利用本体与规则个性化路径搜索以避免城市区域拥堵
人工智能
2014-09-02 v1
摘要
关于城市货运移动的研究相对较少。大多数涉及城市流动性的研究侧重于客运车辆，而非运输货物的商用车辆。然而，在许多方面，城市货运运输导致了拥堵、空气污染、噪声、事故以及更多的燃料消耗，这提高了物流成本，进而提高了产品价格。本文的主要重点是提出一种新的拥堵解决方案，以改善城市地区的货物配送过程，优化运输成本、交付时间、燃料消耗和环境影响，同时保证货物和乘客的安全。提出了一种基于城市物流本体和规则的路径搜索个性化新技术，以克服这一问题。个性化的整合在捕捉或推断每个利益相关者（用户）的需求，进而在给定情境中满足这些需求方面发挥着关键作用。所提出的方法被实施于城市货运的路径搜索问题中，以展示其通过检索满足最多用户偏好（利益相关者）的最佳路径来促进智能决策支持的能力。
引用
@article{arxiv.1409.0069,
title = {Personalization of Itineraries search using Ontology and Rules to Avoid Congestion in Urban Areas},
author = {Amir Zidi and Amna Bouhana and Afef Fekih and Mourad Abed},
journal= {arXiv preprint arXiv:1409.0069},
year = {2014}
}