网约车需求估计与机会约束车队管理

在自主按需出行 (MOD) 系统中，客户向共享车队请求乘车，车队可根据客户需求自动定位。最近的MOD系统方法侧重于客户只能通过应用程序或在站点等待请求乘车的环境。本文为网约车开发了MOD车队管理方法，其中客户可能仅通过招呼经过的车辆来请求乘车，这种方法对校园MOD系统尤为重要。网约车的挑战在于，客户需求不像使用应用程序那样显式提供，而是只有当车辆恰好位于到达地点时，客户才能得到服务。本工作侧重于通过学习和利用客户需求来最大化MOD系统中服务的招呼客户数量。使用贝叶斯框架定义了一个新颖的客户需求模型，该模型结合观测到的行人流量来估计客户到达地点并量化不确定性。提出了一个探索规划器，用于规划MOD车辆路线以减少到达率不确定性。提出了一个鲁棒的网约车车队管理规划器，使用机会约束公式在存在不确定性的情况下规划车辆路线。在麻省理工学院校园的真实MOD系统上的仿真证明了这些规划器的有效性。客户需求模型和探索规划器被证明能随时间减少估计误差，而网约车规划器显示，与基线探索方法相比，系统中服务客户的比例提高了73%。