Abstract

In this paper we study the problem of the assignment of road paths to vehicles. Due to the assumption that a low percentage of vehicles follow the routes proposed by route guidance systems (RGS) and the increase of the use of the same, the conventional RGS might shortly result obsolete. Assuming a complete road network information at the disposal of RGSs, their proposed paths are related with user optimization which in general can be arbitrarily more costly than the system optimum. However, the user optimum is fair for the drivers of the same Origin-Destination (O-D) pair but it doesn't guarantee fairness for di erent O-D pairs. Contrary, the system optimum can produce unfair assignments both for the vehicles of the same as of di erent O-D pairs. This is the reason why, in this paper, we propose an optimization model which bridges this gap between the user and system optimum, and propose a new mathematical programming formulation based on Nash Welfare optimization which results in a good egalitarian and utilitarian welfare for all O-D pairs. To avoid the issues with the lack of robustness related with the centralized implementation, the proposed model is highly distributed. We test the solution approach through simulation and compare it with the conventional user- and system-optimization.
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En este artículo estudiamos el problema de la asignación de rutas viarias a los vehículos. Debido a la suposición de que un bajo porcentaje de vehículos sigue las rutas propuestas por los sistemas de guiado de rutas (RGS) y al incremento en el uso de dichos sistemas, los RGS convencionales podrían quedar obsoletos en un futuro próximo. Suponiendo que los RGS disponen de información completa de la red viaria, las rutas que proponen están relacionadas con la optimización del usuario, que en general puede resultar arbitrariamente más costosa que el óptimo del sistema. No obstante, el óptimo del usuario es equitativo para los conductores que comparten el mismo par origen-destino (O-D), pero no garantiza la equidad entre distintos pares O-D. Por el contrario, el óptimo del sistema puede producir asignaciones injustas tanto para los vehículos de un mismo par O-D como para los de diferentes pares O-D. Por esta razón, en este trabajo proponemos un modelo de optimización que tiende un puente entre el óptimo del usuario y el óptimo del sistema, y presentamos una nueva formulación de programación matemática basada en la optimización del bienestar de Nash, que proporciona un buen equilibrio entre el bienestar igualitario y utilitarista para todos los pares O-D. Para evitar los problemas de falta de robustez asociados a una implementación centralizada, el modelo propuesto es altamente distribuido. Evaluamos el enfoque de resolución mediante simulación y lo comparamos con las optimizaciones convencionales basadas en el óptimo del usuario y en el óptimo del sistema.

Citation

Lujak, Marin, Stefano Giordani, and Sascha Ossowski. "Route guidance: Bridging system and user optimization in traffic assignment." Neurocomputing 151 (2015): 449-460.

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