論文の概要: Sequential Service Region Design with Capacity-Constrained Investment and Spillover Effect

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.08188v1
• Date: Mon, 09 Mar 2026 10:09:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-10 15:13:15.785979
• Title: Sequential Service Region Design with Capacity-Constrained Investment and Spillover Effect
• Title（参考訳）: キャパシティ制約付きサービス領域設計とスパイルオーバー効果
• Authors: Tingting Chen, Feng Chu, Jiantong Zhang,
• Abstract要約: サービス領域は、サービスネットワークの地理的カバレッジを決定し、長期的な運用パフォーマンスを形作る。 本研究は,2つの実用的かつ未探索な要素を取り入れたシーケンシャルサービス領域設計(SSRD)問題に対処する。 本稿では,実オプション分析をトランスフォーマーに基づく近似ポリシー最適化アルゴリズムと統合するソリューションフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.709046284867599
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Service region design determines the geographic coverage of service networks, shaping long-term operational performance. Capital and operational constraints preclude simultaneous large-scale deployment, requiring expansion to proceed sequentially. The resulting challenge is to determine when and where to invest under demand uncertainty, balancing intertemporal trade-offs between early and delayed investment and accounting for network effects whereby each deployment reshapes future demand through inter-regional connectivity. This study addresses a sequential service region design (SSRD) problem incorporating two practical yet underexplored factors: a $k$-region constraint that limits the number of regions investable per period and a stochastic spillover effect linking investment decisions to demand evolution. The resulting problem requires sequencing regional portfolios under uncertainty, leading to a combinatorial explosion in feasible investment sequences. To address this challenge, we propose a solution framework that integrates real options analysis (ROA) with a Transformer-based Proximal Policy Optimization (TPPO) algorithm. ROA evaluates the intertemporal option value of investment sequences, while TPPO learns sequential policies that directly generate high option-value sequences without exhaustive enumeration. Numerical experiments on realistic multi-region settings demonstrate that TPPO converges faster than benchmark DRL methods and consistently identifies sequences with superior option value. Case studies and sensitivity analyses further confirm robustness and provide insights on investment concurrency, regional prioritization, and the increasing benefits of adaptive expansion via our approach under stronger spillovers and dynamic market conditions.
• Abstract（参考訳）: サービス領域の設計は、サービスネットワークの地理的カバレッジを決定し、長期的な運用パフォーマンスを形作る。 資本的制約と運用上の制約は,大規模デプロイメントの同時実施を妨げる。 結果として生じる課題は、いつ、どこで、いつ、いつ、いつ、要求の不確実性の下で投資するかを判断し、早期と遅延した投資の間の時間的トレードオフをバランスさせ、各デプロイメントが地域間の接続を通じて将来の需要を享受するネットワーク効果を考慮に入れることである。 本研究は,1期間あたりの投資可能な地域数を制限する$k$- Region制約と,投資決定と需要進化をリンクする確率的流出効果という,実用的かつ未探索な2つの要因を取り入れたサービス領域設計(SSRD)問題に対処する。 結果として生じる問題は、不確実性の下で地域ポートフォリオのシークエンシングを必要とし、実現可能な投資シーケンスの組合せ的爆発を引き起こす。 この課題に対処するために、実オプション分析(ROA)とTransformer-based Proximal Policy Optimization(TPPO)アルゴリズムを統合するソリューションフレームワークを提案する。 ROAは投資シーケンスの時間間オプション値を評価し、TPPOは全列挙なしに高いオプション値シーケンスを直接生成するシーケンシャルポリシーを学習する。 現実的なマルチリージョン設定に関する数値実験により、TPPOはベンチマークDRL法よりも高速に収束し、オプション値の優れたシーケンスを一貫して識別することを示した。 ケーススタディと感度分析は、より堅牢性を確認し、投資の並行性、地域優先化、およびより強力な流出状況と動的な市場条件下での我々のアプローチによる適応的拡大のメリットの増大に関する洞察を提供する。

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