面向两人拼车出行即需服务的时不变网络流模型
最优化与控制
2024-01-25 v1
摘要
本文提出一个捕捉两人拼车的时不变网络流模型，可集成于出行即需（Mobility-on-Demand）系统的设计与规划框架中。在此类模型中，出行请求到达过程由泊松过程描述，意味着仅能统计性获知请求时间，包括两请求可拼合的概率。利用此特性，我们设计了一种从随机介观视角捕捉拼车的方法。由此，我们能将原始请求集转化为含拼合请求的等价集，可集成于标准网络流问题中，进而对给定拼车请求分配可用现成 LP 求解器高效求解。为此，我们设计了一个关于该问题近似版本最优的多项式时间算法以计算此类分配。最后，我们在美国南达科他州苏福尔斯进行案例研究，量化等待时间与经历延迟对车辆行驶小时数的影响。结果表明，单位时间需求越高，用户经历的等待时间与延迟越低。此外，当单位时间需求足够大且最大等待时间与经历延迟为 5 分钟时，超过 90% 的请求可被拼合。
引用
@article{arxiv.2303.15051,
title = {A Time-invariant Network Flow Model for Two-person Ride-pooling Mobility-on-Demand},
author = {Fabio Paparella and Leonardo Pedroso and Theo Hofman and Mauro Salazar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.15051},
year = {2024}
}