Optimizing dynamic ridesharing systems
Authors: Ψαραύτης Κωνσταντίνος 
Published: January 2025

Αυτή η διδακτορική διατριβή αποσκοπεί στην ενίσχυση των δυναμικών συστημάτων κοινής χρήσης μετακινήσεων (Dynamic Ridesharing Systems) μέσω της βελτίωσης της ποιότητας των δεδομένων που συλλέγονται από το πλήθος (crowdsourcing) σε μερικώς αντικειμενικές αξιολογήσεις και της βελτιστοποίησης των αλγορίθμων επιλογής οχήματος. Η έρευνα αντιμετωπίζει βασικές προκλήσεις στα Ευφυή Συστήματα Μεταφορών (Intelligent Transportation Systems - ITS), επικεντρώνοντας σε δύο κρίσιμους τομείς: τη βελτίωση των αξιολογήσεων αλλαγής λωρίδας μέσω επεξεργασίας δεδομένων από συλλογική συνεισφορά και τη βελτιστοποίηση των συστάσεων για κοινή χρήση οχημάτων, ώστε να ενισχυθούν οι υπηρεσίες carpooling. Η έρευνα υιοθετεί μια διττή προσέγγιση. Η πρώτη προσέγγιση περιλαμβάνει την ανάπτυξη ενός αλγορίθμου που έχει σχεδιαστεί ειδικά για την επεξεργασία και το φιλτράρισμα των αξιολογήσεων αλλαγής λωρίδας από το πλήθος. Ο αλγόριθμος αυτός αντιμετωπίζει αποτελεσματικά τις προκαταλήψεις των εργαζομένων και ανιχνεύει κακόβουλες εισροές χρησιμοποιώντας συνδυασμό γραμμικών μοντέλων και τεχνικών ασαφούς λογικής. Η δεύτερη προσέγγιση παρουσιάζει ένα ολοκληρωμένο πλαίσιο συστάσεων για κοινή χρήση οχημάτων, που ενσωματώνει δεδομένα πραγματικού χρόνου για την κυκλοφορία, προτιμήσεις χρηστών, περιβαλλοντικές επιπτώσεις και τη χρήση χωρητικότητας οχημάτων. Το πλαίσιο αυτό δοκιμάστηκε αυστηρά μέσω προσομοιώσεων με χρήση συνόλου δεδομένων που περιλαμβάνει 10.000 αστικές μετακινήσεις. Τα αποτελέσματα από τον αλγόριθμο αξιολόγησης αλλαγής λωρίδας έδειξαν σημαντική μείωση του θορύβου και βελτίωση της ποιότητας των δεδομένων, οδηγώντας σε σημαντική μείωση του σφάλματος μέσης τετραγωνικής ρίζας (RMSE) σε σύγκριση με τις βασικές μεθόδους. Αντίστοιχα, το πλαίσιο συστάσεων για κοινή χρήση οχημάτων παρουσίασε ανώτερη απόδοση σε διάφορους τομείς σε σχέση με τα υπάρχοντα μοντέλα συστάσεων για carpooling. Επέφερε σημαντική μείωση στη συνολική διανυόμενη απόσταση για τη μεταφορά όλων των επιβατών, μειώνοντας την κατανάλωση καυσίμου και τα έξοδα των επιβατών. Επιπλέον, οι οδηγοί σημείωσαν αύξηση στα κέρδη τους χάρη στη βελτιστοποιημένη αντιστοίχιση επιβατών με βάση τις κοινές προτιμήσεις και την ικανότητα του συστήματος να εξισορροπεί τη χρήση της χωρητικότητας. Παρόλο που το σύστημα σημείωσε εξαιρετική απόδοση σε αυτούς τους τομείς, υπάρχει περιθώριο βελτίωσης όσον αφορά το ποσοστό ικανοποιημένων αιτημάτων για μεταφορά. Η δυνατότητα του QE-Ride να ενσωματώνει περιβαλλοντική φιλικότητα και ασφάλεια στις συστάσεις του, ωστόσο, το καθιστά μοναδικό εργαλείο για τη βελτίωση της συνολικής εμπειρίας carpooling τόσο για επιβάτες όσο και για οδηγούς.Αυτά τα ευρήματα αναδεικνύουν τον κρίσιμο ρόλο της βελτίωσης της ποιότητας των δεδομένων και των βελτιστοποιημένων αλγορίθμων αντιστοίχισης οχημάτων σε δυναμικά συστήματα κοινής χρήσης μετακινήσεων. Οι προτεινόμενες λύσεις όχι μόνο ενισχύουν τις τεχνικές δυνατότητες αυτών των συστημάτων, αλλά παρέχουν και πρακτικές στρατηγικές για τη βελτίωση της βιωσιμότητας και της λειτουργικής αποδοτικότητας. Μελλοντική έρευνα θα μπορούσε να βελτιώσει περαιτέρω αυτές τις τεχνικές επεξεργασίας δεδομένων και να διερευνήσει την εφαρμογή τους σε άλλους τομείς των ITS.