個人化インセンティブによる混雑削減【JST・京大機械翻訳】

Ghafelebashi Ali; Razaviyayn Meisam; Dessouky Maged

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202212048599070 整理番号：22P0332594

個人化インセンティブによる混雑削減【JST・京大機械翻訳】

Congestion Reduction via Personalized Incentives

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発行年： 2022年04月14日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月14日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

急速な人口増加と都市開発によって,交通混雑は,特に大規模な都市において,不可な問題になった。多くの混雑低減戦略が,道路拡張から輸送需要管理まで,過去に提案されている。特に,混雑価格決定スキームを,交通制御のための負補強材料として使用した。このプロジェクトでは,異なる経路を取るために,運転者に積極的インセンティブを提供する代替アプローチを研究した。より具体的には,運転者に個人化されたインセンティブを提供することにより,交通混雑を低減し,ルーティング効率を改善するアルゴリズムを提案した。ドライバと通信するスマートデバイスの広いアクセス性を利用して,個人の選好と集合トラフィック情報を用いて,インセンティブを提供するメカニズムを開発した。全旅行時間を最小化するために大規模最適化問題を解いた後(全炭素排出のようなネットワークのコスト関数を最小化する),インセンティブを提供した。この大規模最適化問題はネットワークにおいて連続的に解く必要があるので,分散計算アプローチを開発した。提案した分散アルゴリズムは,実際のデータで検証される仮定の穏やかな集合の下で収束するために保証される。Los Angeles地域からの交通データを用いて提案アルゴリズムの性能を評価した。著者らの実験は,幹線道路と幹線道路で11%までの混雑減少を示した。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

交通調査 , 道路輸送・サービス一般

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