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J-GLOBAL ID：202202258079595247   整理番号：22A0161914

持続可能な共有モビリティのための一般化ライドマッチングアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A generalized ride-matching approach for sustainable shared mobility

著者 (2件)： Meshkani Seyed Mehdi (Laboratory of Innovations in Transportation (LiTrans), Ryerson University, Canada) ,  Farooq Bilal (Laboratory of Innovations in Transportation (LiTrans), Ryerson University, Canada)
資料名： Sustainable Cities and Society  (Sustainable Cities and Society)
巻： 76  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2908A  ISSN： 2210-6707  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： オンデマンド共有移動性は,交通渋滞や排出のような車両外部性を緩和することができる有望で持続可能な輸送アプローチである。オンデマンド共有モビリティシステムは,リアルタイム情報に基づく車両に対して1つ(1対1)または複数のライダー(1対1)のマッチングを必要とする。交通渋滞の存在における動的多対一マッチング問題に対する,新しいグラフベース多対一乗乗法(GMOMatch)アルゴリズムを提案した。反復2段階法であるGMOMatchは,高いサービス品質を提供し,計算量の点で効率的である。ステップ1の1対1マッチングで始まり,次に,ステップ2における最大重みマッチング問題を解決して,旅行要求を結合させた。性能を評価するために,Simonettoら(2011)が開発した乗り合わせアルゴリズムと比較した。両アルゴリズムをマイクロ交通シミュレータに実装し,それらの性能を評価し,ダウンタウン,トロント道路網における交通渋滞に及ぼすそれらの影響を評価した。Simonettoと比較して,GMOMatchは,サービス率,車両キロメートル旅行,および交通旅行時間を,それぞれ32%,16.07%,および4%改善した。感度解析は,容量10の車両の利用は,4の容量と比較して25%のサービス率改善を達成できることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *移動度 ,  LIDAR ,  感度解析 ,  道路網 ,  旅行時間 ,  旅行 ,  乗算 ,  計算量 ,  交通混雑
準シソーラス用語： トロント ,  オンデマンド ,  サービス品質 ,  実時間 ,  交通シミュレータ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 共有オンデマンドモビリティ ,  ライドマッチング ,  グラフベースアルゴリズム ,  混雑したネットワーク

分類 (1件)： グラフ理論基礎  (IA02020S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 共有 ,  モビリティ ,  一般化