抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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本研究は,旅行パターンおよび都市コミュニティの構造を利用してトリップ共有を最適化するため,Hasanら(2011)が提案したコミュニティベーストリップ共有の概念を再考した。自動車が所有者により駆動される自動車プールプラットフォームと比較して,コミュニティベーストリップ共有のための自律車両の利益を定量化することを目指した。考察された問題において,各ライダーは,彼女の境界トリップ(作業に通じる)と,彼女のアウトバウンドトリップのための出発時間(バックホームを推薦する)のために,望ましい到着時間を指定する。さらに,彼女の通勤時間は,直接トリップの期間からあまり多くはずれることができない。ミシガン,Ann Arborの都市における駐車圧と混雑を減らすことによって動機づけられた以前の研究は,コミュニティベースのトリップ共有のための自動車プールプラットフォームが,車両数を60%近く減らすことができることを示した。本論文では,これらすべての通勤トリップを果たすために必要な車両数をさらに削減する自律車の潜在的利点を研究した。必要な車両数を最初に最小化し,次に全旅行距離を最小に最小化する辞書の目的を用いて,ミニルートを生成し,アバウンド・アウトバウンドトリップを行うための,カラム生成手順を提案した。ミシガンのAnn Arborの都市からの通勤トリップの大規模,実世界データセットで最適化アルゴリズムを評価した。最適化の結果は,それが,毎日の車両使用を92%まで低減するために,自律車両を活用できることを示し,また,元のCommute Trip Sharing問題の結果を34%まで改善し,一方,毎日の車両走行距離を約30%減少させた。これらの結果は,共通の作業目的地へのコミュニティの共有通勤のための自律車両の重要な可能性を実証した。【JST・京大機械翻訳】
