ミシガン大学、キャンパスバス網をハブ・アンド・スポーク型に再設計し、バスを半分の乗車率で運行

COVIDの感染拡大時、ミシガン大学のキャンパスバスシステムは矛盾に直面した。州の距離確保規則によりバスの乗車は座席数のおよそ半分に制限されたが、キャンパスは同じ学生を同じ車両数で輸送し続けなければならなかった。明白な対応は運行頻度を削減し、待ち時間を爆発させることだった。

ミシガン大学の産業・オペレーションズエンジニアリング学科のチームは、代わりにネットワークを再設計した。彼らは路線とダイヤの再設計をハブ・アンド・スポーク問題に変換する混合整数計画モデルを構築し、学生の活動に関する実データを用いて、ハブをどこに置くべきか、新しい路線がどの停留所にサービスを提供するかを決定した。

設計ルールは安全制約を直接組み込んだ。すべての新路線は端から端まで15分未満でなければならず、バスは座席定員の50%以下の乗車率で運行し、バスの総数はパンデミック前と同じに保たれた。モンテカルロシミュレーションにより、ピーク需要の変動、距離確保要件の変更、バスの故障をサンプリングし、運用開始前に計画をストレステストした。

大学は2020-21学年度に向けて新しいハブ・アンド・スポーク型の路線とダイヤを導入し、車両数を一定に保ちながら短い路線で半分空のバスを運行した。つまり、さもなければサービス崩壊となったはずの状況を、ネットワークの再設計で乗り切った。

サービスを削減するのではなく、ネットワークのトポロジーを再設計する

ハブ・アンド・スポークは容量が存在する場所に流れを集中させる。座席の50%という厳格な上限の下では、乗客をハブ経由でルーティングすることで、各バスが直行路線で半分空のまま走るのではなく、上限まで乗車率を満たすことができる。

実際の学生活動データがモデルの根拠となった。ハブの配置は、キャンパス需要に関する行政側の推測ではなく、学生が実際に移動する場所から導かれた。

導入前のシミュレーション：需要ピーク、距離確保規則、故障にわたるシナリオをサンプリングしたことで、一路線も変更する前に計画の耐性が確保され、大学がそれを採用する決断につながった。

車両数は固定された。バス台数を変えずに保つことで、設計コストは再配分の労力のみとなった。パンデミックの最中に調達と人員配置が凍結されていた状況では、これは極めて重要だった。

制約によって旧来のネットワークが実行不可能になる場合、答えはサービスを減らすことではなく新しいトポロジーでありうる。どのハブに流れを集中させるかを最適化すれば、路線が維持できない場所でも運行頻度は生き残る。

新しい路線はミシガン大学で2020-21学年度を通じて運行された。Siqian Shen教授を中心とし、Gongyu Chen、Xinyu Fei、Huiwen Jia、Xian Yuが参加したチームは、モデルとシミュレーション結果をINFORMS Journal on Applied AnalyticsのCOVID-19に対する分析的手法の特集号（2022年11月）に発表した。米国科学財団の支援を受けており、ハブ・アンド・スポーク型アプローチを、距離確保制約の下で運行を余儀なくされるあらゆる交通システムのテンプレートとして位置づけた。