运用社交媒体和统计模型，本研究分析了纽约市的推文，发现性别、族裔、邻里交通等因素会影响个人对交通可达性的认知，而亚洲族裔和空气污染也与社会经济不平等有关。然而，对于弱势群体而言，缺乏网络可访问性可能是不善于表达交通可达性问题的原因之一。

Jan, 2024

研究了网约车司机收入不平等的原因，并通过在线二分图匹配模型提出促进公平和利润的 LP-based 参数化在线算法来解决这个问题。

Dec, 2020

介绍了共享出租车的一个理论框架，可以通过建立可共享性网络模型，计算共享的整体效益与乘客体验的折衷，使得城市的交通拥堵、空气污染等问题得以缓解和减少成本和排放，同时也得到了广泛的乘客支持和接受，且结果表明出租车共享系统的效率并不与出租车规模等因素相关

Oct, 2013

该研究提出了一种简单的激励机制公平方案，以改善运用现有 ILP 方案时可能导致的司机和乘客不公平问题，并证明了该方案显著优于其他成功案例，无需重新培训即可实现对最差的个体的度量改善。

Mar, 2023

本研究考虑在非营利性组织的情境下进行在线资源分配，通过使用基于样本的线性规划算法实现了公平分配策略，并将其应用于实际的 COVID-19 疫苗接种数据集，结果表明该算法可以有效提高公平性。

Dec, 2021

本文提出了一种基于社会视角的稀缺交通基础设施元素的动态分配和优先级模型，并通过两个实际案例：基于可用停车位的车辆特定动态进入限制和确保城市中心持续合格空气质量水平，阐述了该模型的动态性。通过使用 SUMO 交通仿真工具进行实验评估了我们的建议。

Jan, 2024

该研究旨在展示运筹学工具的应用，以改善城市公园的可达性、分布和设计，并通过空间交互模型对用户行为进行高级评估，实现公平设施位置和设计模型。该模型的第一阶段是基于数据暴露的不平等属性，利用最优城市预算分配到街区中。第二阶段旨在为每个街区寻找公园的最佳位置和设计，并优化总体期望访问公园的概率。该研究以蒙特利尔市为例，展示了公平设施位置和设计模型的表现，并通过比较结果进行详细讨论。

Mar, 2023

为了解决公共交通系统中的可达性受限和效率低下的问题，文章提出了一种名为 “opti-mile” 的新型出行规划方法，结合了最后一英里服务和公共交通，从而不需要换乘，并分析了新德里的交通网络。研究表明，opti-mile 的出行可减少 10% 的行驶距离，只需要增加 18% 的票价，而且覆盖面更广，不需要显著增加车费。

Jun, 2023

本研究探讨了在供需不平衡条件下，改进出租车和产品送货服务的匹配效率的一般性框架，提出了可适用于双边市场的高度通用的模型，并提出了有效的在线和离线算法。

Dec, 2016

在这篇论文中，我们提出并比较了在基于站点的自行车共享系统中为用户推荐站点的策略，首先是基于排队理论的推荐策略，其根据用户的利益推荐距离较近且更有可能找到自行车或停车位的站点；然后，我们进一步定义了一种策略，将特定用户的利益与全局系统的利益相结合，以实现在预期未来需求方面改善自行车和停车位分布，以隐式地避免或缓解平衡问题。我们通过对马德里自行车共享系统 BiciMAD 的实际数据进行了多个实验来评估我们的提议。

Jan, 2024