A new stochastic model for carsharing suited to free-floating
Notice bibliographique
Résumé
In car-sharing, free-floating is becoming increasingly popular. It means that the shared cars are parked in the public space without dedicated parking spaces. For the operator, this solves the problem of parking space requirements. But the acute imbalance problem shows the need of stochastic modelling and analysis. In this paper, a new stochastic model adapted to free-floating is proposed, taking into account the sharing of public space between private and free-floating cars. As is generally the case, the model consists of dividing the service area into small zones, with free-floating car dynamics adapted to usage, meaning car reservation, one-waytrip and no parking space reservation. The originality of our model is that, due to the presence of private cars, the capacity of a zone seen by free-floating cars is random. We show that, unlike in station-based car-sharing systems, it is not limited. In addition, a stochastic averaging principle governs the behavior of free-floating cars. We exhibit a phase transition between a non-saturated regime where free-floating cars can always be parked and a saturated regime where free-floating cars cannot find an available parking space with positive probability. This probability is entirely determined by the environment - parameters of private cars and public space- which means that the operator cannot act on the proportion of zones without available parking spaces. The solution of the dimensioning problem -finding the optimal fleet size to minimize the number of zones without available free-floating cars or parking spaces- is completely different from that of station-based car-sharing which is a trade-off. It consists in claiming that the more free-floating cars there are in the system, the more satisfied users are, assuming always that private cars are much more numerous that free-floating cars.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».