Optimierung der On-Demand-Mobilität mit Multi-Agenten-Systemen

Der Transport von Menschen in Städten verändert sich durch neue Systeme, die Mobilität auf Abruf anbieten. Firmen wie Uber und DiDi sind ganz vorne mit dabei. Diese Systeme ermöglichen es den Kunden, Fahrten anzufordern, wann immer sie wollen, was zu schnelleren Reaktionszeiten und niedrigeren Kosten führt. Infolgedessen konzentrieren sich die Betreiber dieser Systeme darauf, mehr Geld zu verdienen, da die Kosten hauptsächlich aus der Fahrzeugnutzung und nicht aus den Fahrerlöhnen kommen.

Die Betreiber stehen vor zwei wichtigen Entscheidungen: Welche Kundenanforderungen sollen angenommen werden und wie werden Fahrzeuge zugeteilt, um diese Anfragen zu erfüllen? Ausserdem müssen sie ungenutzte Fahrzeuge umverteilen, um der erwarteten Nachfrage gerecht zu werden. Das schafft ein herausforderndes Problem für die Betreiber, das wir mithilfe fortschrittlicher Algorithmen untersuchen werden, die die Entscheidungsfindung unterstützen.

#Aktuelle Methoden

Es werden verschiedene Algorithmen genutzt, um Systeme für Mobilität auf Abruf zu verwalten, von einfachen regelbasierten Systemen bis hin zu komplexeren lernbasierten Methoden. Die meisten aktuellen Ansätze arbeiten entweder mit einem einzigen Fahrzeug oder mehreren Fahrzeugen unabhängig, was ihre Fähigkeit einschränkt, die Komplexität der realen Welt effektiv zu bewältigen.

Einige Methoden verwenden beispielsweise maschinelles Lernen, um zu entscheiden, wie Passagiere abgeholt und abgesetzt werden. Andere konzentrieren sich auf das Rebalancing von Fahrzeugen, kombinieren jedoch diese beiden Aspekte nicht gut. Neueste Studien zeigen, dass Multi-Agenten-Systeme, in denen mehrere Fahrzeuge zusammenarbeiten, besser abschneiden könnten als Einzel-Agenten-Systeme.

#Unser Ansatz

Wir schlagen eine neue Methode vor, die sowohl die Fahrzeugdisposition als auch das Rebalancing in einem Multi-Agenten-Rahmen kombiniert. Das bedeutet, dass jedes Fahrzeug wie eine eigene Entscheidungseinheit agiert, alle verfügbaren Anfragen bewertet und mit anderen verhandelt. Unser Ansatz zielt darauf ab, die Einnahmen zu maximieren und gleichzeitig eine effiziente Fahrzeugnutzung sicherzustellen.

Um unsere Methode zu bewerten, vergleichen wir sie mit bestehenden Benchmark-Systemen in realen Umgebungen. Wir haben Algorithmen entwickelt, die das gemeinsame Lernen zwischen Fahrzeugen berücksichtigen und sowohl die Annahme der Anfragen als auch das Fahrzeugrebalancing gemeinsam optimieren.

#Problemstellung

Das Problem, das wir angehen, besteht darin, dass ein zentraler Betreiber eine Flotte von Fahrzeugen verwalten muss, um über einen bestimmten Zeitraum hinweg zufällige Kundenanforderungen zu erfüllen. Die Betreiber müssen sofort reagieren, was bedeutet, dass sie Entscheidungen darüber, welche Anfragen angenommen werden sollen, nicht aufschieben können. Sobald eine Anfrage angenommen wird, muss ein Fahrzeug den Kunden innerhalb einer festgelegten Wartezeit erreichen.

Zusätzlich kann der Betreiber ungenutzte Fahrzeuge in Gebiete umverteilen, in denen ein Anstieg der Nachfrage zu erwarten ist, um sicherzustellen, dass das Angebot mit den voraussichtlichen Kundenanfragen übereinstimmt. Dieser Aspekt fügt dem Entscheidungsprozess eine weitere Komplexitätsebene hinzu, die wir angehen wollen.

#Methodologie

Unsere Methode verwendet ein Multi-Agenten-Lernsystem. Jedes Fahrzeug agiert unabhängig, arbeitet jedoch auch mit anderen zusammen, um Anfragen zu bewerten. Das System nutzt ein neuronales Netzwerk, um die Gewichtungen für jede Anfrage zu bestimmen.

Wir aggregieren die Anfrageninformationen und Fahrzeugpositionen, um eine einheitliche Eingabe für unseren Entscheidungsprozess zu schaffen. Jedes Fahrzeug bewertet seine Umgebung, die aktuellen Anfragen und die erwartete Nachfrage basierend auf historischen Daten. Diese intelligente Bewertung hilft dem System, in Echtzeit Entscheidungen darüber zu treffen, welche Anfragen angenommen oder abgelehnt werden sollen.

#Fahrzeug- und Anfragebewertung

Jedes Fahrzeug bewertet die verfügbaren Anfragen basierend auf verschiedenen Merkmalen, wie aktuellen Positionen, erwarteten Reisezeiten und der Entfernung zu Abhol- oder Absetzstandorten. Indem wir eine robuste Darstellung jeder Anfrage erstellen, können wir besser bestimmen, welche unter den Einschränkungen von Zeit und Ressourcen angenommen werden sollen.

Das System verwendet einen parallelen Ansatz, der es mehreren Fahrzeugen ermöglicht, Anfragen gleichzeitig zu bewerten. Dies erhöht die Effizienz und hilft dabei, gut informierte Entscheidungen zu treffen, die die Gewinne maximieren und die Kundennachfrage erfüllen.

#Herausforderungen bei der Disposition und dem Rebalancing

Die doppelte Herausforderung, Anfragen zu dispatchen und Fahrzeuge neu zu balancieren, macht unseren Ansatz komplex. Wenn ein Fahrzeug beschäftigt ist, um eine Kundenanfrage zu erfüllen, kann es nicht auf neue Anforderungen reagieren und könnte profitable Gelegenheiten verpassen. Andererseits steigen die Kosten des Betreibers, wenn zu viele Fahrzeuge untätig sind, ohne dass entsprechende Gewinne erwirtschaftet werden.

Um diese Probleme zu lösen, integrieren wir Elemente wie die Belohnung von Fahrzeugen dafür, nur auf Anfragen mit hohem Gewinn zu warten, während wir dennoch die Möglichkeit des Rebalancings bieten. Das stellt sicher, dass Fahrzeuge weise dispatched werden, um die Erträge über die Zeit zu maximieren.

#Experimentelles Design

Um die Leistung unserer Methode zu bewerten, führen wir Experimente mit realen Daten durch. Wir analysieren den New Yorker Taxi-Datensatz, der eine reichhaltige Quelle für Kundenanfragen und Muster bietet. Der Datensatz ermöglicht es uns, unsere Multi-Agenten-Methode mit einfacheren, gier-basierten Ansätzen zu vergleichen.

Wir unterteilen New York City in verschiedene Betriebszonen und behandeln jede als einen separaten Markt, in dem Fahrzeuge Kunden abholen oder absetzen können. Diese Segmentierung hilft uns zu verstehen, wie unsere Methode unter verschiedenen Nachfragebedingungen funktioniert.

#Ergebnisse

Die Experimente zeigen, dass unser Ansatz die bestehenden Benchmarks erheblich übertrifft, insbesondere in Bezug auf das Management von Disposition und Rebalancing. Unser Algorithmus verbessert die Gesamteinnahmen um einen signifikanten Betrag im Vergleich zu einfachen gier-basierten Ansätzen, die nur sofortige Gewinne berücksichtigen, ohne für die Zukunft zu planen.

Unsere Methode ermöglicht flexible Fahrzeugumteilungen und passt sich basierend auf der Echtzeitanfrage an, was traditionelle Methoden oft übersehen. Dieses Merkmal ist besonders vorteilhaft in Spitzenzeiten oder bei plötzlichen Nachfrageschwankungen.

#Leistungsanalyse

Durch die Analyse verschiedener Metriken überprüfen wir, dass unser Ansatz zu einer effektiveren Fahrzeugverwaltung führt. Unser System reduziert beispielsweise die Wartezeiten, indem es hochprofitable Anfragen priorisiert, was zu zufriedeneren Kunden und besserer Gesamteffizienz führt.

Ausserdem hilft die Möglichkeit, Fahrzeuge neu zu balancieren, Situationen zu vermeiden, in denen zu viele Fahrzeuge untätig sind. Unser Algorithmus passt sich dynamisch an die Anforderungen der Betriebsbereiche an, was die Effektivität der Operationen erhöht.

#Fazit

Zusammenfassend haben wir einen neuen Multi-Agenten-Ansatz zur Verwaltung von Mobilitätssystemen auf Abruf entwickelt. Durch die Integration von Fahrzeugdisposition und Rebalancing bieten wir eine umfassende Lösung, die sich an reale Bedingungen anpasst und die Gewinne maximiert.

Die Experimente zeigen, dass unser Ansatz nicht nur effektiv, sondern auch skalierbar ist. Während wir weiterhin unsere Algorithmen verfeinern und anpassen, wollen wir noch komplexere Herausforderungen im Bereich der urbanen Mobilität angehen.

Unsere Erkenntnisse stellen einen bedeutenden Fortschritt darin dar, wie der urbane Transport effizienter durch intelligente, automatisierte Systeme verwaltet werden kann. Wir glauben, dass diese Methode zur Gestaltung der Zukunft des urbanen Transports beitragen kann, was zu einem verbesserten Service für die Kunden und einer besseren Ressourcennutzung für die Betreiber führt.