A Dynamic Ridesplitting Method With Potential Pick-Up Probability Based on GPS Trajectories
Notice bibliographique
Résumé
Ridesplitting is a convenient and budget-friendly for-hire transportation service to arrange one-time shared rides on-the-fly. One crucial component for a ridesplitting system is the effective and efficient rider allocation method to match drivers to riders. Due to the uncertainty of ride requests, the difficulty in locating new riders is one of the problems in rider allocations. In this paper, a dynamic ridesplitting method based on the potential pick-up probability named DRPP is proposed. Given drivers and riders, DRPP aims to allocate the riders to maximize the drivers’ potential pick-up probability, subject to the riders’ time constraints and drivers’ capacity constraint. In DRPP, a grid network is first constructed to predict each grid’s pick-up probability and the traveling time between grids from historical GPS trajectories. To allocate multiple riders, an iterated local search method called ILSAS is proposed to find the solution with overall maximized potential pick-up probability for the drivers. Moreover, we propose the data structure TKdS-tree to improve the rider allocation efficiency. DRPP is evaluated on two real trajectory datasets. The experiment shows that DRPP performed better than other methods in service rate, share rate, and rider waiting time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».