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赫曼特·盖洛特;哈沙，洪纳帕;萨蒂什·乌库苏里。

随机运输网络每日拥挤定价的最优控制方法。 （英语） Zbl 1458.90200号

计算。操作。物件。 119，文章ID 104929，20 p.（2020）.
摘要：拥挤定价已成为路网交通需求管理的有效工具。本文提出了一种考虑需求不确定性和弹性的每日时间尺度拥挤定价的最优控制方法。旅行者根据前一天经验丰富的系统旅行时间来决定是否旅行，交通管理人员则会做出收费决定，以最大限度地减少长时间内的平均系统旅行时间。我们将问题表示为马尔可夫决策过程（MDP），并对问题进行分析，以确定它是否满足进行满意解分析的条件。MDP的这种分析通常取决于状态空间的类型以及旅行时间函数的有界性。我们不约束旅行时间函数是有界的，并围绕加权超形式压缩进行了分析，这种压缩对于无界旅行时间函数同样适用。我们发现，公式化的MDP满足一组假设，以确保Bellman的最优条件。通过这个结果，表明了MDP的最优平均成本的存在性。提出了一种基于近似动态规划的方法来解决控制问题的实现和计算问题。数值结果表明，该方法有效地解决了该问题，并产生了准确的解。

MSC公司：

90B20型 运筹学中的交通问题
第49季度22 最佳运输
90B15号机组 运筹学中的随机网络模型
90立方厘米 动态编程
90立方厘米 马尔可夫和半马尔可夫决策过程

关键词：

高峰期行车收费;最优控制;日常时间刻度;马尔可夫决策过程

软件：

优化工具箱;Matlab公司;TOMLAB公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛H.Gehlot｝等人，计算机。操作。第119号决议，文章ID 104929，20 p.（2020；Zbl 1458.90200）
全文： DOI程序 arXiv公司

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