論文の概要: On-demand Mobility-as-a-Service platform assignment games with guaranteed stable outcomes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.00818v2
- Date: Fri, 21 Jun 2024 07:35:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-24 20:47:12.368501
- Title: On-demand Mobility-as-a-Service platform assignment games with guaranteed stable outcomes
- Title（参考訳）: 安定した結果が保証されたオンデマンドモビリティ・アズ・ア・サービス・プラットフォーム割り当てゲーム
- Authors: Bingqing Liu, Joseph Y. J. Chow,
- Abstract要約: モビリティ・アズ・ア・サービス(M: Mobility-as-a-Service)は、旅行者・利用者・オペレーターの2つの排他的エージェントからなる市場である。
本研究では,MaaSプラットフォーム均衡モデルを提案し,固定経路のトランジットサービスとモビリティ・オン・デマンド(MOD)サービスの両方を取り入れた多対多の割り当てゲームを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.10770247120758
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Mobility-as-a-Service (MaaS) systems are two-sided markets, with two mutually exclusive sets of agents, i.e., travelers/users and operators, forming a mobility ecosystem in which multiple operators compete or cooperate to serve customers under a governing platform provider. This study proposes a MaaS platform equilibrium model based on many-to-many assignment games incorporating both fixed-route transit services and mobility-on-demand (MOD) services. The matching problem is formulated as a convex multicommodity flow network design problem under congestion that captures the cost of accessing MOD services. The local stability conditions reflect a generalization of Wardrop's principles that include operators' decisions. Due to the presence of congestion, the problem may result in non-stable designs, and a subsidy mechanism from the platform is proposed to guarantee local stability. A new exact solution algorithm to the matching problem is proposed based on a branch and bound framework with a Frank-Wolfe algorithm integrated with Lagrangian relaxation and subgradient optimization, which guarantees the optimality of the matching problem but not stability. A heuristic which integrates stability conditions and subsidy design is proposed, which reaches either an optimal MaaS platform equilibrium solution with global stability, or a feasible locally stable solution that may require subsidy. For the heuristic, a worst-case bound and condition for obtaining an exact solution are both identified. An expanded Sioux Falls network test with 82 nodes and 748 links derives generalizable insights about the model for coopetitive interdependencies between operators sharing the platform, handling congestion effects in MOD services, effects of local stability on investment impacts, and illustrating inequities that may arise under heterogeneous populations.
- Abstract（参考訳）: モビリティ・アズ・ア・サービス(英語: Mobility-as-a-Service、MaaS)とは、旅行者・ユーザ・オペレーターとオペレーターの2つの排他的エージェントからなる市場であり、複数のオペレーターが競合したり協力して、統治プラットフォームプロバイダの下で顧客にサービスを提供するモビリティエコシステムを形成する。
本研究では,MaaSプラットフォーム均衡モデルを提案し,固定経路のトランジットサービスとモビリティ・オン・デマンド(MOD)サービスの両方を取り入れた多対多の割り当てゲームを提案する。
このマッチング問題は,MODサービスへのアクセスコストを抑えるために,混雑中の凸多商品フローネットワーク設計問題として定式化される。
局所的な安定性条件は、作用素の決定を含むウォードロップの原理の一般化を反映している。
渋滞が存在するため、この問題は不安定な設計をもたらす可能性があり、プラットフォームからの補助機構が局所的な安定性を保証するために提案されている。
マッチング問題の最適性を保証するため,ラグランジアン緩和と下位最適化を統合したFrank-Wolfeアルゴリズムを用いて,分岐およびバウンドフレームワークに基づいて,マッチング問題に対する新たな正確な解法を提案する。
安定条件と補助設計を統合したヒューリスティックが提案され、世界的安定を伴う最適MaaSプラットフォーム平衡解か、補助を必要とするような実現可能な局所安定解のいずれかに到達する。
ヒューリスティックでは、正確な解を得るための最悪のケース境界と条件の両方が特定される。
82ノードと748リンクによるSioux Fallsネットワークテストの拡張は、プラットフォームを共有するオペレータ間の相互依存モデル、MODサービスの混雑効果の処理、投資影響に対する局所安定性の影響、異種集団で発生する可能性のある不等式に関する一般的な洞察をもたらす。
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