Abstract-I detta dokument utvecklar vi metoder för att maximera genomströmningen av ett mobilitet-on-demand stadstransportsystem. Vi anser att en ändlig grupp av delade fordon, som ligger vid en uppsättning stationer. Användarna anländer till de stationer, upphämtningsfordon och kör (eller körs) till sin destinationsstation där de lämnar fordonet. När vissa ursprung och destinationer är mer populära än andra, kommer systemet oundvikligen att bli ur balans: Fordon kommer att byggas upp på vissa stationer och bli utarmade på andra. Vi föreslår en robotisk lösning på detta ombalanseringsproblem som innebär att tomma robotfordon autonomt kör mellan stationer. Vi utvecklar en ombalanseringspolitik som minimerar antalet fordon som utför ombalanseringsresor. För att göra detta använder vi en flytande modell för kunder och fordon i systemet. Modellen tar formen av en uppsättning ickelinjära tidsfördröjningsdifferentialekvationer. Vi visar sedan att den optimala ombalanseringspolitiken kan hittas som lösningen på ett linjärt program. Genom att analysera den dynamiska systemmodellen visar vi att varje station når en jämvikt där det finns överdrivna fordon och inga väntande kunder. Vi använder denna lösning för att utveckla en rebalanseringspolitik i realtid som kan fungera i mycket varierande miljöer. Vi verifierar policyprestanda i en simulerad mobilitet-on-demand-miljö med stokastiska funktioner som finns i verkliga stadstrafiknät.
Till exempel, REF utvecklat en bevisligen optimal ombalansering politik för en uppsättning av 50 slumpmässigt fördelade noder, som minimerade antalet tomma fordon (ombalansering) resor samtidigt garantera servicenivåer.
Load Balancing for Mobility-on-Demand Systems
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}