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摘要 - 公共巴士运输系统为现代社区的大部分地区提供关键的转移服务。时间性能和维持可靠的服务质量非常重要。不幸的是，由人满为患，车辆故障和道路事故造成的破坏通常会导致服务性能退化。尽管过境机构将有限数量的车辆保留在预备役中，并派遣它们以缓解受影响的路线，但该程序通常是临时的，必须依靠人类的经验和直觉来分配资源（车辆）以在不确定性下影响受到影响的旅行。在本文中，我们描述了一种使用非近视顺序决策程序来解决问题的原则方法，并确定（a）是否有利于预测问题并积极地在具有高样的中断的区域附近的车站运输总线以及（b）确定哪种车辆是否以及要派遣到特定问题的车辆。我们的方法是与大都会运输局合作开发的，用于美国中型城市，并将该系统建模为半马尔可夫决策问题（解决为蒙特 - 卡洛树搜索程序），并表明可以以最大化整体奖励的方式获得对这两个确定的决策问题的答案。我们从生成模型中采样了许多可能的未来，每个期货都被分配给树并使用根并行化处理。我们使用合作伙伴机构的3年数据来验证我们的方法。我们的实验表明，该拟议的框架为乘客增加了2％的服务，同时将Deadhead Miles降低了40％。索引项 - 公共交通，蒙特卡洛，优化
解决公共交通站点和调度问题的在线方法
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