Key points are not available for this paper at this time.
توفر أنظمة النقل بالحافلات العامة خدمات نقل حيوية لقطاعات كبيرة من المجتمعات الحديثة. لذلك، فإن الأداء في الوقت المحدد والحفاظ على جودة الخدمة الموثوقة أمر في غاية الأهمية. للأسف، تؤدي الاضطرابات الناجمة عن الازدحام وفشل المركبات وحوادث الطرق غالبًا إلى تدهور أداء الخدمة. على الرغم من أن وكالات النقل تحتفظ بعدد محدود من المركبات في الاحتياطي وتوجهها لتخفيف الضغط عن الخطوط المتأثرة خلال الاضطرابات، فإن الإجراء غالبًا ما يكون عشوائيًا ويعتمد على الخبرة البشرية والحدس لتخصيص الموارد (المركبات) للرحلات المتأثرة في ظل عدم اليقين. في هذه الورقة، نصف نهجًا مبدئيًا يستخدم إجراءات قرار تسلسلية غير قصيرة الأمد لحل المشكلة وقرار (أ) ما إذا كان من المفيد توقع المشكلات وتوجيه الحافلات بشكل استباقي بالقرب من المناطق التي لديها احتمالية عالية للاضطرابات و(ب) اتخاذ قرار ما إذا كان يجب إرسال مركبة معينة إلى مشكلة معينة. تم تطوير نهجنا بالشراكة مع هيئة النقل الحضري لمدينة متوسطة الحجم في الولايات المتحدة الأمريكية ونموذج النظام كمشكلة قرار شبه ماركوف (تم حلها كإجراء بحث في شجرة مونت كارلو) ويظهر أنه من الممكن الحصول على إجابة لهاتين المسألتين المترابطتين بطريقة تعظم المكافأة الإجمالية (عدد الأشخاص الذين تم خدمتهم). نحن نأخذ عينات من العديد من المستقبلات المحتملة من النماذج التوليدية، يتم تعيين كل واحدة منها إلى شجرة ومعالجتها باستخدام التوازي الجذري. نحن نتحقق من صحة نهجنا باستخدام 3 سنوات من البيانات من وكالتنا الشريكة. تظهر تجاربنا أن الإطار المقترح يخدم 2% من الركاب أكثر مع تقليل أميال المركبات الفارغة بنسبة 40٪.
درس تالوسان وآخرون (ثلاثاء) هذا السؤال.