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2020 | OriginalPaper | Buchkapitel

7. Dynamic Lookahead Horizons

verfasst von : Jan Brinkmann

Erschienen in: Active Balancing of Bike Sharing Systems

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

As observed by Ghiani et al., Transp Res Part E: Logist Transp Rev 45(1):96–106, 2009, Voccia et al., Transp Sci, 2017, the length of a lookahead horizon has a significant impact on the solution quality when solving a stochastic-dynamic optimization problem. Therefore, the lookahead horizon must neither be too short nor too long. More precisely, the lookahead horizon needs to match the request pattern. In BSSs, we are facing spatio-temporal request patterns (Sect. 2.​4). Therefore, in this chapter, we approach lookahead horizons for LAs changing in the course of the day. We define a dynamic LA (DLA) to be an LA with lookahead horizons individually selected for certain periods of the time horizon. To this end, we use a procedure originally introduced by Brinkmann et al., Comput Oper Res 106:260–279, 2019a.

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Fußnoten
1
“An Iteration of an VFA’s Approximation Phase”, Sect. 4.​2.​3, p. 38.
 
2
“Overview of a Lookahead Policy”, Sect. 6.​1, p. 51.
 
3
Therefore, introducing periods results in state space aggregation. In Sect. 10.​2, we discuss advanced state space aggregation techniques.
 
4
Just a note for a clearer understanding: In our setting, we have 24 periods. Therefore, after every trajectory, we update 24 values.
 
5
“Inferior” in the sense of higher approximated values.
 
6
In deterministic-static optimization, the Boltzmann exploration is well known as a part of the local search algorithm simulated annealing (Aarts and Korst 1989).
 
7
As small values point out better horizons, negative magnitudes are used. In maximization problems, one does not need negative magnitudes.
 
8
The factor 0.01 is a tuning parameter. Preliminary experiments revealed that good results are achieved with this setting.
 
9
In the case studies (Chap. 8), we use periods of length one hour.
 
Metadaten
Titel
Dynamic Lookahead Horizons
verfasst von
Jan Brinkmann
Copyright-Jahr
2020
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-030-35012-3_7

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