需求自适应系统下不确定性的运营路径规划
最优化与控制
2025-03-12 v1
摘要
随着对更灵活出行服务需求的增长，我们考虑了需求自适应系统（DAS）中的运营规划问题。受DAS中是否实时接受或拒绝乘客请求的决策启发，我们引入了DAS的运营路径规划问题。为此，我们提出了一种算法框架，使运营者能够实时规划DAS中服务哪些乘客。为此，我们将运营路径规划问题建模为马尔可夫决策过程（MDP），并利用滚动时域方法在每个时间步通过两阶段随机规划来近似MDP，以决定下一步行动。此外，我们通过基于样本的近似确定了近似方案的确定性等价。这允许我们将两阶段随机规划的确定性等价分解为多个全信息规划问题，这些问题可以并行高效求解。此外，我们提出了一种基于共识的启发式方法和一种短视策略。我们基于德国慕尼黑公共交通运营商提供的真实世界数据进行了广泛的数值研究。结果表明，我们的精确分解在五秒内得到最优结果，而启发式方法相比精确分解将串行计算时间减少了17–57%，解质量下降不到百分之一。从管理角度看，我们表明将固定线路公交路线切换为DAS可使运营者利润提高最多49%，服务乘客数提高最多35%，同时仅增加公交行驶距离14%。此外，我们表明运营者可通过增加路线灵活性将每位乘客成本降低43–51%，而激励乘客步行稍长距离可将每位乘客成本降低83–85%。
引用
@article{arxiv.2503.07812,
title = {Operational route planning under uncertainty for Demand Adaptive Systems},
author = {Benedikt Lienkamp and Mike Hewitt and Axel Parmentier and Maximilian Schiffer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.07812},
year = {2025}
}