Networks and Spatial Economics

This paper investigates the welfare effect of travelling through congested areas and adverse weather through changes in the speed of individuals’ car trips based on the entire commuting trip. Weather measurements are local and time specific (hourly basis). As most commuters travel twice a day between home and work, we are able to employ panel data techniques, which deals with issues related to unobserved heterogeneity and data selection. We find that travelling through congested areas reduces speed by about 7%. For most commuters the welfare effects of adverse weather conditions are negative but small. However, the commuters’ welfare costs due to rain are rather substantial during the evening peak in congested areas (and up to 12% of the overall commuting costs).

This paper considers evacuation via surface transportation networks in an uncertain environment. We focus on demand uncertainty which can lead to significant infeasibility cost during evacuation, where loss of life or property may appear. We develop a robust linear programming model based on a robust optimization approach where hard constraints are guaranteed within an appropriate uncertainty set. The robust counterpart solutions have been shown tractable. We show that the robustness in evacuation is important and a robust solution outperforms a nominal deterministic solution in both quality and feasibility.

The decisions drivers make, such as choice of route or departure time, constitute typical decision making under uncertainty. Drivers' decision making has been studied within the framework of expected utility theory. However, empirical decisional phenomena violating the premise of expected utility theory have been observed repeatedly. These findings have indicated that decision making is critically affected by the decision frame. It has also been pointed out that the uncertainty of outcome is perceived as an interval of possible resultant values. Based on these findings, we propose hypotheses that: (1) a driver perceives an uncertain travel time as an interval, and (2) a driver decides on a departure time based on a decision frame edited by this interval. To test these hypotheses, we collected data on drivers' departure time choice behavior, n = 335. Decisional phenomena found in this study confirm our hypotheses.

We discuss how the standard Cost-Benefit Analysis should be modified in order to take risk (and uncertainty) into account. We propose different approaches used in finance (Value at Risk, Conditional Value at Risk, Downside Risk Measures, and Efficiency Ratio) as useful tools to model the impact of risk in project evaluation. After introducing the concepts, we show how they could be used in CBA and provide some simple examples to illustrate how such concepts can be applied to evaluate the desirability of a new project infrastructure.

The aim of this work is to increase the precision of the solution of dynamic user equilibrium assuming that the computation takes a reasonable time so that the solution is useful in practice. The proposed method replaces the classical grid-based solution by a near continuous-time solution based on piecewise linear/constant functions that removes a lot of disadvantage of discretization. The testing shows that the precision of the solution can be easily driven by a few approximation parameters that can be changed during computation. Using the proposed method, the near continuous time solution of the dynamic user equilibrium for a real size network can be computed in reasonable computation time.

In this paper we study an actual problem proposed by an agricultural cooperative devoted to harvesting corn and grass. The cooperative uses harvesters for harvesting the crop and trucks for carrying it from the smallholdings to the landowners’ silos. The goal is to minimize the total working time of the machinery. Therefore, the cooperative needs to plan both the harvesters and trucks routing. This routing problem simultaneously incorporates the following characteristics: time windows, nested decisions, processing times required to service each facility and the fact that facilities must be visited in clusters. A binary integer linear programming model is proposed to solve this problem. However, since approaches dealing directly with such formulation lead to considerable computation times, we propose a heuristic alternative solution approach for the problem. The heuristic is applied to the case of the cooperative “Os Irmandiños” with a large number of landowners and smallholdings. We report on extensive computational tests to show that the proposed heuristic approach can solve large problems effectively in reasonable computing time.

In this paper we analyze the effect of including price competition into a classical (market entrant’s) competitive location problem. The multinomial logit approach is applied to model the decision process of utility maximizing customers. We provide complexity results and show that, given the locations of all facilities, a fixed-point iteration approach that has previously been introduced in the literature can be adapted to reliably and quickly determine local price equilibria. We present examples of problem instances that demonstrate the potential non-existence of price equilibria and the case of multiple local equilibria in prices. Furthermore, we show that different price sensitivity levels of customers may actually affect optimal locations of facilities, and we provide first insights into the performance of heuristic algorithms for the location problem.

Mặc dù có ngày càng nhiều nghiên cứu về tối ưu hóa mạng ngẫu nhiên động, lĩnh vực này vẫn chưa được xác định rõ ràng và thống nhất như các lĩnh vực tối ưu hóa mạng khác. Do nhu cầu sử dụng các phương pháp xấp xỉ như lập trình động xấp xỉ, một trong những vấn đề quan trọng nhất chưa được giải quyết là thiếu các tiêu chuẩn tham chiếu đầy đủ. Các giá trị của chính sách thông tin hoàn hảo và chính sách tĩnh không nhạy cảm với sự lan truyền thông tin trong khi chính sách ngắn hạn không phân biệt được tác động của mạng lưới trong giá trị của sự linh hoạt. Chúng tôi đề xuất một giá trị chính sách tham chiếu có thể mở rộng, được định nghĩa từ các giá trị quyền chọn thực tế nhất quán lý thuyết dựa trên các chuỗi mẫu, và ước lượng nó bằng cách sử dụng phân phối giá trị cực trị. Chính sách tham chiếu được đánh giá trên một trường hợp mạng hiện có với các chuỗi đã biết (mạng Sioux Falls từ Chow và Regan 2011a): phân phối Weibull cho thấy độ khớp tốt và tính nhất quán trong mẫu với hơn 200 mẫu. Chính sách tham chiếu được áp dụng thêm trong các thí nghiệm tính toán với hai loại thiết kế mạng linh hoạt khác: một vấn đề định vị cơ sở và thời gian trên mạng của Simchi-Levi và Berman (1988), và vấn đề gọi xe động của Hyytiä và cộng sự (2012). Thí nghiệm đầu tiên đại diện cho một ứng dụng của lớp vấn đề mới và việc sử dụng chính sách tham chiếu như một giới hạn trên để đánh giá các chính sách mẫu, mà có thể đạt được khoảng cách 3% với 350 mẫu. Thí nghiệm thứ hai cho thấy sự nhạy cảm với các thông số có thể lớn hơn mong đợi, đặc biệt khi được so sánh với chính sách tham chiếu đề xuất.