Sentiment Analysis for Driver Selection in Fuzzy Capacitated Vehicle Routing Problem With Simultaneous Pick-Up and Drop in Shared Transportation
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Shared transportation involves vehicles, drivers, and customers, the interactions among which could have potential long-term impacts on the business. Machine learning techniques, and their integration with existing models, have proved to significantly improve results. Availability of extensive unstructured textual data has fostered research in text generation and mining. Cognizance and analysis of such data has become crucial for modern commercial applications. Thus, in this article, sentiment analysis, using natural language processing, is used to quantify raw customer feedback, to obtain drivers' ratings and perform driver selection. Selection of the best drivers for ferrying riders is desired and modeled accordingly. An integrated vehicle routing problem with generalized fuzzy travel durations, and uncertain pick-up and drop demands, is modeled and solved using a hybrid genetic algorithm. Fuzzy simulations in a credibilistic environment are employed to evaluate the cost function. Performance of selected drivers is used to update driver ratings for the subsequent run, and the process is repeated multiple times. The results obtained authenticate the purpose of this article, and comparative analysis is performed to further corroborate the model's capability. An additional case of triangular fuzzy ratings is also illustrated, and its impact on the model discussed. Suggestions for driver classification are also provided for personnel management.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle