Quantifying traffic emission reductions and traffic congestion alleviation from high-capacity ride-sharing
Chen W. et al. — 2024
Résumé (FR)
Cette étude développe une plateforme de simulation multi-agents open-source et un algorithme heuristique pour quantifier les bénéfices du covoiturage à haute capacité, avec un coût computationnel significativement réduit. La plateforme intègre un modèle d’émissions routières et un modèle débit-densité pour caractériser les interactions entre congestion et émissions. Des expériences de simulation montrent que le covoiturage avec des capacités de 2, 4 et 6 passagers peut réduire la congestion totale d’environ 3 %, 4 % et 5 % respectivement. Les émissions d’un système de covoiturage à la demande peuvent être réduites d’environ 30 %, 45 % et 50 % selon la capacité du véhicule. Ces résultats soulignent l’intérêt des véhicules de plus grande capacité pour maximiser les bénéfices environnementaux et de fluidité. La plateforme constitue un outil précieux pour évaluer et comparer différentes stratégies opérationnelles de covoiturage en milieu urbain.
Summary (EN)
This study develops an open-source agent-based simulation platform and a heuristic algorithm to quantify the benefits of high-capacity ride-sharing with significantly lower computational cost. The platform integrates a traffic emission model and a speed-density traffic flow model to characterise interactions between congestion and emissions. Simulation experiments show that ridesharing with vehicle capacities of 2, 4, and 6 passengers can alleviate total traffic congestion by approximately 3%, 4%, and 5% respectively. Emissions from a ridesharing system can be reduced by approximately 30%, 45%, and 50% depending on vehicle capacity. These results highlight the value of higher-capacity vehicles in maximising environmental and flow benefits. The platform constitutes a valuable tool for evaluating and comparing different operational ridesharing strategies in urban environments.
Points clés
| Aspect | Détail |
|---|---|
| Thème | simulation-carpooling-urban |
| Venue | Transportmetrica B: Transport Dynamics |
| Mots-clés | high-capacity ridesharing, traffic emissions, congestion, agent-based simulation, heuristic algorithm |
| DOI | 10.1080/21680566.2024.2423235 |
Lien avec la problématique
Cet article contribue à la compréhension de la complémentarité offre↔demande dans les systèmes de covoiturage urbain/périurbain, en lien avec l’utilisation d’un réseau structurant (PUDO, hubs, lignes) pour concentrer les flux.