[4Rin1] Interactive Session 2

[4Rin1-20] Nested Rebalacing Optimization for Mobility on Demand

〇Tomoki Nishi¹, Satoshi Koide¹, Keisuke Otaki¹, Ayano Okoso¹ (1. Toyota Central R&D Labs., Inc.)

Keywords:Integer programming, Vehicle rebalancing optimization, Mobility-on-Demand

オンデマンド交通システムは，客からの依頼に応じて配車する交通システムであり，移動をより効率化する有効手段の一つである．顧客のリクエスト場所と車両の配置に大きな乖離がある場合，顧客の待ち時間が増加するなどサービスの質が低下することが知られている．従来研究では，この問題に対しサービスを行っていない車両の再配置も考慮したリバランシング最適化問題を整数計画問題により定式化し，顧客の待ち時間を大幅に削減できることを示した．しかしながら，従来法では車両が配置可能な場所の数が増加するに従い指数関数的に最適化にかかる時間が増加するという問題があった．そこで我々は，粗い粒度のエリアから細かな粒度のエリアへと階層的に車両の配置を最適化する階層的車両配置最適化法を提案し，その有効性を実タクシーのトリップデータを用いて検証した．