Abstract
Nowadays, vehicles of modern fleets are endowed with advanced devices that allow the operators of a control center to have global knowledge about fleet status, including existing incidents. Fleet management systems support real-time decision making at the control center so as to maximize fleet performance. In this paper, setting out from our experience in dynamic coordination of fleet management systems, we focus on fleets that are open, dynamic and highly autonomous. Furthermore, we propose how to cope with the scalability problem as the number of vehicles grows. We present our proposed architecture for open fleet management systems and use the case of taxi services as example of our approach. We carried out some experiments, which showed our proposed algorithm outperform the most common assignment method both in waiting times of clients and taxi costs.
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Sage
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Este artículo aborda el problema de la gestión dinámica de flotas de vehículos altamente autónomas en entornos abiertos y cambiantes, donde es necesario tomar decisiones en tiempo real para maximizar el rendimiento global del sistema. En los sistemas de gestión de flotas modernos, los centros de control disponen de información global y actualizada sobre el estado de los vehículos y los incidentes existentes, lo que permite mejorar la eficiencia operativa. Sin embargo, el incremento en el número de vehículos y su creciente autonomía plantean importantes desafíos de escalabilidad y coordinación.
A partir de la experiencia de los autores en la coordinación dinámica de flotas, el trabajo propone una arquitectura basada en sistemas multi-agente diseñada específicamente para la gestión de flotas abiertas, dinámicas y altamente autónomas. El enfoque permite distribuir la toma de decisiones entre los distintos agentes, facilitando la adaptación del sistema a cambios en la demanda y evitando los cuellos de botella propios de las soluciones centralizadas.
La arquitectura propuesta se evalúa utilizando el caso de servicios de taxi, mostrando cómo el algoritmo de asignación desarrollado mejora significativamente tanto los tiempos de espera de los clientes como los costes operativos de los vehículos, en comparación con los métodos de asignación más comunes. Los resultados experimentales demuestran que el enfoque propuesto es eficaz, escalable y adecuado para la gestión de flotas modernas en escenarios reales.
Citation
Billhardt H, Fernandez A, Lujak M, et al. Coordinating open fleets. A taxi assignment example. AI Communications: The European Journal on Artificial Intelligence. 2017;30(1):37-52. doi:10.3233/AIC-170722
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