检索结果-南通市图书馆

计算机工程与应用 2023年第11期59卷 320-328页

作者：郭羽含刘雨希刘秋月辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 浙江科技学院理学院杭州310000

合理优化网约车乘客上车点,可以有效减少司机接驾和乘客步行距离,提升接驾效率、降低乘客聚集度,从而缓解节点拥堵并提升乘客的出行体验。影响上车点规划结果的因素较多,均衡考虑各影响因子且保证规划方案的可行性具有较大难度。针对上... 详细信息

合理优化网约车乘客上车点,可以有效减少司机接驾和乘客步行距离,提升接驾效率、降低乘客聚集度,从而缓解节点拥堵并提升乘客的出行体验。影响上车点规划结果的因素较多,均衡考虑各影响因子且保证规划方案的可行性具有较大难度。针对上述问题,提出了一种涵盖乘客步行收益、路况收益和司机驾驶收益的多目标整数规划模型,并且设计了一种松弛分割迭代算法以及一种基于动态约束法的帕累托前沿生成法。对时空轨迹数据进行分析与筛选,获取路网中可达的潜在上车点。以分支定界法将松弛问题分割为子问题并对原问题定界,以单纯形法求解转换为标准型的目标函数。分别求解单目标模型获取边界值,再动态调整边界值作为约束条件生成帕累托前沿曲面。通过大量实验对各目标的耦合性和互斥性进行分析,得出目标函数的均衡取值点,从而以不同角度对上车点进行有效推荐。

关键词：城市交通上车点推荐多目标优化帕累托最优综合收益

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时空轨迹和复合收益的动态上车点推荐

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计算机科学与探索 2022年第7期16卷 1611-1622页

作者：郭羽含刘秋月辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105

随着互联网技术的快速发展,网约车已成为出行的重要方式。通过智能手段为用户推荐上车点不仅可有效实现分流缓解道路拥堵,也可减少乘客与司机的沟通成本,提升司机的服务效率并降低乘客的等待时间,从而提高司乘双方的出行体验感。但现存... 详细信息

随着互联网技术的快速发展,网约车已成为出行的重要方式。通过智能手段为用户推荐上车点不仅可有效实现分流缓解道路拥堵,也可减少乘客与司机的沟通成本,提升司机的服务效率并降低乘客的等待时间,从而提高司乘双方的出行体验感。但现存推荐方法所依据的指标较为单一,未在乘客便利性与司机收益之间取得较好平衡,且无法保证所推荐上车点的安全性与可达性。通过对时空轨迹大数据的归纳与分析,提取保证可达性的潜在上车点,避免依据单一指标推荐上车点所导致的偏袒性问题,综合考虑乘客步行收益、司机驾驶收益、上车点路况指标、周边安全性等关键因素,建立上车点的复合收益评价,构建上车点的动态推荐模型。以约束控制同时段同上车点的推荐量,有效解决由于单上车点订单堆积而造成的非必要等待和资源浪费,在一定程度上缓解交通压力。基于真实网约车数据的实验表明,该模型和推荐方法可实现上车点的有效动态分配,较单一指标上车点推荐方法有较好的综合收益与时间优势。从司机与乘客双方角度出发,在降低行程总时间的基础上,提升全局司机接驾效率并降低乘客等待时间,且推荐结果的综合评价值优于现存推荐方法。

关键词：智能交通上车点推荐复合收益时空轨迹数据启发式算法

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多目标上车点推荐问题建模及求解研究

多目标上车点推荐问题建模及求解研究

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作者：刘雨希辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

准确、合理的优化网约车乘客上车点,可以有效减少司机的接驾距离以及乘客的步行距离,提升接驾的效率、降低乘客聚集度,从而缓解道路节点拥堵,同时提升乘客和司机的出行体验。但是,考虑均衡司乘双方体验且保证网约车上车点的可达性、以... 详细信息

准确、合理的优化网约车乘客上车点,可以有效减少司机的接驾距离以及乘客的步行距离,提升接驾的效率、降低乘客聚集度,从而缓解道路节点拥堵,同时提升乘客和司机的出行体验。但是,考虑均衡司乘双方体验且保证网约车上车点的可达性、以及满足实时位置决策要求等存在研究难点。因此,针对上述难点,首先,对时空轨迹数据集进行分析与筛选并获取路网中实际可达的潜在上车点;其次,构建了一种涵盖乘客收益、路况收益和司机收益的多目标整数规划模型,并提出了一种基于层次分析法的多目标整合方法,构建了上车点推荐问题的整合多目标规划模型;然后,针对多目标优化模型设计了一种松弛分割迭代算法以及一种基于动态约束法的Pareto前沿生成法,针对整合多目标优化模型设计了一种基于随机博弈树搜索的分支定界算法;最后,基于真实的网约车行驶数据进行大量实验,实验结果证明本文所提出的多目标优化模型和算法可以生成均匀分布的Pareto前沿曲面,并得出各个目标函数的均衡取值点,能在不同的角度为网约车上车点推荐问题提供全局决策辅助。整合多目标优化模型和算法可以在算例规模增大时,通过随机博弈树搜索的分支定界算法中的节点选择操作、随机节点模拟操作以及定点剪枝操作来对模型进行高效求解,即在保证求解精度的同时提升求解效率,从而为网约车上车点推荐问题提供决策辅助并实时推荐上车点。该论文有图32幅,表16个,参考文献51篇。

关键词：城市交通上车点推荐综合收益精确算法帕累托最优整合多目标优化

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基于时空轨迹和复合收益的动态上车点推荐

基于时空轨迹和复合收益的动态上车点推荐

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作者：刘秋月辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的快速发展,网约车已成为出行的重要方式。通过智能手段为用户推荐上车点不仅可有效实现分流、缓解道路拥堵,同时也可减少乘客与司机的沟通成本,提升司机的服务效率并降低乘客的等待时间,从而提高司乘双方的出行体验感。... 详细信息

随着互联网技术的快速发展,网约车已成为出行的重要方式。通过智能手段为用户推荐上车点不仅可有效实现分流、缓解道路拥堵,同时也可减少乘客与司机的沟通成本,提升司机的服务效率并降低乘客的等待时间,从而提高司乘双方的出行体验感。但现存推荐方法所依据的指标较为单一,未在乘客便利性与司机收益之间取得较好平衡,且无法保证所推荐上车点的安全性与可达性。通过对时空轨迹大数据的归纳与分析,提取保证可达性的潜在上车点,避免依据单一指标推荐上车点所导致的偏袒性问题,综合考虑乘客步行收益、司机驾驶收益、上车点路况指标、周边安全性等关键因素,构建了多目标优化模型,生成多目标帕累托前沿曲面,综合分析各目标间的相互关系,同时建立上车点的复合收益评价,构建上车点的动态推荐模型。以约束控制同时段同上车点的推荐量,有效解决由于单上车点订单堆积而造成的非必要等待和资源浪费,在一定程度上缓解交通压力。基于真实网约车数据的实验表明,本文模型和推荐方法可实现上车点的有效动态分配,较单一指标上车点推荐方法有较好的综合收益与时间优势。从司机与乘客双方角度出发,在降低行程总时间的基础上,提升全局司机接驾效率并降低乘客等待时间,且推荐结果的综合评价值优于现存推荐方法。该论文有图29幅,表12个,参考文献55篇。

关键词：智能交通上车点推荐复合收益时空轨迹数据启发式算法帕累托前沿曲面

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