Abstract En automatisk tjänst för att matcha pendlingsresor har utformats. Sökande samåkare registrerar sin personliga profil och en uppsättning regelbundet återkommande resor. Global CarPooling Matching Service (GCPMS) ska ge registrerade kandidater råd om hur de kan kombinera sina pendlingsresor genom samåkning. Planerade periodiska resor motsvarar noder i en graf; kanterna är märkta med sannolikheten för framgång samtidigt förhandla om att slå samman två planerade resor genom samåkning. Sannolikhetsvärdena beräknas med hjälp av en inlärningsmekanism med hjälp av dels den registrerade personens och resans egenskaper, dels förhandlingsåterkopplingen. Sannolikheten varierar över tiden på grund av upprepande utförande av inlärningsmekanismen. Som en följd av detta måste tändstickan klara av en dynamisk förändring av grafen både med avseende på topologi och kantvikter. För att utvärdera matcher prestanda innan utplacering i den verkliga världen, kommer det att utövas med hjälp av en storskalig agent baserad modell. I det här pappret beskrivs både träningsmodellen och tändstickan.
Knapen m.fl. REF presenterar en automatiserad, Global Car Pooling Matching Service (GCPMS), rådgivningstjänst för att matcha pendlingsresor för samåkning.
Exploiting graph-theoretic tools for matching in carpooling applications
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}