Optimal Chaining of Vehicle Plans with Time Windows

要約

モビリティ オン デマンド (MoD) の領域の問題を解決するには、多くの場合、車両計画をより長期間にわたる計画に接続する必要があります。これを計画連鎖と呼んでいます。
この研究で示したように、計画の連鎖は、MoD プロバイダーのフリートのサイズ (フリートサイジングの問題) を削減するために使用できるだけでなく、MoD システムで高品質の配車ソリューションを提供することによって総走行距離を削減することもできます。
最近、フリートのサイジング問題を解決するために、この原理を使用するソリューションが提案されました。
この方法では、計画の時間的柔軟性は考慮されていません。
その代わり、計画は時間内に固定されており、遅らせることはできません。
ただし、時間の柔軟性は、時間枠に関するすべての車両の問題にとって重要な特性です。
この研究では、時間枠によって許容される遅延を考慮した新しい計画連鎖定式化と、それを解決するための解決方法を提示します。
さらに、提案した計画連鎖手法が最適であることを証明し、その複雑さを分析します。
最後に、いくつかの実用的なアプリケーションをリストし、そのうちの 1 つである静的なダイヤルアライド問題を解決するための新しいヒューリスティックな車両配車方法のデモンストレーションを実行します。
実証結果は、最適に解決できないほとんどのインスタンスに対して、私たちが提案した方法が 2 つのヒューリスティック ベースラインよりも優れた解決策を提供することを示しています。
同時に、私たちの方法には、ベースラインと比較して最大の計算時間要件はありません。
したがって、提案された最適連鎖手法は理論的に適切な結果を提供するだけでなく、実際にも適用可能であると結論付けます。

要約(オリジナル)

For solving problems from the domain of Mobility-on-Demand (MoD), we often need to connect vehicle plans into plans spanning longer time, a process we call plan chaining. As we show in this work, chaining of the plans can be used to reduce the size of MoD providers’ fleet (fleet-sizing problem) but also to reduce the total driven distance by providing high-quality vehicle dispatching solutions in MoD systems. Recently, a solution that uses this principle has been proposed to solve the fleet-sizing problem. The method does not consider the time flexibility of the plans. Instead, plans are fixed in time and cannot be delayed. However, time flexibility is an essential property of all vehicle problems with time windows. This work presents a new plan chaining formulation that considers delays as allowed by the time windows and a solution method for solving it. Moreover, we prove that the proposed plan chaining method is optimal, and we analyze its complexity. Finally, we list some practical applications and perform a demonstration for one of them: a new heuristic vehicle dispatching method for solving the static dial-a-ride problem. The demonstration results show that our proposed method provides a better solution than the two heuristic baselines for the majority of instances that cannot be solved optimally. At the same time, our method does not have the largest computational time requirements compared to the baselines. Therefore, we conclude that the proposed optimal chaining method provides not only theoretically sound results but is also practically applicable.

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