Route guidance: Bridging system and user optimization in traffic assignment

Guidage routier: Rapprochement de l'optimisation du système et de l'optimisation de l'utilisateur dans l'attribution du trafic

Marin Lujak (1, 2) , Stefano Giordani (3) , Sascha Ossowski (1)

1 Centre for Intelligent Information Technologies
2 CERI SN - IMT Nord Europe - Centre for Digital Systems
3 University of Rome TorVergata

In this paper we study the problem of the assignment of road paths to vehicles. Due to the assumption that a low percentage of vehicles follow the routes proposed by route guidance systems (RGS) and the increase of the use of the same, the conventional RGS might shortly result obsolete. Assuming a complete road network information at the disposal of RGSs, their proposed paths are related with user optimization which in general can be arbitrarily more costly than the system optimum. However, the user optimum is fair for the drivers of the same Origin-Destination (O-D) pair but it doesn't guarantee fairness for different O-D pairs. Contrary, the system optimum can produce unfair assignments both for the vehicles of the same as of different O-D pairs. This is the reason why, in this paper, we propose an optimization model which bridges this gap between the user and system optimum , and propose a new mathematical programming formulation based on Nash Welfare optimization which results in a good egalitarian and utilitarian welfare for all O-D pairs. To avoid the issues with the lack of robustness related with the centralized implementation, the proposed model is highly distributed. We test the solution approach through simulation and compare it with the conventional user-and system-optimization.

Dans cet article, nous étudions le problème de l’attribution de chemins à des véhicules. En supposant qu'un faible pourcentage de véhicules empruntent les itinéraires proposés par les systèmes de guidage d'itinéraire (RGS) et leur utilisation accrue, le système RGS conventionnel pourrait bientôt devenir obsolète. En supposant que les RGS disposent d'informations complètes sur le réseau routier, leurs chemins proposés sont liés à l'optimisation de l'utilisateur, qui peut en général être arbitrairement plus coûteuse que l'optimum du système. Toutefois, l'optimum d'utilisation est équitable pour les conducteurs de la même paire origine-destination (O-D), mais il ne garantit pas l'équité pour différentes paires O-D. Au contraire, l’optimum du système peut produire des affectations déloyales, que ce soit pour les véhicules de même ou de différentes paires O-D. C'est la raison pour laquelle, dans cet article, nous proposons un modèle d'optimisation qui comble ce fossé entre l'utilisateur et l'optimum du système, ainsi qu'une nouvelle formulation de programmation mathématique basée sur l'optimisation du bien-être de Nash, qui donne un bon bien-être égalitaire et utilitaire pour tous. paires. Pour éviter les problèmes de manque de robustesse liés à la mise en œuvre centralisée, le modèle proposé est très distribué. Nous testons l'approche de la solution par la simulation et la comparons à l'optimisation conventionnelle de l'utilisateur et du système.

Mots clés: distributed optimization; traffic assignment; route guidance system; distributed coordination; traffic user optimization; traffic system optimization

Domaines: Recherche opérationnelle [math.OC]; Système multi-agents [cs.MA]

Marin Lujak, Stefano Giordani, Sascha Ossowski. Route guidance: Bridging system and user optimization in traffic assignment. Neurocomputing, 2015, 151, pp.449-460. ⟨10.1016/j.neucom.2014.08.071⟩. ⟨hal-01921652⟩