Med omvandlingen till smartare städer och utvecklingen av teknik samlas en stor mängd data in från sensorer i realtid. Detta paradigm ger möjligheter att förbättra transportsystemens prestanda genom att fördela fordonen mot en förutsagd efterfrågan på ett proaktivt sätt. Hur man ska hantera osäkerheter i efterfrågesannolikheten distribution för att förbättra den genomsnittliga systemprestandan är dock fortfarande en utmanande och olöst uppgift. Med tanke på detta problem utvecklar vi i detta arbete en datadriven distributions robust metod för fordonsbalansering för att minimera den värsta förväntade kostnaden. Vi utformar en effektiv algoritm för att bygga osäkerhetsuppsättningar av slumpmässiga efterfrågesannolikhetsfördelningar, och utnyttja en quad-tree dynamisk region partition metod för att bättre fånga de dynamiska rumsliga-temporala egenskaperna hos den osäkra efterfrågan. Vi bevisar sedan likvärdiga beräkningsbart dragbar form för att numeriskt lösa det distributionsmässigt robusta problemet. Vi utvärderar prestandan av data-drivet fordon balansering ram baserat på fyra år av taxi resa data för New York City. Vi visar att den genomsnittliga totala körsträckan på tomgång minskas med 30 % med den fördelningsmässigt robusta fordonsbalanseringsmetoden med hjälp av fördelningsmetoden för quad-tree dynamisk region jämfört med lösningar för fordonsbalansering baserade på statiska regionpartitioner utan att beakta osäkerhet om efterfrågan. Detta är cirka 60 miljoner miles eller 8 miljoner dollar kostnad minskning årligen i NYC. •Matematik av dator →Stochastic styrning och optimering; Probabilistiska algoritmer; •Networks →Networks →Network algoritmer; •Computer system organisation →Embedded och cyber-fysiska system;
Miao m.fl. REF utformar en datadriven distributionsbaserad robust fordonsbalanseringsmetod för att förbättra den genomsnittliga systemprestandan.
Data-driven distributionally robust vehicle balancing using dynamic region partitions
{'venue': "ICCPS '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}