自律型モジュラー輸送システムの最適な車両スケジュールと充電インフラ計画

公共交通の発展を優先することは、輸送システムの持続可能性を向上させる効果的な方法です。近年、多くの都市でバスの乗客数が減少しています。公共交通システムの運営方式を改革することは、解決すべき重要な課題です。自律型モジュラーバス（AMB）は物理的な連結および切断が可能で、柔軟に車両の容量を調整し、需要の不均衡な条件下でも高品質のサービスを提供します。AMBの採用を促進し、バス路線の運営コストを削減するために、本論文ではAMBの運行計画、充電計画、および充電インフラ構成スキームを同時に決定するための共同最適化手法を提案します。それから、バス路線の運営コストを最小化するための混合整数プログラミングモデルを定式化します。定式化されたモデルを解決するために、列挙、クローンアルゴリズム、粒子群最適化アルゴリズムを組み合わせたハイブリッド知能アルゴリズムを設計します。次に、実際のバス路線を例として提案された方法を検証します。結果は、本論文で開発された方法が、実際の路線運営計画と比較して、運営コストと運用エネルギー消費を削減できることを示しています。具体的には、前者の削減率は23.85%、後者の削減率は5.92%です。この研究の結果は、自律型モジュラー輸送サービスの実現可能性と利点を検証し、都市公共交通システムの持続可能な発展にプラスの貢献をします。