优化自主转运枢纽网络：量化自动驾驶卡车的潜在影响
最优化与控制
2024-08-16 v2
摘要
自动驾驶卡车有望从根本上改变货运行业。特别是，自主转运枢纽网络（ATHNs）将中程的自动驾驶卡车与首尾程的人工驾驶卡车相结合，被视为该技术最可能的部署路径。本文提出一个框架以优化 ATHN 运营并评估自动驾驶卡车的好处。通过利用问题结构，本文引入了一种基于流的优化模型，可在数小时内由黑箱求解器求解。所得框架易于应用，并可对大规模系统进行数据驱动分析。该方法的能力在覆盖全美国、跨度为四周的系统中得到展示。案例研究量化了自动驾驶卡车的潜在影响，并表明 ATHN 相较传统运输网络具有显著优势。
引用
@article{arxiv.2305.03119,
title = {Optimizing Autonomous Transfer Hub Networks: Quantifying the Potential Impact of Self-Driving Trucks},
author = {Chungjae Lee and Kevin Dalmeijer and Pascal Van Hentenryck and Peibo Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2305.03119},
year = {2024}
}