Abstract-Traditionella taxisystem i storstadsområden lider ofta av ineffektivitet på grund av osamordnade åtgärder som systemkapacitet och kundefterfrågan förändras. Med den omfattande utbyggnaden av nätverkssensorer i moderna fordon kan stora mängder information om kundefterfrågan och systemstatus samlas in i realtid. Denna information ger möjlighet att utföra olika typer av kontroll och samordning för storskaliga intelligenta transportsystem. I detta dokument presenterar vi en receding horisont control (RHC) ram för att skicka taxi, som innehåller mycket spatiotemporally korrelerad efterfrågan / utbud modeller och realtid GPS plats och beläggning information. Målen inkluderar att matcha spatiotemporal förhållandet mellan efterfrågan och utbud för servicekvalitet med minsta aktuella och förväntade framtida taxi tomgång körsträcka. Omfattande spårbaserad analys med ett dataset som innehåller uppgifter om taxidrift i San Francisco visar att vår lösning minskar den genomsnittliga totala tomgångssträckan med 52%, och minskar felet i utbudsefterfrågan i hela staden under en försökstid med 45%. Dessutom är vårt RHC-ramverk kompatibelt med ett brett utbud av prediktiva modeller och optimeringsproblemformuleringar. Denna kompatibilitetsfastighet gör att vi kan lösa robusta optimeringsproblem med motsvarande efterfrågeosäkerhetsmodeller som ger störande händelseinformation. Note to Practitioners-Med utvecklingen av mobil sensor och databehandlingsteknik har konkurrensen mellan traditionell "hailed on street" taxitjänst och "on demand" taxitjänst uppstått i USA och på andra håll. Dessutom ger stora mängder datamängder för driftjournaler för taxi en potentiell efterfrågeinformation som är värdefull för bättre system för taxiavsändning. Befintliga taxi leverans metoder är vanligtvis giriga algoritmer fokuserar på att minska kundens väntetid i stället för total tomgång köravstånd taxibilar. Vår forskning är motiverad av det ökande behovet av mer effektiva, realtid taxi leveransmetoder som använder både historiska poster och realtidsanalys information för att matcha den dynamiska kundefterfrågan. Detta dokument föreslår en ny receding horisont control (RHC) ram som syftar till att utnyttja den förutsagda efterfrågeinformationen när du fattar beslut taxi avsändning, så att passagerare i olika områden i en stad är rättvist betjänade och det totala tomgångsavståndet för lediga taxibilar minskas. Vi formulerar ett multiobjektivt optimeringsproblem baserat på leveranskrav och praktiska begränsningar. Avsändningscentralen uppdaterar GPS- och beläggning statusinformation för varje taxi regelbundet och löser beräkningsbart optimeringsproblem vid varje iteration steg i RHC ramverket. Experiment för en uppsättning uppgifter om taxiverksamheten i San Francisco visar att RHC-ramverket i vårt arbete kan omfördela taxiutbudet över hela staden och samtidigt minska det totala tomgångskörningsavståndet för lediga taxibilar. I framtida forskning planerar vi att designa styralgoritmer för olika typer av efterfrågemodeller och experimentera med datamängder i större skala.
Miao m.fl. I REF föreslås en ram för kontroll av horisonterna för storskaliga taxitransporter med tanke på både nuvarande och framtida efterfrågan.
Taxi Dispatch with Real-Time Sensing Data in Metropolitan Areas: A Receding Horizon Control Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Automation Science and Engineering (TASE), 2016', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}