[论文解读] An Online Ride-Sharing Path Planning Strategy for Public Vehicle Systems

Ming Zhu, Xiao-Yang Liu+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 27, 2017

Transportation and Mobility Innovations参考文献 11被引用 11

一句话总结

本文提出了一种针对公共汽车（PV）系统的局部化路径规划策略，通过基于乘客服务质量（QoS）约束（如绕行距离和等待时间）限制搜索范围，将全局搜索转化为高效的局部搜索，从而降低计算复杂度。在曼哈顿出租车数据上的仿真显示，与穷举搜索相比，计算时间减少了22%，与私人电动车相比，能耗降低了24–39%。

ABSTRACT

As efficient traffic-management platforms, public vehicle (PV) systems are envisioned to be a promising approach to solving traffic congestions and pollutions for future smart cities. PV systems provide online/dynamic peer-to-peer ride-sharing services with the goal of serving sufficient number of customers with minimum number of vehicles and lowest possible cost. A key component of the PV system is the online ride-sharing scheduling strategy. In this paper, we propose an efficient path planning strategy that focuses on a limited potential search area for each vehicle by filtering out the requests that violate passenger service quality level, so that the global search is reduced to local search. We analyze the performance of the proposed solution such as reduction ratio of computational complexity. Simulations based on the Manhattan taxi data set show that, the computing time is reduced by 22% compared with the exhaustive search method under the same service quality performance.

研究动机与目标

• 解决在线/动态拼车服务中穷举搜索方法效率低下的问题。
• 在保证乘客服务质量（QoS）的前提下降低计算复杂度。
• 平衡乘客效用（如低绕行、短等待时间）与车辆效率（最小化行驶距离和能耗）。
• 实现实时、可扩展的路径规划，适用于大规模城市部署。
• 利用真实曼哈顿出租车数据评估计算效率提升和能耗节约的性能增益。

提出的方法

• 该方法为每辆车引入一个有限的潜在搜索区域，过滤掉违反预设QoS约束（如最大绕行距离或等待时间）的请求。
• 通过仅关注符合QoS要求的可行请求，将全局路径规划问题转化为局部搜索问题。
• 根据当前车辆路径、服务列表以及未预约请求的起讫点位置，动态修剪搜索空间。
• 该算法优先选择能最小化总车辆行驶距离的拼车机会，同时尊重乘客舒适度和服务水平协议。
• 中心化的云调度器在接收到新请求后实时计算新调度方案，并相应更新车辆路线。
• 该方法使用曼哈顿出租车行程数据进行评估，与穷举搜索和私人电动车（POEV）基线方法进行对比。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在不损害乘客QoS的前提下降低在线拼车路径规划中的计算复杂度？
• RQ2 基于QoS约束的局部搜索在计算时间和可扩展性方面相较于穷举全局搜索的性能优势有多大？
• RQ3 在动态、点对点的拼车系统中，车辆行驶距离与乘客舒适度之间的权衡关系如何？
• RQ4 系统性能（以能耗节约和计算效率衡量）在车辆和请求密度增加时如何变化？
• RQ5 在何种交通状况下（高峰时段 vs. 非高峰时段），所提出的策略能带来最大的性能增益？

主要发现

• 所提出的策略在保持与穷举搜索方法相同服务质量的前提下，将计算时间减少了22%。
• 与私人电动车（POEVs）相比，PV的总行驶距离减少了24%至39%，表明具有显著的节能效果。
• 在PV系统中，每位乘客的能耗成本明显低于POEV，尤其在高峰时段，拼车效率提升使能耗优势更加明显。
• 随着城市规模增大，计算复杂度的降低程度也相应提高，表明在更大城市环境中具有更好的可扩展性。
• 在高峰时段（如8:00和18:00），由于拼车率提高，节省的行驶距离显著增加；而在非高峰时段，由于拼车率低，节省效果微弱甚至为负。
• 在高峰时段（如8:00，800辆车），系统实现了较高的PV利用率，但非高峰时段利用率下降，凸显了动态车辆调配的重要性。