改善城市出行：利用人工智能与新技术连接供需
计算机与社会
2022-04-08 v1 人工智能
机器学习
摘要
随着我们社会对出行的需求似乎在增加，围绕城市出行的各种问题成为了这个星球上最令城市居民担忧的问题之一。例如，如何以高效（同时也更少压力）的方式从 A 地前往 B 地？这些问题和担忧在 covid-19 疫情期间也没有改变；相反，就目前状况而言，避免乘坐公共交通的人只会加剧道路交通的增长。智能交通系统（ITS）领域旨在研究如何将信息与通信技术应用于与交通相关的问题。这可能意味着监控和管理基础设施（例如交通道路、交通信号灯等）。然而，目前 ITS 也正致力于需求管理。在这一全景中，人工智能发挥着重要作用，特别是机器学习的进步转化为计算机视觉、互联和自动驾驶车辆、基于智能体的仿真等技术的使用。在本研究中，我们以整体视角讨论了我们团队开发的若干工作，即它们不仅涵盖供给侧（正如 ITS 工作中常见的那样），还涵盖需求侧，并以一种新颖的视角涵盖两者的整合。
引用
@article{arxiv.2204.03570,
title = {Improving Urban Mobility: using artificial intelligence and new technologies to connect supply and demand},
author = {Ana L. C. Bazzan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2204.03570},
year = {2022}
}