计算机应用研究

作者：蔡文广,刘佳旭,张小欣,

单位：辽宁工程技术大学软件学院,辽宁葫芦岛125105；

关键词：共乘,路径规划,K-means聚类,概率路由,

基金：辽宁省教育厅青年项目(LJ2019QL022)；；

针对现有的拼车方案大多服务在线乘客请求，而忽略了离线乘客请求，导致出租车资源无法得到充分利用这一问题，提出了一种基于挖掘历史出行轨迹数据的概率路由拼车优化算法。该算法根据乘客请求的历史时空数据计算出区域概率转移矩阵，并使用该矩阵优化平台为出租车推荐拼车路径，提供了历史数据和拼车问题相融合的一种解决方案，可以有效提高出租车的载客量。在保障离线乘客接载率、在线乘客忍耐度的同时，使用松弛时间的度量指标，可以在O(n)内对整条路径的乘客忍耐时间进行评估预测，并用迪杰斯特拉算法对绕行区域进行路径规划，让出租车的绕行距离最短。使用滴滴GAIA真实数据集对算法有效性进行验证，结果显示，该算法在服务请求数量上高于基准算法12%。

来源：2024年第2期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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