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Efficient insertion and reoptimization algorithms for a customer-oriented dynamic dial-a-ride problem
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AI
DOI：10.1007/s00291-026-00847-0.png)
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摘要
En 中文
本文研究大城市中共享出行服务商的面向客户的随机动态按需乘车问题。由于存在竞争性出行服务，共享出行服务商需要为顾客提供短等待和短旅行时间。新顾客请求的插入旨在最大化其接受概率，该概率取决于顾客绕行时间与其直接旅行时间的关系。通过评估未来顾客行程吸引力的潜力函数，将当前和未来顾客之间的权衡纳入考虑。为快速计算报价，我们引入了多个预计算步骤，这些步骤在两个顾客请求之间进行，同时采用聚类和采样方法以减少计算工作量并利用并行化。这些方法能够解决涉及更多顾客的实例。我们的方法通过包含2700个实例的全面计算研究进行评估。主要结果是，当前和未来顾客利益的权重应相等。此外，该方法可被服务商用于调控系统性能。在给定期望服务水平（即接受率）的情况下，服务商可利用该方法决定达到该服务水平所需的车辆数量。此外，配送时间窗口的长度对于解决足够高的自由度以重新插入已接受顾客以利于新顾客与已接受顾客的系统吸引力之间的权衡至关重要。
Keyword:
Stochastic-dynamic dial-a-ride problem
Insertion
Lookahead
Acceptance probability
Potential for future customers
Clustering