基于載客熱點區(qū)域的出租車巡游路徑推薦方法的研究與實現(xiàn).pdf

1、近年來，隨著我國城市化水平和居民生活質(zhì)量的提高，城市居民對出行的效率提出更高的要求。出租車因其靈活性和便利性，已被居民視為日常出行生活的重要交通工具。然而，當(dāng)前國內(nèi)出租車簡單粗放的“路邊揚招”經(jīng)營模式，具有較大的隨機性，乘客與司機之間的位置信息互不透明，出租車司機只能憑借以往載客經(jīng)驗尋找巡游路線，這種出租車被動“等客”的狀況導(dǎo)致“空閑出租車扎堆”，乘客卻“一車難求”的現(xiàn)象經(jīng)常性發(fā)生。這種現(xiàn)象不僅增加了出租車的空駛率、降低了出租車的收益;

2、同時，對于城市交通也具有較大的負面影響，容易加重空氣污染、資源浪費、交通堵塞等問題。
　　近幾年來，部分城市出租車調(diào)度中心和出租車公司開始采用電話預(yù)約模式下的人工語音調(diào)度方式，由此，出租車資源合理分配的能力得到了有效提高。同時，各類打車軟件的興起，也為解決“打車難”的問題做出了一定的嘗試和努力。但以上方法并未使出租車從根本上擺脫被動“等客”的現(xiàn)狀。因此，迫切需要一種對出租車進行合理引導(dǎo)與調(diào)度的策略，從而改變出租車漫無目的隨機漫游尋

3、客的狀態(tài)，平衡出租車與乘客之間的相互關(guān)系。
　　根據(jù)以上分析，本文提出了一種基于載客熱點區(qū)域的出租車巡游路徑推薦方法，該方法能夠為出租車推薦一條距離短、載客率高的巡游路徑，從而解決了出租車效率低下的漫無目的漫游尋客、被動“等客”的難題。文中以真實的出租車數(shù)據(jù)對方法進行了測試，并在最后提供了圖形化的結(jié)果展示。同時，將該方法實現(xiàn)后設(shè)計了一套基于Android平臺的打車應(yīng)用。本文進行的主要具體工作包括:
　　(1)提出了應(yīng)用改進的

4、網(wǎng)格聚類算法，聚類得出出租車的載客熱點區(qū)域的方法。該方法以出租車的歷史載客點為數(shù)據(jù)來源，最終聚類得出了出租車載客的熱點區(qū)域和區(qū)域?qū)?yīng)的核心載客點;并根據(jù)Graham Scan凸包算法和射線算法，計算相應(yīng)載客熱點區(qū)域的載客率。
　　(2)為了提高巡游路徑推薦的效率，本文提出了應(yīng)用離線路徑構(gòu)造和在線路徑推薦兩種不同模式完成最短巡游路徑的推薦過程。以核心載客點作為路徑的節(jié)點，在離線模式下構(gòu)建出了所有可能的巡游路徑，通過Potential

5、 Travel Distance(PTD)方程檢驗路徑的期望巡游距離，并在路徑構(gòu)造的過程中使用了兩種剪枝方法對多余的候選路徑進行剔除。經(jīng)實驗驗證，該路徑推薦方法有效地提高了系統(tǒng)的運行效率。
　　(3)在Android移動智能終端對出租車數(shù)據(jù)進行了采集。綜合利用GlobalPositioning System(GPS)/Geographic Information System(GIS)、網(wǎng)絡(luò)傳輸通信以及Message Queuin

6、g Telemetry Transport(MQTT)推送等技術(shù)，完成了出租車數(shù)據(jù)采集工作，并對數(shù)據(jù)依次進行了預(yù)處理、存儲和分析操作，為巡游路徑的推薦過程實驗提供真實準確的數(shù)據(jù)來源。
　　(4)對載客熱點巡游路徑的推薦方法進行了代碼實現(xiàn)，并基于以上方法設(shè)計完成了一個自主叫車-應(yīng)答式的打車軟件系統(tǒng)，將上述推薦方法應(yīng)用到了該打車系統(tǒng)的司機端功能設(shè)計中，并在Android客戶端進行了具體的實現(xiàn)和測試，最終達到了良好的效果。
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