Eine neue Methode zur Optimierung des dynamischen Mitfahrsystems
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Dynamisches Mitfahren ist eine rentable Möglichkeit, den Verkehr und die CO2-Emissionen zu reduzieren, indem es einen flexiblen und erschwinglichen Service bietet, der den Platz in Fahrzeugen nutzt. Die Abstimmung der Mitfahrgesuche mit den über die Straßen verteilten Fahrten ist eine mühsame Arbeit. Bei der Erfüllung der Wünsche aller Fahrgäste kann sich die Gesamtfahrstrecke der Reise verlängern. Daher wird in diesem Buch ein optimales dynamisches Mitfahrsystem vorgeschlagen, das Fahrten und Anfragen in Echtzeit abgleicht, indem es mehrere Teilnehmerbeschränkungen (z. B. Zeitvorgabe...
Dynamisches Mitfahren ist eine rentable Möglichkeit, den Verkehr und die CO2-Emissionen zu reduzieren, indem es einen flexiblen und erschwinglichen Service bietet, der den Platz in Fahrzeugen nutzt. Die Abstimmung der Mitfahrgesuche mit den über die Straßen verteilten Fahrten ist eine mühsame Arbeit. Bei der Erfüllung der Wünsche aller Fahrgäste kann sich die Gesamtfahrstrecke der Reise verlängern. Daher wird in diesem Buch ein optimales dynamisches Mitfahrsystem vorgeschlagen, das Fahrten und Anfragen in Echtzeit abgleicht, indem es mehrere Teilnehmerbeschränkungen (z. B. Zeitvorgaben, Verfügbarkeit freier Plätze, maximal zulässige Abweichungsentfernung und minimierte Fahrtstrecke) erfüllt, um die Gesamtfahrstrecke zu minimieren. Um Mitfahrgelegenheiten und Mitfahrer effizient zusammenzubringen, schlagen wir einen neuartigen dynamischen Fahrtenabgleichalgorithmus MRB (Minimal Route Bi-Searching Algorithm) vor, der alle oben genannten Beschränkungen berücksichtigt. Wir demonstrieren die Funktionsweise unseres Algorithmus durch die Entwicklung eines Prototyps und haben unser System anhand von GPS-Trajektorien (Global Positioning System) aus dem Datensatz der Stadt Lahore evaluiert. Die evaluierten Ergebnisse werden mit bestehenden Algorithmen verglichen, was zeigt, dass unser System die Reisestrecke und die Rechenkosten erheblich reduziert.
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