拥堵交通中网约车在线均衡分布
系统与控制
2023-12-29 v2 系统与控制
摘要
蜂窝通信的进步显著提升了 Uber 与 Lyft 等网约车服务的可用性。此类技术驱动的交通系统可减少私有车辆数量，在物理容量受限的道路上将驾驶员与请求服务的乘客有效匹配，并通过行程的最优调度与估计为驾驶员与乘客节省时间。然而，若网约车公司在城市区域的服务未被均衡获取，其现有服务未必能缓解拥堵。本文通过将车辆划分为网约车与非网约车，并发展一种新颖的基于分歧的交通演化动力学来有效建模其在互联道路共享网络（NOIR）中的分布，以解决这一重要问题。该新动力学将网约车演化建模为具有不确定性矩阵的非平稳马尔可夫过程，其矩阵被分解为流出概率矩阵与倾向概率矩阵，其中流出概率受非网约车行为约束，而倾向概率被视为用于在拥堵交通中实现网约车均衡分布的决策变量（或分布式控制）。
引用
@article{arxiv.2310.05305,
title = {Online Equitable Ride-sharing Car Distribution in a Congested Traffic},
author = {Hossein Rastgoftar},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.05305},
year = {2023}
}