迈向社交最优的多模态路由平台
计算机科学与博弈论
2018-03-01 v1 网络与互联网体系结构
摘要
日益加速的城市化给我们的社区中本已受限的交通网络增添了压力。诸如 Uber 与 Lyft 这样的拼车平台正变得更为普遍,尤其是在城市环境中。尽管此类服务因其按需性质可能被认为比乘坐公共交通更为便利,但报告显示它们未必能减少大城市的拥堵。关键问题之一在于,典型的出行决策支持系统通常聚焦于个体效用,并且仅在拥堵出现后才作出反应。在本文中,我们提出了具有社会考量性的多模态路由算法,这些算法具有前瞻性,并通过预测考量乘客对出行服务整体效能的共享影响。我们改编了 MATSim 仿真器框架以集成所提算法,并呈现了田纳西州纳什维尔一项案例研究的仿真分析,该分析评估了我们的路由模型在不同渗透率与采纳率的社会考量路线下对交通拥堵的影响。我们的结果表明,即便在低渗透率(社会比率)下,我们也能够实现系统级性能的改善。
引用
@article{arxiv.1802.10140,
title = {Towards a Socially Optimal Multi-Modal Routing Platform},
author = {Chinmaya Samal and Liyuan Zheng and Fangzhou Sun and Lillian J. Ratliff and Abhishek Dubey},
journal= {arXiv preprint arXiv:1802.10140},
year = {2018}
}
备注
21 pages