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题名基于蒙特卡罗树搜索的出租车路径推荐方法
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作者
韩东轩
路丹丹
郑斯杰
吴亚东
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机构
西南科技大学计算机科学与技术学院
西南科技大学工程技术中心
四川轻化工大学计算机学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2023年第2期265-273,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61802320,61872304)
国家重点研究计划项目(2016QY04W0801)
+2 种基金
国防基础科研计划项目(JCKY2017404C004)
四川省科技创新苗子工程项目(2019118)
2020四川省大学生创新创业训练计划项目(S202010619003S)。
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文摘
针对出租车路径推荐的问题,研究空闲出租车与潜在乘车请求之间接载最短路径推荐的方法。通过蒙特卡罗树搜索算法计算潜在乘车请求的权重,利用多臂老虎机算法获得出租车最大载客概率,使得出租车能够快速到达潜在乘车权重较大的街道,减少车辆空载行驶的情况。与现有技术相比,该方法中用于预测潜在乘车请求的模型可以进行动态概率获取,对纽约真实出租车数据的应用案例表明,该方法的推荐质量明显高于现有方法。此外,利用三维粒子隐喻车辆刻画推荐结果以简化路径推荐模型的实现方式,可视化道路潜在乘客以及出租车运行状态以帮助城市管理者和用户进行理解。
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关键词
路径推荐
道路权重
蒙特卡罗树搜索
多臂老虎机
路线规划
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Keywords
Path recommendation
Road weight
Monte Carlo tree search
Multi-arm slot machine
Path planning
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分类号
TP311.11
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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