在线拼车系统的多目标优化框架
最优化与控制
2020-12-10 v1 离散数学
神经与进化计算
系统与控制
系统与控制
摘要
拼车系统的终极目标是将无车的出行者与那些愿意共享车辆的出行者进行匹配。可在具有相似行程与时间表的人中找到良好匹配。如此，每位乘客可无延误地被服务，且每位驾驶员可在不大幅偏离原路线的情况下尽可能多赚取收入。我们提出一种利用基于生物地理学优化的算法来求解在线拼车的多目标优化问题。由于存在一些必须同时考量的重要目标，有必要将拼车问题作为多目标问题求解。我们通过在北京市拼车数据集上评估性能来测试算法。仿真结果表明，相较于最先进的拼车优化算法，BBO 具有具竞争力的性能。
引用
@article{arxiv.2012.05046,
title = {A multi-objective optimization framework for on-line ridesharing systems},
author = {Hamed Javidi and Dan Simon and Ling Zhu and Yan Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.05046},
year = {2020}
}