Abstract-Recent utvecklingar i Mobility-on-Demand (MoD) system har visat potentialen av vägfordon som ett effektivt transportsätt för stadstransporter Nyutvecklade algoritmer kan beräkna fordon vägar i realtid för omgångar av förfrågningar och möjliggöra flera förfrågningar om att dela fordon. Dessa algoritmer har främst fokuserat på att optimalt producera fordonsscheman för att plocka upp och lämna förfrågningar. Omfördelningen av tomgångsfordon till områden med hög efterfrågan, så kallad ombalansering, har tvärtom inte uppmärksammats särskilt mycket i samband med kördelning. I detta dokument presenterar vi en metod för att balansera sysslolösa fordon i en kördelning möjliggör MoD-flotta. Denna metod består av en algoritm för att optimalt dela upp flottans verksamhetsområde i ombalanserade regioner, en algoritm för att bestämma en realtidsefterfrågan uppskattning för varje region med hjälp av inkommande förfrågningar, och en algoritm för att optimera tilldelningen av sysslolösa fordon till dessa ombalanserade regioner med hjälp av ett heltal linjärt program. Utvärdering med historiska taxidata från Manhattan visar att vi kan betjäna 99,8% av taxiförfrågningar på Manhattan med 3000 fordon med en genomsnittlig väntetid på 57,4 sekunder och en genomsnittlig försening i bilen på 13,7 sekunder. Dessutom kan vi uppnå en högre servicegrad med 2000 fordon än tidigare arbete som utförts med 3000. Med en flotta på 3000 fordon minskar vi dessutom den genomsnittliga förseningen med 86 procent, den genomsnittliga väntetiden med 37 procent, och antalet ignorerade förfrågningar med 95 procent jämfört med tidigare arbete på bekostnad av en ökad sträcka som flottan reser.
Effektiviteten i fordonsparken förbättrades i REF genom en proaktiv styrning av fordonen genom områden med stor efterfrågan.
Vehicle Rebalancing for Mobility-on-Demand Systems with Ride-Sharing
{'venue': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'journal': '2018 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}