抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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著者らは,人間駆動車両(HVs)と自律車両(AVs)によって提供される乗り分担ネットワークを考察した。著者らは,乗車のための乗り物共有プラットフォーム集合価格,HVの駆動者のための補償,および利益を最大化する目標を有する固定価格のためのAVを操作する多重位置ネットワークのために,この混合自律設定における乗り共有のためのモデルを提案した。位置における乗車より多くの車両があるとき,著者らは3つの車両対運転者の割り当て可能性を考慮する:乗り物が最初にHVsに割り当てられる;ライドは最初にAVsに割り当てられる。ライドは利用可能なHVsとAVsの数に比例して割り当てられる。次に,これらの優先可能性の各々に対して,定常状態平衡で動作するネットワークに対する最適利益を特徴付ける非凸最適化問題を確立した。次に,同じ最適利益を持つ凸問題を提供し,平衡の効率的計算を可能にし,そして,著者らは,すべての3つの優先可能性が,プラットフォームのための同じ最大利益をもたらすことを示す。次に,いくつかの場合において,その利益を最大化するために,プラットフォームがHVとAVを混合するために選択する領域があり,一方,他のケースでは,プラットフォームは,AVsまたはAVだけを使用するので,AVsの相対的コストに依存する。ネットワークの特定クラスに対して,これらの閾値を解析的に完全に特性化し,例に関する結果を実証した。【JST・京大機械翻訳】
