解决公共交通驻站与调度问题的在线方法
计算机与社会
2024-03-07 v1
摘要
公共巴士交通系统为现代社区的很大一部分提供了关键的运输服务。因此，准点率和维持可靠的服务质量非常重要。不幸的是，由过度拥挤、车辆故障和交通事故引起的中断往往导致服务性能下降。虽然交通机构保留少量备用车辆并在中断期间派遣它们以缓解受影响的路线，但该过程通常是临时的，必须依靠人类的经验和直觉在不确定性下将资源（车辆）分配给受影响的行程。在本文中，我们描述了一种使用非短视顺序决策程序来解决该问题的原则性方法，并决定 (a) 是否有利于预测问题并主动将交通巴士驻守在高中断可能性区域附近，以及 (b) 决定是否以及将哪辆车派遣到特定问题。我们的方法是与美国大都会运输管理局合作为美国一个中型城市开发的，将系统建模为半马尔可夫决策问题（作为蒙特卡洛树搜索过程求解），并表明可以以一种最大化整体奖励（服务人数）的方式回答这两个耦合的决策问题。我们从生成模型中采样许多可能的未来，每个未来被分配到一个树中并使用根并行化处理。我们使用合作伙伴机构 3 年的数据验证了我们的方法。实验表明，所提出的框架多服务了 2% 的乘客，同时将空驶里程减少了 40%。
引用
@article{arxiv.2403.03339,
title = {An Online Approach to Solving Public Transit Stationing and Dispatch Problem},
author = {Jose Paolo Talusan and Chaeeun Han and Ayan Mukhopadhyay and Aron Laszka and Dan Freudberg and Abhishek Dubey},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.03339},
year = {2024}
}