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荣威_麻省理工学院研究高效算法:可减小30%城市出租车规模

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IT之家5月27日消息城市地区的车辆数量是影响交通状况的重要因素。本周麻省理工学院的研究人员在《自然》杂志上发表了一篇新论文,描述了一种超高效的调度算法风中的女王_2018年最新新闻网,表示可以将城市的出租车队规模缩减30%。

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▲论文网页截图

参与研究的科学家Moe Vazife表示,他们为此设计了一种基于网络的方法。在其中,他们根据一天中城市的行程时间等信息,创建一个由多个节点和链接组成的大型网络。由此,他们可以为车队安排详细的行程计划,明若晓溪_2018年最新新闻网以寻找一个黄金数字。

他们使用了真实的纽约市曼哈顿英超_2018年最新新闻网道路网络,以及基于GPS的真实的出租车行程数据集来计算出行时间。结果显示,按照具有接近最佳服务水平的方法塞班岛_2018年最新新闻网可将所需车队规模缩小30%。

研究人员表示,新算法只涉及出租车的调配优化,只需一个手机App就能完成,并将在此后随着自动驾驶汽车的普及而日趋成熟。

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▲曼哈顿第五大街的出租车

此前有科学家用经典的“旅行商问题”来进行类似研究,但是他们发现这种方法布达拉宫_2018年最新新闻网只能解决几十辆车的问题,但难以胜任大城市需求。例如,纽约市总共约有1.芬迪_2018年最新新闻网35万辆出租车,每天的行程大约为50万单。这是传统方法所难以解决的。

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发布时间:2019-07-23 00:00:00

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