[논문 리뷰] Dial-a-ride problem with modular platooning and en-route transfers

Zhexi Fu, Joseph Y.J. Chow|arXiv (Cornell University)|2022. 12. 01.

Transportation and Mobility Innovations인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 동적 플라atoon 형성과 도중 이동 전환 기능을 갖춘 모듈러 차량을 사용하는 온디맨드 이동 서비스를 위한 새로운 프레임워크인 모듈러 다이얼어라이드 문제(MDARP)를 제안한다. 혼합정수선형계획모델(MILP)과 스티너 트리 기반의 대규모 이웃 탐색 휴리스틱을 제안하며, 시험된 시나리오에서 기존 온디맨드 서비스 대비 차량 주행 비용은 최대 52.0% 감소하고, 승객 서비스 시간은 35.6%, 총 비용은 29.4% 감소함을 입증한다.

ABSTRACT

Modular vehicles (MV) possess the ability to physically connect/disconnect with each other and travel in platoon with less energy consumption. A fleet of demand-responsive transit vehicles with such technology can serve passengers door to door or have vehicles deviate to platoon with each other to travel at lower cost and allow for en-route passenger transfers before splitting. A mixed integer linear programming (MILP) model is formulated to solve this "modular dial-a-ride problem" (MDARP). A heuristic algorithm based on Steiner-tree-inspired large neighborhood search is developed to solve the MDARP for practical scenarios. A set of small-scale synthetic numerical experiments are tested to evaluate the optimality gap and computation time between exact solutions of the MDARP using commercial software and the proposed heuristic. Large-scale experiments are conducted on the Anaheim network with 378 candidate join/split nodes to further explore the potentials and identify the ideal operation scenarios of MVs. The results show that MV technology can save up to 52.0% in vehicle travel cost, 35.6% in passenger service time, and 29.4% in total cost against existing on-demand mobility services in the scenarios tested. Results suggest that MVs best benefit from platooning by serving "enclave pairs" as a hub-and-spoke service.

연구 동기 및 목표

• 모듈러 차량이 동적으로 플라atoon을 형성하고 도중 이동 전환을 가능하게 함으로써 온디맨드 이동 서비스의 비효율성을 해결하고자 한다.
• 차량의 결합/분리 및 이동 전환을 포함한 모듈러 차량 운영의 복잡성을 반영한 혼합정수선형계획모델(MILP)을 개발하고자 한다.
• 스티너 트리 기반의 구조를 모티브로 삼은 대규모 이웃 탐색(LNS) 기반의 휴리스틱 알고리즘을 설계하여 대규모 MDARP 인스턴스를 효율적으로 해결하고자 한다.
• 현실적인 도시 네트워크에서 기존 온디맨드 대중교통 대비 모듈러 차량의 비용 및 시간 절감 효과를 평가하고자 한다.
• 특히 허브-스포크 서비스 패턴을 통해 모듈러 차량이 최대의 이점을 제공할 수 있는 이상적인 운영 시나리오를 규명하고자 한다.

제안 방법

• 차량의 결합/분리 결정, 승객 라우팅, 플라atoon 제약 조건을 포함한 MDARP를 표현하기 위해 혼합정수선형계획모델(MILP)을 수립한다.
• 스티너 트리 기반의 구성 단계를 갖춘 대규모 이웃 탐색(LNS) 기반의 휴리스틱 알고리즘을 개발하여 고품질의 초기 해를 생성한다.
• 차량 루트, 플라atoon 구성, 전환 지점의 수정을 통해 이웃 해를 탐색하는 국소 탐색 절차를 구현한다.
• 후보 결합/분리 노드에 집중함으로써 계산 복잡도를 감소시키기 위해 대규모 인스턴스를 처리하기 위한 분해 전략을 구현한다.
• 소규모 인스턴스에서 정확한 MILP 해와의 비교를 통해 휴리스틱의 최적성 갭과 계산 시간을 평가한다.
• 성능 및 확장성 평가를 위해 378개의 후보 결합/분리 노드를 가진 애나하임 네트워크를 대규모 테스트베드로 활용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 도중 이동 전환 기능을 갖춘 모듈러 플라atoon 형성은 온디맨드 이동 서비스에서 차량 주행 비용, 승객 서비스 시간, 총 비용에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 소규모 인스턴스에서 제안된 휴리스틱의 최적성 갭과 계산 시간은 정확한 MILP 해와 비교해 어떻게 되는가?
• RQ3 어떤 운영 시나리오에서 모듈러 차량이 가장 큰 비용 및 시간 절감 효과를 발휘하는가?
• RQ4 다양한 네트워크 구조와 수요 패턴에서 모듈러 차량의 성능은 어떻게 변하는가?
• RQ5 '에클레임 페어'와 허브-스포크 구조는 모듈러 차량 운영의 이점을 극대화하는 데 어떤 역할을 하는가?

주요 결과

• 시험된 시나리오에서 모듈러 차량은 기존 온디맨드 이동 서비스 대비 차량 주행 비용을 최대 52.0%까지 감소시킨다.
• 최적화된 플라atoon 형성과 전환 조율 덕분에 승객 서비스 시간은 최대 35.6% 감소한다.
• 주행 비용과 운영 비용의 병합 절감으로 총 시스템 비용은 최대 29.4% 감소한다.
• 소규모 인스턴스에서 정확한 MILP 솔버 대비 휴리스틱은 훨씬 빠른 계산 시간으로 근접 최적 해를 달성한다.
• 모듈러 차량이 '에클레임 페어'를 수송하는 허브-스포크 시스템으로 운영될 경우 가장 큰 이점이 실현된다.
• 애나하임 네트워크를 활용한 대규모 실험을 통해 MDARP 프레임워크의 확장성과 실용적 타당성이 확인되었다.