論文の概要: A deep reinforcement learning approach for real-time demand-responsive
railway rescheduling to mitigate station overcrowding using mobile data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11849v1
- Date: Wed, 23 Aug 2023 00:55:39 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-24 16:19:09.045721
- Title: A deep reinforcement learning approach for real-time demand-responsive
railway rescheduling to mitigate station overcrowding using mobile data
- Title（参考訳）: モバイルデータを用いた駅混雑軽減のためのリアルタイム需要応答型鉄道再スケジューリングのための深層強化学習手法
- Authors: Enze Liu, Zhiyuan Lin, Judith Y.T. Wang, Hong Chen
- Abstract要約: 本稿では,モバイルデータ(MD)から現実の乗客の移動性を推定する需要応答型手法を提案する。
自然災害などの非常事態の影響を受け、複数の路線を横断する列車の編成変更が目的。
本研究は, 乗客の到着・退避のダイナミクス, 駅過密, 転がり在庫不足, オープンエンドの中断期間, 複数経路の統合再スケジュール, 脱線による遅延など, このシナリオに関わる課題に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.10169568480794
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Real-time railway rescheduling is a timely and flexible technique to
automatically alter the operation schedule in response to time-varying
conditions. Current research lacks data-driven approaches that capture
real-time passenger mobility during railway disruptions, relying mostly on
OD-based data and model-based methods for estimating demands of trains.
Meanwhile, the schedule-updating principles for a long-term disruption overlook
the uneven distribution of demand over time. To fill this gap, this paper
proposes a demand-responsive approach by inferring real-world passenger
mobility from mobile data (MD) to facilitate real-time rescheduling. Unlike
network-level approaches, this paper focuses on a heavy-demand station upstream
of the disrupted area. The objective is to reschedule all trains on multiple
routes passing through this target station, which have been affected by a
severe emergency event such as a natural disaster. Particular attention should
be given to avoiding the accumulation of overcrowded passengers at this
station, to prevent additional accidents arising from overcrowding. This
research addresses the challenges associated with this scenario, including the
dynamics of arriving and leaving of passengers, station overcrowding, rolling
stock shortage, open-ended disruption duration, integrated rescheduling on
multiple routes, and delays due to detours. A deep reinforcement learning (DRL)
framework is proposed to determine the optimal rescheduled timetable, route
stops, and rolling stock allocation, while considering real-time demand
satisfaction, station overcrowding, train capacity utilization, and headway
safety.
- Abstract（参考訳）: リアルタイム鉄道再スケジュールは、時間変化条件に応じて運行スケジュールを自動的に変更する、タイムリーで柔軟な手法である。
現在の研究では、鉄道破壊時のリアルタイムの乗客移動を捉えるデータ駆動のアプローチが欠如しており、主にODベースのデータとモデルベースの手法を使って列車の需要を推定している。
一方、長期的ディスラプションのためのスケジュールアップの原則は、需要の不均一な経時的分布を見落としている。
このギャップを埋めるために,モバイルデータ(MD)から現実の乗客の移動性を推定し,リアルタイムのリスケジュールを容易にする需要応答型手法を提案する。
ネットワークレベルのアプローチとは違って,本論文では,障害地域上流の重厚な局に注目した。
目的は、自然災害などの非常事態の影響を受けて、当駅を経由する複数の路線で全列車をダイヤ変更することである。
過密による追加事故を防止するため、この駅で過密した乗客の蓄積を避けることに特に注意が必要である。
本研究は, 乗客の到着・退避のダイナミクス, 駅過密, 転がり在庫不足, オープンエンドの中断期間, 複数経路の統合再スケジュール, 脱線による遅延など, このシナリオに関わる課題に対処する。
本研究では, リアルタイム需要満足度, 駅過密, 列車容量利用量, および車道安全を考慮しつつ, 最適再スケジュール時刻, 経路停止時間, 車両配置を決定するために, DRLフレームワークを提案する。
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