A0011+Haoning XI

La mobilité électrique en tant que service (E-AAS) apparaît comme une solution prometteuse pour une mobilité respectueuse de l’environnement à l’avenir, mais les opérateurs MaaS ont eu du mal à atteindre la rentabilité. Nous introduisons un nouvel écosystème de services électroniques en tant que service où les plateformes peuvent tirer parti des recettes provenant du fonds gouvernemental pour la réduction des émissions (FER) en incitant les voyageurs à choisir davantage de services électroniques en tant que service, ce qui réduit les émissions de carbone. Dans un tel écosystème E MaaS, les voyageurs peuvent sélectionner des services électroniques (E)-MaaS ou traditionnels (T)-MaaS et soumettre des demandes de service hétérogènes, telles que la distance, le temps de service, la tolérance aux pertubations et le budget de retard de déplacement, qui sont modélisés comme des entrées. Nous proposons un modèle de jeu multi-leader et multi-abonnés (MLMFG) où chaque leader (plateforme MaaS) est en concurrence pour maximiser ses bénéfices en prenant des décisions opérationnelles telles que la tarification, le ratio d’acquisition des véhicules électriques et l’allocation du forfait E(T)-MaaS tout en anticipant les niveaux de participation des voyageurs. En réponse aux décisions des plateformes, chaque suiveur (voyageur) vise à minimiser ses frais de déplacement en déterminant les niveaux de participation pour les services E(T)-MaaS via plusieurs plateformes MaaS. Nous développons un algorithme de méthode de multiplicateurs alternés (ADMM) pour résoudre le MLMFG proposé. Des expériences numériques complètes basées sur des données réelles en Australie démontrent la convergence et la robustesse de l’algorithme ADMM proposé. De plus, les résultats expérimentaux révèlent comment des facteurs tels que la taille du marché, la demande de voyages, le budget FER, le taux de subvention et les limites des prix unitaires influent sur les bénéfices et les stratégies opérationnelles des différentes plateformes MaaS. Dans l’ensemble, le modèle MLMFG proposé pour l’écosystème de la technologie (E-AAS) fournit des renseignements précieux aux opérateurs de MaaS qui cherchent à équilibrer la rentabilité et la responsabilité environnementale, naviguant ainsi vers un avenir où les objectifs de durabilité et de rentabilité pourraient converger.

Haoning XI

Electric Mobility as a Service (E-MaaS) Ecosystem , Multi-leader multi-follower game (MLMFG) , Mobility resource allocation , Alternating direction method of multipliers (ADMM)