイルに応じて求められる。
【００１６】
一実施形態によると、前記所定の分布手順は、マルチモーダル動的割当て手順である。
【００１７】
一実施形態によると、前記少なくとも１つのデータ収集機器は、センサ、統計データ学習アプリケーション、又はリモートチケット購入発券アプリケーションである。
【００１８】
一実施形態によると、起点駅と目的駅とによって形成される対のそれぞれについて、起点駅と目的駅とを結ぶさまざまな旅程において、起終点マトリックスに基づいて起点駅について推定された更なる数を含む、起点駅で待っている複数の乗客の最適な分布が、マルチモーダル動的割当て手順に従って求められ、移動時間が起点駅で待っている複数の乗客に対して最適になり、移動時間が起点駅と目的駅とを結ぶ複数の旅程に基づいて推定される。
【００１９】
一実施形態によると、移動時間は、最小であれば最適である。一実施形態によると、旅程の決定の最適化は、上述したように、目的地ごとに、また統計的に予め決められた乗客プロファイルについて、乗客ができるだけ早く目的地に到着するようにしている。
【００２０】
一実施形態によると、前記交通手段の前記現在の状態は、少なくとも１つのパラメータによって規定され、前記少なくとも１つのパラメータは、
前記交通手段の前記複数の駅のうちの駅で待っている乗客、
前記交通手段の少なくとも１つの車両の位置及び負荷、
前記交通手段の前記複数の駅のうちの前記駅で待っている乗客の乗客プロファイルによる分布、
のうちの１つを含み、
値が、前記少なくとも１つのデータ収集機器によって求められ、又は、前記求めるステップにおいて前記少なくとも１つのパラメータの各パラメータについて推定される
一実施形態によると、前記乗客旅程は駅のリストを含み、前記リストの各駅は前記少なくとも１つの交通手段の前記複数の駅のうちの駅であり、前記リストの各駅は前記少なくとも１つの交通手段のうちの各交通手段の前記複数の駅のうちの駅における前記少なくとも１つの交通手段のうちの各交通手段の前記少なくとも１つの車両の到着時刻に応じて求められ、かつ、前記乗客の目的地での前記到着時刻を最適化するために、前記乗客プロファイルに応じて求められる。
【００２１】
一実施形態によると、前記方法は定期的に、例えば５分ごとに実施され、シミュレーションされた将来の状態の将来の時間と、現在の状態の現在の時間は、例えば１時間、時間がずれている。このように、５分ごとに、ネットワークの各交通機関の現在の状態を求めるステップが開始され、その後、現在の状態の現在時刻に対して、例えば１時間だけ時間がずれている将来の時間について将来の状態がシミュレーションされる。したがって、前記方法によって決定された調整措置を考慮に入れて、ネットワークのシミュレーションされた将来の状態は、フィールド情報の収集と現在の状態に関連する情報の推定から１時間後の予測状態となり、新たなシミュレーションされた将来の状態は、フィールド情報の収集と現在の状態に関連する情報の推定から１時間後のネットワークの予測状態にも対応する。
【００２２】
これらの仕組みによると、前記方法は、非常に短い、典型的には例えば約１秒であり得る中間の時間ステップに従って、将来の状態（それぞれ新たな将来の状態の）を細かく詳細にシミュレーション（それぞれ新たなシミュレーション）することに基づいている。
【００２３】
現在の状態を作成し、シミュレーション（それぞれ新たなシミュレーションについての）の基礎となるフィールドデータは、シミュレーション及び新たなシミュレーションのステップが始まる直前に、データ収集装置によってフィールド上で収集されたリアルタイムの情報で構成され、したがってネットワークの状態の最新の変化に対応している。
【００２４】
一実施形態によると、前記少なくとも１つの交通手段は、道路による、鉄道による、空路による、内陸水路による、海路による交通手段のうちの少なくとも１つの交通手段を含む。
【００２５】
一実施形態によると、道路による、空路による、内陸水路による交通手段はそれぞれ、自家用の交通手段及び公共交通手段のうちの少なくとも１つの交通手段を含む。
【００２６】
一実施形態によると、前記交通ネットワークの前記少なくとも１つの性能指標は、定時性、規則性、占有率、待ち時間、旅行時間の指標のうちの少なくとも１つを含む。
【００２７】
一実施形態によると、定時性指標により、ネットワークの運営者は、シミュレーション期間中に、運営者が計画した到着時刻に対する車両の進み又は遅れを評価することが可能になる。
【００２８】
一実施形態によると、規則性指標により、ネットワークの運営者は、シミュレーション期間中に、同じ旅程を走る車両間の推定間隔を評価し、この間隔を公称間隔と比較することが可能になる。
【００２９】
一実施形態によると、占有率指標により、ネットワークの運営者は、シミュレーション期間中に、この推定占有率又は負荷を公称占有率又は負荷と比較することによって、乗客の快適性を評価することが可能になる。
【００３０】
一実施形態によると、待ち時間指標により、ネットワークの運営者は、シミュレーション期間中に、ネットワークの各駅における乗客の推定平均待ち時間を評価することが可能になる。
【００３１】
一実施形態によると、旅行時間指標により、ネットワークの運営者は、出発駅と到着駅の間の平均旅行時間を評価することが可能になる。
【００３２】
一実施形態によると、性能指標は、現在の期間と将来の期間との間の異なる時点について算出される。例えば、１５分毎に性能指標の値が推定される。したがって、現在の状態の現在の期間と、この例では現在の状態の現在の期間から１時間だけシフトしたシミュレーションされた将来の状態の将来の期間との間で、各指標について４つの異なる値が推定される。
【００３３】
一実施形態によると、前記交通手段の前記少なくとも１つの調整措置は、
車両を追加する、
前記交通手段の前記複数の駅のうちのある駅から前記複数の駅のうちの他の駅へ行く車両の旅程を修正する、
前記複数の駅のうちのある駅での前記少なくとも１つの車両の到着時刻を修正する、
一定期間、駅を閉鎖する、
代行バスを準備する、
一定期間、セクションを閉鎖する、
前記率を低下させる、
駅を追加する、及び
停車を止める、
のうちの少なくとも１つの措置を含む。
【００３４】
一実施形態によると、前記将来の状態の前記シミュレーション及び前記新たな将来の状態の前記新たなシミュレーションは、前記少なくとも１つの車両の車両旅程と車両挙動モデルとに基づいて行われ、
前記少なくとも１つの車両の前記車両挙動モデルは、前記少なくとも１つの車両の複数の車両状態と、前記少なくとも１つの車両の前記複数の車両状態のうち、初期の車両状態から次の車両状態に前記少なくとも１つの車両を切り替えさせるための少なくとも１つの車両状態変更規則とによって規定され、
前記少なくとも１つの車両の前記車両旅程は、前記少なくとも１つの交通手段のうちの前記交通手段の前記複数の駅のうちの駅のサブセットを含み、前記駅のサブセットは、出発駅、中間駅、終着駅、及びオプションとして、前記駅のサブセットの１つの駅から前記駅まで行く少なくとも1つの中間旅程を含む。
【００３５】
一実施形態によると、前記少なくとも１つの車両の前記複数の車両状態は、
信号機で停車中の車両、
動いている車両、
駅で停車中の車両、
乗込み中の車両、
閉鎖過程の車両、
前記終着駅に到着した車両、
という車両状態のうちの１つを含み、
前記少なくとも１つの車両の前記少なくとも１つの車両状態変更規則は、少なくとも１つの安全規則と移動速度を決定する少なくとも１つの規則とを含む。
【００３６】
一実施形態によると、前記将来の状態のシミュレーション及び前記新たな将来の状態の前記新たなシミュレーションは、前記交通手段の前記複数の乗客の乗客挙動モデルに基づいて実行され、
前記複数の乗客の前記乗客挙動モデルは、前記少なくとも一人の乗客の複数の状態と、前記少なくとも一人の乗客を、前記複数の乗客の前記複数の乗客状態のうちの最初の状態から次の状態に遷移させるための少なくとも１つの乗客状態変更規則とによって規定される。
【００３７】
一実施形態によると、前記交通ネットワークは、前記少なくとも１つの交通手段のうちの交通手段と他の交通手段との間の少なくとも１つの接続部を含み、前記接続部は、前記少なくとも１つの交通手段のうちの前記交通手段の前記複数の駅のうちの接続駅から、前記少なくとも１つの交通手段のうちの他の交通手段の前記複数の駅のうちの他の接続駅に向かって、規定され、
前記少なくとも一人の乗客の前記複数の乗客状態は、
駅で待機、
乗車中、
乗換えの歩行、
乗込み中、
降車中、
目的地に到着、
のうちの１つの乗客状態を含み、
オプションとして、前記少なくとも一人の前記少なくとも１つの乗客状態変更規則は、前記少なくとも一人の乗客の前記乗客プロファイルによって調整される少なくとも１つの歩行速度決定規則を含む。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
より適切な理解のために、本発明は、非限定的な例として本発明による装置の一実施形態を表す添付図面を参照して、説明される。図面中の同じ参照番号は、類似の要素または類似の機能を持つ要素を参照する。
【図１】図１は、本発明による方法のステップの模式的なフローチャートである。
【図２】図２は、車両挙動モデルの模式図である。
【図３】図３は、乗客挙動モデルの模式図である。
【発明を実施するための形態】
【００３９】
本発明による方法１００は、マルチモーダル交通ネットワーク、すなわち１つ以上の交通手段（modes de transport）を含む交通ネットワークに関するものであり、交通ネットワークは、例えば、それぞれが異なる列車、地下鉄、又は路面電車の路線を有する鉄道交通手段及び／又は地下鉄のような交通手段及び／又は路面電車のような交通手段、並びに、複数の旅程及び／又は複数のバス路線を有する自家用車及び／又はバスのような道路交通手段さえ含んでいてもよい。ネットワークは、空路、海路、内陸水路による交通手段をも含み得る。
【００４０】
したがって、各交通手段は１つ以上の路線又は旅程を含む。交通手段の各路線や旅程は、出発駅及び到着駅を含む、複数の停留所や駅を有する。１つ又はいくつかの車両が、これらのさまざまな路線に割り当てられ、これらの路線に沿って、路線の出発駅とその路線の終着駅との間を走行するように構成されており、運営者によって設定されたスケジュールにおいてその路線の中間駅の全部又は一部に停車する。
【００４１】
ユーザーとは、駅に停車した車両に乗車し、旅程上の最終目的地に到着したとき、又は旅程上の中間目的地に到着したときに降車する乗客のことである。
【００４２】
ある交通手段のある路線の乗客が、同じ交通手段又は他の交通手段の他の路線に合流することを、その路線の駅と他の路線の他の駅との間の、通常は歩行によるリンクのおかげで、可能にする接続部が存在する。
【００４３】
フィールド情報は、さまざまな交通手段に関連するさまざまなパラメータを測定するために配置されたさまざまな収集機器によって収集される。これらの収集機器は、フィールド情報を収集することによって、
・各駅で待っている乗客の数を、
・車両に乗り降りする乗客の数を、
・常時、車両の位置を、
求めることを可能にする
これらの収集機器は、例えば、
・各駅で待っている乗客をカウントするために、車両の停車駅に、
・乗降する乗客をカウントするために、車両の中及び／又は車両の入り口に、
・各車両のそれぞれの位置を常時測定するために、車両に、
配置され得る。
【００４４】
これらの収集機器は、センサ、統計データに基づいた学習アプリケーション、又は遠隔チケット購入のための発券アプリケーションで構成され得る。
【００４５】
各交通手段に関連するその他の情報、例えば、当該交通手段の各路線又は各旅程のさまざまな駅におけるさまざまな車両の停車の設定されたスケジュールの概要を示す表は、その交通手段の時刻表の形で運営者によって提供される。このように、この交通手段のさまざまな路線の各車両及び各駅について、時刻表は、
・同一交通手段の起点駅から目的駅までの、中間駅のリスト形式での車両の旅程
・起点駅、目的駅、及び起点駅と目的駅との間の旅程の駅リストの各中間駅での、車両の予定された到着時刻（heure de passage）を含む。
【００４６】
出発駅での異なる到着駅への乗客の将来の到着に関するその他の情報は、起終点マトリックス（matrice origine-destination）の形でも利用可能であり、ある交通手段の出発駅、すなわち起点駅と、同じ交通手段又は別の交通手段の到着駅、すなわち目的駅とで形成されるさまざまな利用可能な対の間で、決められた期間中にマルチモーダルネットワークの新しい乗客の予測された全体の流れの分布を説明する。
【００４７】
更に、いつでも、各交通手段に特有の他のパラメータ、例えば、
○所定の期間に、その交通手段の駅で待っている乗客に加わる更なる乗客の推定数、
○その交通手段の車両における推定負荷、
○マルチモーダルネットワークのさまざまな交通手段の駅から選択されたさまざまな目的地間の乗客の推定分布、
を推定することが可能である。
【００４８】
常に、交通手段の現在の状態は、交通手段の少なくとも１つのパラメータの値によって規定され、その値は、センサ又はデータ収集機器によって測定され、サーバーから読み取られ、若しくは推定される。
【００４９】
方法１００は、マルチモーダルネットワークの各交通手段について、そのように規定されたその交通手段の現在の状態を求める第１ステップ１０１を含む。
【００５０】
一実施形態によれば、各交通手段の現在の状態は、比較的短い周期に従って、例えば５分毎に定期的に求められる。
【００５１】
方法１００は、交通手段の現在の状態と、現在の状態を求めるために考慮された時点に対応する期間の起終点マトリックスとに基づいて、各交通手段の将来の状態を細かく詳細にシミュレートするステップ１０２を含む。
【００５２】
一実施形態によれば、シミュレーションステップ１０２は、現在の状態を求めるために考慮された時点と将来の状態を求めるために考慮された時点との間の経過時間として定義される、予測期間後のネットワークの状態の進展の予測である将来の状態をシミュレートし、予測期間の持続時間は、一実施形態によれば、例えば、現在の状態を求めた１時間後となる。
【００５３】
このように、一実施形態によれば、方法１００は、約５分毎に求められる現在の状態に基づいて、現在の状態を求めてから１時間後に予測される将来の状態を予測することを可能にする。
【００５４】
一実施形態によると、マルチモーダル交通ネットワークのさまざまな構成要素の挙動を、ネットワークの乗客を含めて記述し、これらのさまざまな要素間の相互作用を記述する１つ又は複数のモデルを、シミュレーション１０２は含む。将来の状態、例えば求められた現在の状態から１時間後の状態を細かく詳細にシミュレートするために、シミュレーション１０２は、乗客を含む交通システムの各構成要素の状態、及びこれらの構成要素と乗客との間の相互作用の１時間の間の進展を、非常に細かいステップ、例えば１秒毎にシミュレートする。
【００５５】
一実施形態によると、シミュレーションステップ１０２は、例えば、このようにして接続された駅間の通路として表される接続部において、乗客の進行をシミュレートする。
【００５６】
シミュレーション１０２の一実施形態によると、乗客はそのプロファイルに従って扱われ、乗客のプロファイルは、旅行の好みによって特徴付けられ得る。この旅行の好みは、各交通手段の旅行係数と関連付けられ、旅行係数は、例えば、乗客の年齢、乗客の性別、及び／又は乗客の社会的職業のカテゴリによって決定される。一実施形態によれば、シミュレーション１０２は、プロファイルによる乗客の分布についての仮定を考慮する。
【００５７】
一実施形態によると、接続部の通路における乗客の移動のシミュレーションは、乗客のプロファイルを考慮する。求められた接続部の駅のために、接続部の駅間の通路内の乗客の動きを推定するために、そして適切な場合には、考慮された通路の補完的な特性にも応じて推定するために、最後に決定された交通手段の現在の状態に応じて推定された乗客数に、乗客のプロファイルによる乗客分布についての仮説が適用される。
【００５８】
これにより、各乗客の通路の移動時間を推定することが可能になる。乗客の密度が高い場合、移動時間が長くなる可能性があり、考慮された乗客の遅延を、乗客によって希望される乗り継ぎに関して発生させる可能性がある。
【００５９】
この遅延は、ネットワーク内の負荷が十分に制御されていないことに関連しており、ネットワーク内の考慮される交通手段の予測される将来の状態及び性能指標に影響を与える。この性能指標は、本方法の次のプロセスで評価される。この影響により、方法１００を実現するツールに支援されて、ネットワークの最上位の運営者は適切な調整措置を決定することができる。
【００６０】
一実施形態によると、シミュレーションステップ１０２は、乗り換えにおける乗客の進行をシミュレートするのと同様に、駅に到着する乗客と車両の間の相互作用もシミュレートする。車両が駅に到着すると、（１）車両に乗車する乗客、（２）車両から降車する乗客、という２つの相互作用が発生する。待機時間がゼロでない限り、車両は停止したままである。待ち時間の算出にはいくつかの現象が介在する。最小の停車時間、最も早い出発スケジュール、又は故意でないドアの閉塞が存在し得る。この時間は、乗客が下車及び乗車を選択することを可能にする。この時間がゼロになると、出発及びドアを閉じることが試みられる。前進することができない場合（例えば路線の物理的インフラストラクチャーにある物体が前進を妨げている）、車両はプラットフォームに留まり、ドアは開いたままである。
【００６１】
故意でない列車のドアの閉塞は、同じ駅を通過する列車の進行に影響を与える可能性がある（列車は最低安全距離を維持しなければならない）。これは、ドミノ効果となって、いくつかの車両に遅延をもたらす待ち行列を構成することを招き得る。
【００６２】
ドアの閉塞は、制御されていない、又は予測されていない乗客の流入又は流出により起こる。この現象を事前に予測できることは大きな関心事である。これは、ネットワークの中で最も負荷が大きい場所から負荷を取り除くための制御アクションを適用できるようにするために、運営者にこの問題への応答性を高めさせることを可能にする。更に、これは、通常の運行を回復するための時間についての信頼性の高い情報を得るために、運営者が問題の大きさを定量的に測定することを可能にする。
【００６３】
一実施形態によると、シミュレーションステップ１０２は、乗り換え中の乗客の進行、及び駅に到着した乗客と車両の間の相互作用をシミュレートするのと同様に、論理的環境及び物理的環境の２つの環境における各車両の動きもシミュレートする。論理的環境は、乗客によって見られ得る、又は交通手段によって提供され得るようなネットワークを表す。このように、駅同士は、接続部又はセクションによって接続され得る。接続部は、駅間の乗り換え通路に対応し、セクションは、２つの駅を結ぶ路線上で、当該交通手段の車両が提供する旅行の一部を表す。物理環境は、車両にとって現実に物理的特性を持って存在するようなネットワークを表す。トラックは、道路、鉄道のセクション、又は車両の移動に適した交通ネットワークの全ての物理的な要素のより一般的なセクションを構成する。更に、さまざまなトラック間のジャンクションは、道路のセクション同士を接続するインターチェンジや、鉄道のセクション同士を接続する分岐や転轍器のセット、より一般的にはさまざまなセクション間の連結を可能にする物理的な要素のセットによって確保される。この実施形態によると、シミュレーション１０２は、車両が適用すべきさまざまな規則、及び車両が従うべき制約条件を適用して、ミッションを遂行する。論理的な観点からは、いつ、どこで、車両が停車するのか、車両が各停車位置でどのくらいの時間待つのか、許可される遅延時間等を、シミュレーションが決定する。物理的な観点から見ると、シミュレーションは、従わなければならないセクションや転轍器、遵守しなければならない速度を決定する。
【００６４】
車両とそれが走行する路線の物理的インフラストラクチャーとの相互作用のシミュレーションは、例えば、道路交通の密度、特に鉄道の安全規則、交通標識の遵守のような、交通に関連する制約を考慮する。これらの規則は、交通手段によって異なり得る。
【００６５】
一実施形態によると、将来の状態のシミュレーション１０２は、各交通手段の各乗客の乗客旅程に基づいて実施される。乗客旅程は、乗客目的地を含み、考慮される時におけるネットワークの状態に応じて、また、乗客の乗客プロファイルに応じて、すなわち、例えば、異なるプロファイル間の所与の時間における乗客の分布の仮定に応じて、各乗客に旅程を割り当てるように、シミュレーションステップ１０２の間に決定される。
【００６６】
一実施形態によると、マルチモーダルネットワークの各駅で待っている乗客のセットに、当業者にはよく知られているダイナミックマルチモーダルアサインメントと呼ばれる手順に従って、旅程が割り当てられる。この手順によると、マルチモーダルネットワークの各駅について、起点駅と見なされるその駅と目的駅と見なされるネットワークの任意の他の駅との間の１つ又は複数の旅程が、この起点駅でネットワーク上に存在する乗客のセットに割り当てられ、起終点マトリックスのデータに従って推定された追加の流れも含めて、移動時間がこの乗客のセットに対して全体的に最適になるように設定される。この手順は、ある交通手段の出発駅、すなわち起点駅と、同じ交通手段又は別の交通手段の到着駅、すなわち目的駅とで形成される可能性のある対のそれぞれについて、連続的かつ反復的に適用される３つのステップ、すなわち、
１．起点駅と目的駅との間の全ての可能性のある旅程の移動時間を計算する第１ステップであって、各旅程の移動時間は、手順のこのステップにおいてマルチモーダルネットワーク上の交通状況に応じて決定される、第１ステップ、
２．起終点マトリックスのデータに従って推定された追加ストリームを含めて、起点駅においてネットワーク上に存在する全ての乗客の分布を、さまざまな可能性のある旅程上に渡って求める第２ステップであって、この分布は計算された移動時間に応じて実行される、第２ステップ、
３．ネットワーク上の新たな交通状態を求めるために、マルチモーダルネットワーク上の交通状態に対する求められた分布の結果をシミュレートする第３のステップ、
を含む。
【００６７】
これらの３つのステップは、
・起点駅においてネットワーク上に存在する全ての乗客の分布、及び
・ネットワーク上の対応する交通状況、
に向かって収束するように反復され、それは、考慮される乗客のセットについて移動時間が全体的に最小であるという意味で最適である。
【００６８】
このように、一実施形態によると、例えば１時間後の未来の状態が、例えば５分ごとに、その時点での現在の状態に基づいて、すなわち、収集された最新のフィールドデータに基づいて、特に、さまざまな駅で待っている乗客の数、さまざまな車両に乗車している乗客の数、及び起終点マトリックスの指示に従って予測期間中にネットワークに入る追加の乗客の流れに基づいて、予測される。それは、乗客のプロファイル毎及び乗客の目的地毎の乗客の分布の仮定を求めることを可能にし、この分布の仮定は、この実施形態によれば、各交通手段について予め決められている。
【００６９】
シミュレーションステップ１０２において、マルチモーダルネットワークの各交通手段の求められた現在の状態からシミュレートされた将来の状態への例えば１時間にわたる進展を、例えば１秒のステップで細かく詳細にシミュレートした後、方法１００は、各交通手段のシミュレートされた将来の状態に基づいて、少なくとも１つの性能指標を評価するステップ１０３を含む。
【００７０】
一実施形態によると、少なくとも１つの性能指標は、定時性、規則性、占有率、待ち時間、旅行時間の指標のうちの少なくとも１つを含む。
【００７１】
一実施形態によると、定時性指標により、ネットワーク運営者は、シミュレーション期間中に、運営者によって計画された到着時刻に対する車両の進み又は遅延を評価することが可能になる。
【００７２】
一実施形態によると、規則性指標により、ネットワーク運営者は、シミュレーション期間中に、同じ旅程を走る車両間の推定間隔を評価し、この間隔を公称間隔と比較することが可能になる。
【００７３】
一実施形態によると、占有率指標により、ネットワーク運営者は、シミュレーション期間中に、この推定された占有率又は負荷を公称の占有率又は負荷と比較することによって、乗客の快適性を評価することが可能になる。
【００７４】
一実施形態によると、待ち時間指標により、ネットワーク運営者は、シミュレーション期間中に、ネットワークの各駅における乗客の推定平均待ち時間を評価することが可能になる。
【００７５】
一実施形態によると、旅行時間指標により、ネットワーク運営者は、出発駅と到着駅との間の平均旅行時間を評価することが可能になる。
【００７６】
本方法は、少なくとも１つの指標の評価１０３に応じて、マルチモーダルネットワークの少なくとも１つの交通手段に対する少なくとも１つの調整措置を決定するステップ１０４を含む。一実施形態によると、少なくとも１つの調整措置は、例えば、
○車両を追加する、
○交通手段のある駅から他の駅へ行く車両の旅程を修正する、
○複数の駅のうちのある駅での少なくとも１つの車両の到着時刻を修正する、
○一定期間、駅を閉鎖する、
○代行バスを準備する、
○一定期間、セクションを閉鎖する、
○前記率を低下させる、
○駅を追加する、及び
○停車を止める、
のうちの少なくとも１つの措置（action）を含む。
【００７７】
一実施形態によると、各調整措置は、最初は少なくとも架空であり、考慮される交通手段の運行条件、より具体的にはサービスの提供、特に時刻表を修正するという結果になる。このように、新たなシミュレーションステップ１０５は、新たな未来の状態を生成し、新たな未来の状態に基づいて交通手段の少なくとも1つの性能指標を評価する新たなステップ１０６は、その後、少なくとも１つの性能指標の新たな評価の結果と以前の評価の結果とを比較するステップ１０７が続き、性能指標が改善されたかどうかを評価することを可能にする。
【００７８】
本方法は、比較１０７の結果が少なくとも１つの性能指標の改善を示すまで、すなわち、調整措置が性能指標に対して満足のいく予測された効果を有するまで、少なくとも１つの調整措置を決定するステップ１０４、新たなシミュレーションのステップ１０５、新たな評価のステップ１０６、比較ステップ１０７を繰り返す１０８。
【００７９】
調整措置が性能指標に対して満足のいく予測効果を持つことがわかる場合、これらの措置は、求められた指標に従ってネットワークの性能を効果的に改善するように、マルチモーダルネットワークの運営者によって実現され得る。
【００８０】
したがって、これらの仕組みによれば、本方法は、マルチモーダルネットワークの運営者が、モビリティフローのダイナミックな進化によりよく対応するために、マルチモーダルモビリティの提供をよりよく計画するのを可能にする。したがって、乗客の視点（運営者が計画した輸送車両の出発／到着時刻ではなく、乗客のために最適化された到着時刻）を考慮して、運営者がモビリティシステムに対するさまざまな調整シナリオの影響をテストできるようにすることによって、サービスの全体的な定時性を改善することが可能になる。
【００８１】
一実施形態によると、将来の状態のシミュレーション及び新たな将来の状態の新たなシミュレーションは、各車両の車両旅程と車両挙動モデルとに基づいて行われる。
【００８２】
図２に示された一実施形態によると、車両の車両挙動モデルは、車両状態とも呼ばれる車両の複数の状態と、前記車両の複数の車両状態のうち、初期の車両状態から次の車両状態に車両を切り替えさせるための車両状態変更規則とによって規定される。
【００８３】
一実施形態によると、少なくとも１つの車両の複数の車両状態は、
・信号機で停車中の車両１２、
・動いている車両１１、
・駅で停車中の車両１５、
・乗込み中の車両１４、
・閉鎖過程の車両１３、
・終着駅に到着した車両１６、
という車両状態のうちの１つを含む。
【００８４】
一実施形態によると、交通手段の車両の車両状態変更規則は、安全規則と移動速度を決定する規則とを含む。
【００８５】
一実施形態によると、図２を参照して、状態変更規則は、以下の表に記載されたものである。
【００８６】
【表１】
2022502777.tif 000003
2022502777.tif 000004
【００８７】
一実施形態によると、車両旅程とも呼ばれる、車両の旅程は、注目される交通手段の複数の駅のうちの駅のサブセットを含み、駅のサブセットは、出発駅、中間駅、終着駅、及びオプションとして、駅のサブセットの１つの駅から前記駅まで行く少なくとも1つの中間旅程を含む。
【００８８】
一実施形態によると、将来の状態のシミュレーション及び新たな将来の状態の新たなシミュレーションは、交通手段の、ここでは乗客挙動と呼ばれる乗客の挙動モデルに基づいて実行される。
【００８９】
一実施形態によると、乗客とは、上記のように同じプロファイルを持ち、交通ネットワークを通じて一緒に旅行する乗客のグループを指す。
【００９０】
一実施形態によると、乗客の挙動モデルは、ここでは乗客状態と呼ばれる乗客の複数の状態と、前記乗客を最初の乗客状態から次の乗客状態に遷移させるための少なくとも１つの乗客状態変更規則とによって規定される。
【００９１】
図３に示されている一実施形態によると、複数の乗客状態は、
・駅で待機２１、
・乗車中２２、
・乗換えの歩行２３、
・乗込み中２４、
・降車中２５、
・目的地に到着２６、
のうちの１つの乗客状態を含む。
【００９２】
一実施形態によると、図３を参照して、少なくとも１つの乗客状態変更規則は、以下の表に記載されたものである。
【００９３】
【表２】
2022502777.tif 000005
【図１】
2022502777.tif 000006
【図２】
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【図３】
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【国際調査報告】
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