Optimizing the Strategic Decisions for One-Way Station-Based Carsharing Systems: A Mean-CVaR Approach
Optimizing the Strategic Decisions for One-Way Station-Based Carsharing Systems: A Mean-CVaR Approach
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优化单向车站汽车共享系统的战略决策：一种平均 CVaR 方法
DOI：
10.1109/access.2021.3084287
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
3.9
通讯作者：
Yoshise Akiko
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang Kai;Takano Yuichi;Wang Yuzhu;Yoshise Akiko
该研究的重点是战略决策，包括车站的位置和容量以及设计基于单向车站的汽车共享系统的车队规模。在需求不确定的情况下，引入两阶段风险厌恶随机模型，以最大化平均收益和最小化风险，其中条件风险价值（CVaR）被指定为风险度量。为了有效地解决问题，分支切割算法和场景分解算法的发展。我们根据历史使用数据进行计算实验，并生成有效的边界，以便系统运营商可以在回报和风险之间进行权衡。然后，我们利用一种评估方法来分析引入风险的必要性。最后，通过对比实验阐述了算法的有效性.分支切割算法和情景分解算法都能很好地解决中小规模的问题。对于大规模的问题，不能使用优化求解器或分支切割算法解决，场景分解方法可以在合理的时间内提供有利的解决方案。
The study focuses on the strategic decisions including on the location and capacity of stations and the fleet size for designing the one-way station-based carsharing systems. Under demand uncertainty, we introduce a two-stage risk-averse stochastic model to maximize the mean return and minimize the risk, where the conditional value-at-risk (CVaR) is specified as the risk measure. To solve the problem efficiently, a branch-and-cut algorithm and a scenario decomposition algorithm are developed. We conduct computational experiments based on historical use data and generate efficient frontiers so that the system operator can make a trade-off between return and risk. We then utilize an evaluation method to analyze the necessity of introducing risk. Finally, the efficiency of the proposed algorithms is elaborated through comparative experiments. Both branch-and-cut algorithm and scenario decomposition algorithm can tackle the small- and medium-scale problems well. For large-scale problems that cannot be solved by using an optimization solver or the branch-and-cut algorithm, scenario decomposition method can provide favorable solutions within a reasonable time.
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DOI：
10.2139/ssrn.2165991
发表时间：
2012-10
期刊：
Econometrics: Econometric & Statistical Methods - General eJournal
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--
作者：
Miles Lubin;Kipp Martin;C. Petra;B. Sandikçi
通讯作者：
Miles Lubin;Kipp Martin;C. Petra;B. Sandikçi
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DOI：
--
发表时间：
2013
期刊：
--
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作者：
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通讯作者：
Akira Matsui
DOI：
10.1016/j.trb.2018.09.014
发表时间：
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通讯作者：
Meng Zhao;X. Li;Jiateng Yin;J. Cui;Lixing Yang;S. An
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--
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通讯作者：
G. Pantziou
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1.7
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通讯作者：
W. Fan