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　　首先ღ✿，系统需要在多个服务区域间实时调整固定数量的车辆分布阿凡达3d版5357cc拉斯维加斯ღ✿，以应对不确定的需求波动ღ✿，而需求在同一周期内可能存在相关性ღ✿，这增加了建模和优化的难度ღ✿。其次阿凡达3d版ღ✿，传统的马尔可夫决策过程（MDP）方法因涉及多区域ღ✿、多周期的决策而面临“维度灾难”ღ✿，导致计算复杂度极高ღ✿，难以在实际大规模系统中实时应用ღ✿。此外ღ✿，车辆共享系统与传统库存管理问题不同ღ✿，车辆在区域间的移动会同时影响起点和终点的供给ღ✿，造成区域间状态的相互依赖ღ✿，进一步复杂化了优化过程ღ✿。季节性需求的变化也为长期规划和策略设计带来了额外挑战ღ✿。因此ღ✿，开发一种既能在理论上保证最优性又在实践中高效可行的重新定位策略ღ✿，成为该领域亟待解决的难题ღ✿。

　　研究成果以“车辆共享系统的车队重新定位ღ✿：平衡短视策略的渐进最优性”（Fleet Repositioning for Vehicle Sharing Systems: Asymptotic Optimality of the Balanced Myopic Policy）为题ღ✿，于2025年6月2日在《生产与运作管理》Production and Operations Management在线发表ღ✿。文章通过提出平衡短视策略（BMO）ღ✿，解决了传统马尔可夫决策过程（MDP）因维度灾难导致的计算复杂性问题ღ✿，填补了单周期优化策略在长期动态优化中的理论空白ღ✿。研究首次证明了BMO在平均奖励设置下的最优性ღ✿，并通过构建上下界系统展示了其在大型系统中的渐进最优性ღ✿，性能差距随系统规模增大而趋于零5357cc拉斯维加斯ღ✿。此外ღ✿，文章扩展了BMO至季节性需求场景阿凡达3d版ღ✿，验证了其鲁棒性5357cc拉斯维加斯ღ✿，并通过与现有方法的数值比较（如R-ADP算法）以及现实案例研究ღ✿，凸显了BMO在计算效率和实际应用中的优越性ღ✿。这些贡献不仅为车辆共享系统的运营管理提供了高效解决方案ღ✿，还为其他基于MDP的应用提供了可借鉴的证明技术和启发式设计思路阿凡达3d版ღ✿。

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