出行按需服务的监管：三层模型与贝叶斯优化求解方法
系统与控制
2021-02-23 v1 系统与控制
摘要
本文的目标是开发一个建模框架，以捕捉出行服务提供商（MSP）与出行者之间的决策交互动态，可用于优化和分析与 MSP 相关的政策与监管。为实现该目标，本文提出一个三层数学规划模型，最高层为公共部门决策者（监管者），中间层为 MSP，最低层为出行者。监管者旨在通过实施法规、政策、规划、公交服务设计等最大化社会福利。MSP 旨在通过调整其服务设计最大化利润。出行者旨在通过改变其出行方式与路径最大化效用。出行者的决策依赖于监管者与 MSP 的决策，而 MSP 的决策本身依赖于监管者的决策。为求解该三层数学规划，本研究在仿真—优化求解方法中采用贝叶斯优化（BO）。在最低层，该求解方法包含一个基于主体的交通系统仿真模型，以捕捉在特定监管者与 MSP 决策下的出行者行为。该基于主体的交通仿真模型包含方式选择模型、道路网络、公交网络，以及提供共享乘车自动化出行按需（AMOD）服务的 MSP。该建模与求解方法应用于德国慕尼黑以验证模型。案例研究探讨了城市管理部门应设定的通行费与停车成本，以及公共交通预算的变化与 AMOD 车队规模的限制。针对两种社会福利定义得出了最优政策设定，其中均未对 AMOD 车队规模进行管制，因为共享乘车 AMOD 服务为慕尼黑出行者提供了显著价值。
引用
@article{arxiv.2102.10382,
title = {Regulating Mobility-on-Demand Services: Tri-level Model and Bayesian Optimization Solution Approach},
author = {Florian Dandl and Roman Engelhardt and Michael Hyland and Gabriel Tilg and Klaus Bogenberger and Hani S. Mahmassani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2102.10382},
year = {2021}
}
备注
37 pages, 13 figures, submitted to Transportation Research Part C, Special Issue on ISTTT24