基于增强学习的网格化出租车调度方法

Grid-based taxi dispatching method based on reinforcement learning
何胜学
上海理工大学 管理学院, 上海 200093

摘要

高度信息化的网格化城市管理可以为出租车运营优化提供新的实时动态乘客需求信息和车辆位置信息。以此为契机,针对城市出租车空驶率高和司乘匹配率低的问题,提出了一种网格化的出租车实时动态调度的增强学习控制方法。通过为出租车提供空驶巡游的动态最佳路线,新的控制方法旨在提高出租车的服务效率,并降低乘客的等待时间。首先,以城市单元网格为基础,明确出租车调度的关键问题;其次,以空驶路线的动态调整为控制手段,建立调度的增强学习模型;最后,给出求解模型的Q学习算法,并通过算例验证新调度方法的有效性。研究表明新方法可以有效提高司乘匹配率、增加总的出租车运营收入、减少乘客平均等车时间和总的出租车空驶时间。

基金项目

上海市自然科学基金资助项目 (18ZR1426200)
上海理工大学人文社科攀登重点项目(SK17PA02)
上海市一流学科建设项目(S1201YLXK)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.11.0995
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2019年第36卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 762-766
文章编号: 1001-3695(2019)03-024-0762-05

发布历史

[2019-03-05] 印刷出版

引用本文

何胜学. 基于增强学习的网格化出租车调度方法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (3): 762-766. (He Shengxue. Grid-based taxi dispatching method based on reinforcement learning [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (3): 762-766. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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