Abstract-We föreslog och utvecklade ett taxi-delningssystem som accepterar taxipassagerares realtidstur begäran skickas från smartphones och schemar ordentliga taxi för att plocka upp dem via ridesharing, med förbehåll för tid, kapacitet och monetära begränsningar. De monetära begränsningarna ger incitament för både passagerare och taxiförare: passagerarna kommer inte att betala mer jämfört med ingen ridesharing och få ersättning om deras restid förlängs på grund av ridesharing; taxichaufförer kommer att tjäna pengar på alla omvägar på grund av ridesharing. Även om ett sådant system har betydande sociala och miljömässiga fördelar, t.ex. att spara energiförbrukningen och tillfredsställa människors pendlande, har taxidelning i realtid ännu inte studerats väl. I detta syfte utformar vi ett mobil-moln arkitekturbaserat taxi-delningssystem. Taxiförare och taxiförare använder den taxidelningstjänst som systemet tillhandahåller via en smarttelefonapp. Cloud först hittar kandidat taxis snabbt för en taxi rida begäran med hjälp av en taxi söker algoritm som stöds av ett spatio-temporal index. En schemaläggningsprocess utförs sedan i molnet för att välja en taxi som uppfyller begäran med minsta ökning av resavstånd. Vi byggde en experimentell plattform med hjälp av GPS-banor som genererats av över 33.000 taxibilar under en period av tre månader. En generator för begäran om skjuts är utvecklad (tillgänglig på http://cs.uic.edu/$sma/ridesharing) när det gäller den stokastiska processens modellering av verkliga körförfrågningar som dragits av datamängden. Testade på denna plattform med omfattande experiment, vårt föreslagna system visade sin effektivitet, effektivitet och skalbarhet. Till exempel, när förhållandet mellan antalet turer förfrågningar till antalet taxibilar är 6, vårt föreslagna system tjänar tre gånger så många taxiförare som när ingen ridesharing utförs samtidigt spara 11 procent i totala resavstånd och 7 procent taxipris per åkare.
I REF presenteras ett modellbaserat mobilt taxidelningssystem i realtid.
Real-Time City-Scale Taxi Ridesharing
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}