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核心概念
本文提出了一種基於共乘的新型隨需接駁服務（RPaF），並設計了高效的營運演算法，透過模擬實驗證明該服務在服務率和乘客平均出行時間方面優於現有隨需接駁服務。
摘要
共乘派遣演算法研究：以新型隨需接駁服務為例
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Novel operational algorithms for ride-pooling as on-demand feeder services
現有的主要接駁模式包括步行、自行車、駕車、計程車和固定路線公車等，但這些模式在機動性、可及性和效率方面存在不足。
隨需交通（ODT）和共乘（RP）服務結合了隨需和共乘的特性，旨在平衡上述三個方面。
早期的隨需共乘接駁服務研究主要圍繞著電話叫車（DAR）服務展開，重點關注單次車輛出車的路線和時間安排問題。
隨著通訊技術的進步，ODT 和 RP 服務應運而生，它們繼承了傳統公共交通和計程車服務的營運特點。
ODT 服務採用分區策略，並對每個區域採用基於週期發車間隔的營運方式，而 RP 服務則根據時空接近度攔截分佈在網路中的車輛的行程請求。
現有文獻缺乏對這兩種接駁模式的系統比較，忽略了它們細微的營運特點差異帶來的影響。
本文旨在深入研究 RPaF 在隨機和動態環境下的效率。
探討 RPaF 與其他隨需接駁服務（如 RSaF 和 Flex-FBT）相比的性能差異和應用範圍。
深入探究
如何將 RPaF 服務與其他交通模式（如公共交通和私人汽車）整合，以構建更全面和可持續的城市交通系統？
將 RPaF 服務整合到現有的城市交通系統中，可以打造一個更有效率、便捷和可持續的交通網絡。以下是一些整合 RPaF 服務與其他交通模式的策略：
1. 與公共交通系統的整合
接駁運輸： RPaF 可以作為公共交通系統的接駁運輸工具，解決「第一英里」和「最後一英里」的問題。RPaF 車輛可以根據乘客需求，將他們從家或辦公室等分散的地點接送到附近的公共交通樞紐（如地鐵站、公車站），反之亦然。
實時資訊整合： 將 RPaF 服務的實時資訊（如車輛位置、預計到達時間）整合到公共交通的應用程式中，讓乘客可以規劃完整的旅程，並輕鬆轉乘不同的交通工具。
聯合票務系統： 建立 RPaF 服務與公共交通的聯合票務系統，讓乘客可以使用單一票證或應用程式支付所有交通工具的費用，簡化支付流程。
需求導向的公共交通路線調整： 根據 RPaF 的營運數據和乘客需求，動態調整公共交通路線和班次，優化整體運輸效率。
2. 與私人汽車的整合
停車場接駁： 在市中心或交通樞紐附近設置 RPaF 專用停車場，鼓勵駕駛人將私人汽車停放在郊區，並使用 RPaF 服務進入市中心，減少交通擁堵。
基於 RPaF 的共乘服務： 開發基於 RPaF 的共乘服務平台，讓擁有私人汽車的車主可以順路搭載其他乘客，提高車輛使用率，並減少交通流量。
3. 其他整合策略
數據共享與分析： 建立交通數據共享平台，讓 RPaF 營運商、公共交通機構和城市交通管理部門可以共享和分析交通數據，優化交通流量和資源配置。
政策鼓勵和補貼： 政府可以制定政策鼓勵民眾使用 RPaF 服務，例如提供補貼、減免稅費等，促進 RPaF 服務的發展。
4. 可持續發展目標
減少碳排放： RPaF 服務可以鼓勵共乘，減少道路上的車輛數量，從而降低碳排放，改善空氣品質。
提高交通效率： 通過優化路線規劃和車輛調度，RPaF 服務可以提高交通效率，減少交通擁堵和能源消耗。
促進社會公平： RPaF 服務可以為行動不便或居住在偏遠地區的民眾提供更便捷的交通服務，促進社會公平。
在高密度需求情境下，RPaF 服務的性能表現如何？如何優化 RPaF 服務的營運策略以應對高峰時段的交通擁堵？
在高密度需求情境下，RPaF 服務的性能表現會面臨挑戰，主要體現在以下幾個方面：
匹配效率下降： 由於需求量大，系統需要處理大量的乘客請求和車輛資訊，導致匹配時間延長，影響乘客的等待時間。
路線規劃複雜度增加： 高需求密度下，系統需要為每輛車規劃更複雜的路線，以滿足更多乘客的需求，這會增加計算量和路線的總長度。
交通擁堵影響： 高峰時段的交通擁堵會影響 RPaF 車輛的行駛速度和準確性，導致乘客的行程時間延長。
為了應對高密度需求情境下的挑戰，可以採取以下優化策略：
1. 優化匹配演算法：
區域劃分匹配： 將服務區域劃分為多個子區域，並根據乘客和車輛的位置進行區域匹配，減少匹配範圍和計算量。
預測模型： 利用歷史數據和機器學習技術，預測不同時間和地點的乘客需求，提前進行車輛調度和路線規劃。
動態定價： 在高峰時段實行動態定價策略，根據供需關係調整價格，鼓勵乘客錯峰出行，平衡供需矛盾。
2. 優化路線規劃：
拼車池擴大： 適當放寬拼車條件，例如允許更大的繞路距離或更長的等待時間，以提高車輛的載客率。
實時路況導航： 利用實時路況資訊，動態調整車輛的行駛路線，避開擁堵路段，縮短行程時間。
3. 其他優化策略：
車隊規模動態調整： 根據需求預測，在高峰時段增加車輛供應，以滿足乘客需求。
與其他交通模式協同： 鼓勵乘客在高峰時段選擇公共交通工具，例如提供轉乘優惠或優先匹配等，減輕 RPaF 服務的壓力。
總之，通過優化營運策略和技術手段，RPaF 服務可以在高密度需求情境下提供更有效率和可靠的交通服務。
隨著自動駕駛技術的發展，RPaF 服務將如何演變？自動駕駛車輛的應用將如何影響 RPaF 服務的效率和成本？
自動駕駛技術的發展將為 RPaF 服務帶來革命性的變化，主要體現在以下幾個方面：
1. 效率提升：
全天候運營： 自動駕駛車輛可以24小時不間斷運營，不受駕駛員疲勞和工作時間的限制，提高服務效率和可及性。
更優的路線規劃： 自動駕駛系統可以利用更精確的交通數據和更強大的計算能力，規劃出更優的路線，縮短乘客的行程時間。
提高安全性： 自動駕駛系統可以減少人为因素造成的交通事故，提高 RPaF 服務的安全性。
2. 成本降低：
人力成本降低： 自動駕駛車輛不需要駕駛員，可以節省大量的人力成本，例如薪資、福利和培訓費用。
運營效率提升： 自動駕駛系統可以優化車輛的燃油效率和維護成本，降低運營成本。
3. 服務模式創新：
個性化服務： 自動駕駛技術可以根據乘客的個人需求，提供更加個性化的服務，例如車內溫度、音樂和娛樂設施等。
按需服務： 自動駕駛 RPaF 車輛可以根據乘客的需求，提供更加靈活的按需服務，例如隨時隨地上下車。
4. 挑戰和應對：
技術成熟度： 自動駕駛技術仍處於發展階段，需要進一步提高其可靠性和安全性。
法律法規： 自動駕駛車輛的法律法規尚未完善，需要制定相關法律法規來規範其運營。
社會接受度： 公眾對自動駕駛技術的接受度還需要時間，需要加強宣傳和教育，提高公眾的認知度和信任度。
總之，自動駕駛技術的發展將推動 RPaF 服務向著更加高效、便捷、安全和可持續的方向發展，為城市交通帶來新的發展機遇。
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