Transportrelaterade problem, som trafikstockningar, parkering och föroreningar, ökar i de flesta städer. För att minska trafiken har man på senare tid föreslagit metoder för fordonsdelning, till exempel för att dela hytter genom att gruppera förfrågningar om "stängbara" hytter och därmed minimera transportkostnaderna och utnyttja hyttutrymmet. De metoder som hittills offentliggjorts omfattar dock inte stora datavolymer, vilket är nödvändigt för att underlätta storskaliga kollektiva transportsystem, t.ex. trafikdelningssystem för storstäder. Detta dokument presenterar mycket skalbara trip gruppering algoritmer, som generaliserar tidigare tekniker och stöder inmatningshastigheter som kan vara storleksordningar större. Följande tre bidrag gör grupperingsalgoritmerna skalbara. För det första uttrycks den grundläggande grupperingsalgoritmen som en kontinuerlig strömfråga i ett dataflödeshanteringssystem för att möjliggöra ett mycket stort flöde av förfrågningar. För det andra utvecklas och genomförs fyra strategier för uppdelning av dataflödet i delströmmar med hjälp av kontinuerliga strömförfrågningar. För det tredje beskrivs parallella implementationer av grupperingsalgoritmen i en parallell datormiljö med hjälp av partitioneringspolitiken. Omfattande experimentella resultat visar att parallell implementering med hjälp av enkla adaptiva partitioneringsmetoder kan uppnå upphastigheter av flera storleksordningar utan att avsevärt försämra kvaliteten på grupperingen.
Resa gruppering algoritm REF grupper "nära" förfrågningar med hjälp av en uppsättning heuristik.
Highly scalable trip grouping for large-scale collective transportation systems
{'venue': "EDBT '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}