论文摘要
高度信息化的网格化城市管理可以为出租车运营优化提供新的实时动态乘客需求信息和车辆位置信息。以此为契机,针对城市出租车空驶率高和司乘匹配率低的问题,提出了一种网格化的出租车实时动态调度的增强学习控制方法。通过为出租车提供空驶巡游的动态最佳路线,新的控制方法旨在提高出租车的服务效率,并降低乘客的等待时间。首先,以城市单元网格为基础,明确出租车调度的关键问题;其次,以空驶路线的动态调整为控制手段,建立调度的增强学习模型;最后,给出求解模型的Q学习算法,并通过算例验证新调度方法的有效性。研究表明新方法可以有效提高司乘匹配率、增加总的出租车运营收入、减少乘客平均等车时间和总的出租车空驶时间。
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类型: 期刊论文
作者: 何胜学
关键词: 城市交通,出租车调度,增强学习,网格化管理,自适应式控制
来源: 计算机应用研究 2019年03期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 公路与水路运输,自动化技术
单位: 上海理工大学管理学院
基金: 上海市自然科学基金资助项目(18ZR1426200),上海理工大学人文社科攀登重点项目(SK17PA02),上海市一流学科建设项目(S1201YLXK)
分类号: U492.22;TP181
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.11.0995
页码: 762-766
总页数: 5
文件大小: 329K
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