面向出行即服务网络且具有不可分离、可拥堵链路容量效应的在线路径选择建模
计算机与社会
2021-09-07 v2
摘要
随着 MaaS（出行即服务）系统的普及，路径选择模型需要考虑其独有特征。MaaS 系统往往涉及拥有车队的服务系统；因此，可用服务容量取决于系统中不同部分其他出行者的选择。我们用“可拥堵容量”这一新概念对此建模；即链路容量是流量的函数而非链路成本的函数。这种依赖关系也是不可分离的；一条链路的容量可依赖于多条链路的流量。我们引入一种离线-在线估计方法，以捕捉流量对容量的结构性影响及其对路径选择效用的相应影响。该方法首先应用于在多模式网络中获取独特的可拥堵容量影子价格，以验证捕捉容量上拥堵效应的能力。结果表明容量会变化并影响一条路径的效用。该方法使用来自纽约市 Citi Bike 的真实系统数据进行了验证。结果显示该模型能很好地拟合数据，且优于忽略可拥堵容量效应的基线建模方法。通过利用随机效用模型将路径选择与可拥堵容量相关联，建模者可以实时监测和量化对出行者消费者剩余的影響。该模型与在线方法的应用包括监测容量效应对消费者剩余的影响、利用模型指导再平衡激励项目及其他收益管理策略，以及引导资源分配以缓解由突发事件中断造成的消费者剩余影响。
引用
@article{arxiv.1912.09004,
title = {Online route choice modeling for Mobility-as-a-Service networks with non-separable, congestible link capacity effects},
author = {Susan Jia Xu and Joseph Y. J. Chow},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.09004},
year = {2021}
}