纽约大学坦东工程学院C2SMART中心的研究人员开发出了一种算法，用于规划模块化交通工具（MV）车队的最高效路线。这些特殊设计的车辆可以在城市中运送乘客时相互连接和分离，此算法为实现这种交通系统提供了宝贵的帮助，克服了一个重要障碍。

在《交通研究第C部分：新兴技术》的一篇论文中，研究人员采用了一种名为MILP（混合整数线性规划）的数学模型来优化乘客的服务时间和车辆的旅行成本，在MV（多式联运）系统中。该模型考虑了乘客的上下车和投递、途中换乘以及车辆的可变容量，以确定车辆的最佳线路和行程安排，确保车辆的连接和分离时机。

传统的大众交通和按需运输系统在适应旅行者需求波动上面临着挑战，从而导致旅行时间过长、能源效率低下、交通拥堵和财务浪费等问题。

在高峰时段，像货车这样的小容量车辆可能会行驶缓慢且过于拥挤。而公交车等大容量车辆，在需求低谷时通常会有大部分座位空置。而像残疾人接送服务这样的按需服务往往只能运送一名乘客，增加了运营成本的负担。

“MVs提供了一种灵活高效的替代方案。MV车队中的独立车辆可以在行驶过程中连接在一起，形成车队，直到车辆分离为止。根据研究负责人周约瑟夫（Joseph Chow）所说，他是土木与城市工程系的副教授，也是C2SMART的副主任，MV能够以比许多传统系统更快的速度进行人员运输，同时能够减少能源消耗和运营费用。”

“在某些情况下，微型车（MVs）提供了一种更高效地移动人群的有望替代方案，”Chow说道。他与纽约大学Tandon学院的博士生傅哲熙一起合作进行了这项研究。“想象一下，比如在同一家公司工作的员工。这些个体车辆可以接送生活在相似聚居区的人，并以编队的方式将整个群体一起送到工作地点。微型车还有巨大的潜力改善按需提供门到门服务的交通方式，包括为残疾人提供服务的交通方式。”

目前尚无任何城市采用运动车辆（MV）系统，尽管Next Transportation Systems目前正在迪拜进行运动车辆试验。根据Chow的说法，无法跟踪和规划运动车辆车队一直是潜在现实应用的主要障碍。为了建立其路线模型，C2SMART团队使用了安纳海姆网络，即加利福尼亚州安纳海姆市的交通仿真系统。