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【考察】
● 24時間継続して割り当て処理を試行した場合 ,
提案したモデルの再配置コストの推移が有意.
● 対象となる自転車のスケールや時間帯に応じて適切なモデルが変化する
○ 小規模の場合, 割り当て処理開始後8時間程度までは,
リクエストを1分間ストックするかどうかに影響は見られない.
○ 大規模であるほど, バッチ最適化モデルがより再配置コストを抑えられる
ことが期待される。
○ 長時間運用することになる場合はリクエストをストックするバッチ最適化
割り当てモデルが適しているが, 短時間の運用である場合は逐次最適化
割り当てモデルが適している傾向にあると考えられる.
■ ストックする時間幅に関しては , 1分以上大きくしても , 再配置コス
トに大きな改善は見られないことが示唆される .
● 自転車よりも移動距離が大きくなるタクシーデータを利用したため ,
実際の自転車利用の場合はもう少し再配置コストは小さくなることが考えら
れる.