Un modèle agent générique pour la comparaison d'approches d'allocation de ressources dans le domaine du transport à la demande
Résumé
Allocation problems are major issues in managing On-Demand Transport (ODT) systems. They have been studied for decades, and a variety of solutions were proposed. The Approaches to these problems can be classified as centralized and decentralized. Each has its pros and cons in practice.
In this work, we aim to provide a generic model for the problem of online on-demand transport with autonomous vehicles and a multi-agent model dedicated to resource allocation and scheduling in vehicle fleets. This model considers autonomous vehicles that communicate via an inter-vehicular network to satisfy trip requests in an online ODT system.
We validate this model's genericity by applying several allocation approaches (mathematical programming, greedy heuristic, distributed constraint optimization, and auctions) and compare their performance on synthetic scenarios in a real-world city map.
Les problèmes d'allocation sont d'importance majeure dans la gestion des systèmes de transport à la demande (ODT). Ils ont été étudiés pendant des décennies, et diverses solutions ont été proposées. Les approches de résolution peuvent être classées en deux catégories : centralisées et décentralisées. Dans la pratique, chacune a ses avantages et désavantages. Dans ce travail, nous visons à fournir un modèle générique pour le problème du transport à la demande en ligne avec des véhicules autonomes et un modèle multi-agent dédié à l'allocation des ressources et à la planification d'une flotte de véhicules. Ce dernier considère des véhicules autonomes qui communiquent dans un réseau inter-véhiculaire pour satisfaire les demandes de course dans un système ODT. Nous évaluons la généricité de ce modèle en appliquant plusieurs approches d'allocation (programmation mathématique, heuristique gloutonne, optimisation par contraintes distribuées et enchères) et comparons leurs performances sur des scénarios synthétiques générés à partir de données réelles.
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