In short:
In diesem Artikel werden die Auswirkungen von Verkehrsdaten in Echtzeit auf die Effizienz der Routenplanung untersucht. Durch den Vergleich verschiedener Strategien, von statischen Reisezeiten bis hin zu Aktualisierungen in Echtzeit, quantifiziert die Studie die Vorteile und Rechenkosten des dynamischen Routings. Anhand realer Datensätze aus Städten wie London und NYC bewerten die Autoren die Kompromisse zwischen Genauigkeit und Leistung. Künftige Arbeiten werden sich auf die Optimierung der Nutzung von Echtzeitdaten konzentrieren, indem die kritischsten Momente und Orte für Routenneuberechnungen identifiziert werden.
Abstract:
Die Routenplanung ist zu einer großen Herausforderung geworden, mit erheblichen Auswirkungen auf Wirtschaft, Sicherheit und Klima. Es geht darum, jedem Nutzer eine Route zur Verfügung zu stellen, die die kürzeste Reisezeit bietet, auch wenn sich die Verkehrsbedingungen ändern. Eine solche Strategie erfordert daher eine fortlaufende Überprüfung der Route, die an die sich ändernden Bedingungen angepasst werden muss. Die Berücksichtigung solcher Echtzeitdaten hat jedoch erhebliche Auswirkungen auf die benötigten Rechenressourcen. Daher quantifizieren wir hier den Gewinn, den Echtzeitdaten mit sich bringen. Wir vergleichen Routen, die anhand statistischer Daten ermittelt wurden, mit denen in Echtzeit. Wir geben auch eine Untergrenze für die Reisezeit an, und zwar mit einem Algorithmus, der die Zukunft perfekt vorhersagen könnte. Unsere Ergebnisse, die auf einem realen Datensatz basieren, zeigen überraschenderweise, dass Echtzeit tatsächlich wenig nützt.