Trafikdelningstjänster förändrar rörligheten i städerna genom att tillhandahålla snabba och bekväma transporter till vem som helst, var som helst, när som helst. Dessa tjänster har en enorm potential för positiva samhällseffekter när det gäller föroreningar, energiförbrukning, trafikstockningar osv. Befintliga matematiska modeller tar dock inte helt itu med möjligheterna att dela turer. Nyligen belyste en storskalig studie några av fördelarna med bilpoolning, men var begränsad till statiska rutter med två ryttare per fordon (optimalt) eller tre (med heuristik). Vi presenterar en mer allmän matematisk modell för delning av hög kapacitet i realtid som (1) skalar till ett stort antal passagerare och resor, och (2) dynamiskt genererar optimala rutter med avseende på efterfrågan på nätet och fordonsplatser. Algoritmen utgår från ett girigt uppdrag och förbättrar det genom en begränsad optimering, snabbt returnerar lösningar av god kvalitet och konvergerar till det optimala uppdraget över tid. För första gången kvantifierar vi experimentellt avvägningen mellan flottans storlek, kapacitet, väntetid, försening av resor och driftskostnader för fordon med låg till medelhög kapacitet, såsom taxibilar och skåpbilar. Algoritmen är validerad med cirka 3 miljoner rider extraherade från New Yorks taxicab offentliga dataset. Vår experimentella studie handlar om kördelning med ryttare kapacitet på upp till tio samtidiga passagerare per fordon. Algoritmen gäller för fordonsflottor med autonoma fordon och omfattar även ombalansering av tomgångsfordon till områden med hög efterfrågan. Denna ram är allmän och kan användas för många problem med flera fordon i realtid, flera arbetsuppgifter.
Upphovsmän i dokument REF presenterade en mer allmän matematisk modell för delning av hög kapacitet i realtid som (i) skalar till ett stort antal passagerare och resor, och (ii) dynamiskt genererar optimala rutter med avseende på efterfrågan på nätet och fordonsplatser.
On-demand high-capacity ride-sharing via dynamic trip-vehicle assignment
{'venue': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'journal': 'Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Medicine', 'Computer Science']}