Lorsque la circulation est congestionnée à une intersection du centre-ville, il peut y avoir un moyen de réduire une partie de la congestion :Éliminez quelques virages à gauche.

Selon Vikash Gayah, professeur agrégé de génie civil à Penn State, des restrictions de virage à gauche bien placées à certaines intersections très fréquentées pourraient desserrer bon nombre des goulots d'étranglement qui entravent l'efficacité du trafic. Il a récemment créé une nouvelle méthode qui pourrait aider les villes à identifier où restreindre ces virages pour améliorer la fluidité globale du trafic.

"Nous avons tous ressenti ce sentiment d'être coincé en attendant de tourner à gauche", a déclaré Gayah. "Et si vous permettez à ces virages d'avoir leur propre flèche verte, vous devez arrêter tous les autres véhicules, ce qui rend l'intersection moins productive. Les virages à gauche sont également ceux où vous trouvez les accidents les plus graves, en particulier avec les piétons. Notre idée est de de ces virages lorsque nous le pouvons pour créer des intersections plus sûres et plus efficaces."

En limitant de manière sélective les virages à gauche, mais sans les interdire complètement, les conducteurs peuvent simplement avoir besoin de trouver des itinéraires alternatifs vers leurs destinations dans certaines zones, a déclaré Gayah. Certains devront peut-être parcourir quelques pâtés de maisons supplémentaires, mais Gayah pense qu'une circulation plus efficace aux intersections achalandées compense la distance supplémentaire.

Pour les urbanistes, a-t-il ajouté, déterminer où placer les restrictions est un exercice d'équilibre entre la productivité des intersections et l'augmentation des longueurs de trajet. Avec autant de possibilités de restriction à prendre en compte, trouver la mise en page la plus efficace peut s'avérer difficile.

"Par exemple, si vous n'avez que 16 intersections à considérer, chacune avec le choix d'autoriser ou non les virages à gauche, cela représente déjà 65 000 configurations différentes", a déclaré Gayah. "Cela devient encore plus compliqué quand on considère que le trafic circule d'une intersection à l'autre, donc les décisions dépendent les unes des autres. Il y a tellement de réponses possibles qu'on ne peut jamais trouver la meilleure."

La nouvelle méthode de Gayah s'appuie sur des algorithmes heuristiques, qui utilisent des raccourcis pour trouver des solutions qui approchent presque, mais ne sont pas garanties d'être, un résultat optimal.

"Nous faisons une supposition, nous apprenons de cette supposition, puis nous faisons de meilleures suppositions", a-t-il déclaré. "Avec le temps, nous pouvons nous rapprocher vraiment, vraiment de la meilleure réponse."

Dans une étude publiée dans Transportation Research Record , Gayah a combiné deux algorithmes heuristiques existants pour créer une nouvelle approche hybride. Le premier, un algorithme d'apprentissage incrémental basé sur la population (PBIL), échantillonnait aléatoirement des configurations potentielles et reconnaissait les modèles d'options très performantes. Ensuite, un algorithme d'optimisation bayésien a analysé ce nouvel ensemble de performances élevées pour identifier comment les restrictions affectaient le trafic aux intersections adjacentes. L'optimisation bayésienne combine les informations initiales sur le problème et les met à jour au fil du temps à mesure que de nouvelles informations sont apprises pour atteindre une solution proche, mais pas nécessairement parfaite. L'algorithme a ensuite appliqué cette connaissance de la dynamique du trafic pour trouver des solutions plus efficaces.

"Au lieu de commencer l'optimisation bayésienne avec une supposition aléatoire, nous l'avons alimentée avec les meilleures suppositions du PBIL", a déclaré Gayah. "La première méthode crée le point de départ, et la seconde l'affine."

Gayah a testé la méthode hybride à travers un réseau carré simulé dans une variété de scénarios, constatant que les trois méthodes (PBIL, optimisation bayésienne et hybride) ont identifié des configurations qui ont conduit à des modèles de trafic plus efficaces qu'une mise en page sans aucune restriction. Cependant, dans les simulations avec des paramètres plus réalistes, la méthode hybride s'est avérée la plus efficace.

Selon Gayah, les configurations les plus efficaces tendaient à interdire les virages à gauche au centre de la ville et les autorisaient plus souvent à la périphérie. Bien que la méthode ait été appliquée à un réseau généralisé, les résultats peuvent être utilisés comme point de départ pour des modèles de trafic réels, les algorithmes étant personnalisables ville par ville.

"Le réseau de grille est le plus généralisable et n'est spécifique à aucune ville", a déclaré Gayah. "Je ne peux pas prendre la meilleure configuration pour New York et l'appliquer à San Francisco, mais cette approche généralisée pourrait être configurée pour n'importe quel réseau avec un peu de codage."