Эксперты OTS Lab предложили новую методику разработки гибких тарифов для платных дорог
10 января 2023

Научную статью с описанием новой методики разработки тарифов для платных дороготобрали для участия в международной конференции ANT 2023 – одном из крупнейших мероприятий в области транспортного моделирования. По итогам конференции материалы будут опубликованы в престижном научном журнале Procedia Computer Science.
Статья посвящена оценке неоплаченной экономии времени на платных дорогах с помощью транспортной модели (Valuation of unpaid time savings on toll roads using transport model). Авторами исследования стали генеральный директор OTS Lab Валентина Соловьёва и руководитель отдела моделирования и анализа данных Андрей Коломацкий.

Описанная в труде методика предполагает гибкое определение тарифов с помощью учёта неоплаченной экономии времени пользователей автодорог. Методика была разработана экспериментальным путём в рамках проекта по моделированию платных дорог в Санкт-Петербурге. По итогам реализации проекта точность прогноза модели составила 98%.

«Для нас работа в OTS Lab – это постоянный научный поиск наиболее эффективных инструментов для решения практических задач. Универсального инструмента для разработки оптимальных тарифов сейчас нет, поэтому мы предложили в статье новую, проверенную на практике методику. Было бы здорово, если бы мы смогли таким образом расширить возможности мультиагентного моделирования», – поделился Андрей Коломацкий.
Лёвенская ратуша - главная достопримечательность города
14-я Международная конференция по окружающим системам, сетям и технологиям (The 14th International Conference on Ambient Systems, Networks and Technologies, ANT 2023) пройдёт 15-17 марта 2023 года в городе Лёвен, Бельгия. Это ведущая международная конференция для исследователей и практиков отрасли, формирующая ключевое сообщество в сфере мультиагентного моделирования.
Close
Мы готовы ответить на ваши вопросы
Нажимая на кнопку, вы даете согласие на обработку персональных данных и соглашаетесь c политикой конфиденциальности