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摘要:
本文列举了旅客进港时间、季节、节假日、天气等影响出租车司机决策的相关因素,深入剖析其对决策的影响机理。然后,基于出租车调度问题的乘客需求、交通状况等因素,构建“乘车区”双车道乘车模型,以乘车效率和危险系数为目标函数,构建基于粒子群优化算法的“上车点”选取模型,最后,在“蓄车池”容量为 20的情况下,通过对目标函数求解,得出乘车效率最高的“上车点”选取方案,即在“上车点”均匀分布在一侧车道的前提下,设置 4 个“上车点”。
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基于增强学习的网格化出租车调度方法
城市交通
出租车调度
增强学习
网格化管理
自适应式控制
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公路交通
城市公共交通
智能交通
出租车系统
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 机场的出租车问题
来源期刊 中国航班 学科 航空航天
关键词 出租车调度 粒子群优化
年,卷(期) 2019,(17) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 0089-0090
页数 2页 分类号 V
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 姜勃宇 华北理工大学公共卫生学院 1 0 0.0 0.0
2 张冬博 华北理工大学人工智能学院 1 0 0.0 0.0
3 刘一航 华北理工大学数学建模协会 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
出租车调度
粒子群优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国航班
旬刊
1005-0825
11-5817/Z
北京市朝阳区机场辅路200号民航博物馆办
出版文献量(篇)
6308
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