Taxitjänster spelar en viktig roll i kollektivtrafiken i stora städer. Att förbättra taxiföretagens effektivitet är ett viktigt samhällsproblem eftersom det skulle kunna förbättra förarnas inkomster och minska gasutsläppen och bränsleförbrukningen. Den senaste forskningen om att söka strategier kanske inte är optimal för de totala intäkterna under en längre tidsperiod, eftersom de bortser från de viktiga effekter som passagerarnas destinationer har på framtida passagerares sökande. För att ta itu med dessa frågor undersöks i detta dokument hur man kan öka intäkternas effektivitet (intäkter per tidsenhet) för taxiförare, och modellerar passageraren söker processen som en Markov beslutsprocess (MDP). För varje entimmes kortplats lär vi oss en rad olika parametrar för MDP från data och hittar det bästa draget för en ledig taxi för att maximera den totala intäkterna i den tiden slot. En fallstudie och flera experimentella utvärderingar av en verklig datauppsättning från en stor stad i Kina visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt förbättrar intäktseffektiviteten för oerfarna förare med upp till 15 % och överträffar en baslinjemetod i alla tider.
Rong m.fl. REF modellerade passageraren söker processen som Markov beslutsprocessen och fann det bästa draget för en ledig taxi för att maximera den totala intäkterna i en tid slits.
The Rich and the Poor: A Markov Decision Process Approach to Optimizing Taxi Driver Revenue Efficiency
{'venue': "CIKM '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}