【摘 要】
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随着深度学习、5G网络技术的发展,自动驾驶汽车与车联网逐渐成为人们关注的焦点。使用自动驾驶汽车提供城市出租车服务,能降低出租车服务的人力成本与运力的不稳定性,该模式被称为共享自动驾驶汽车服务。结合5G技术的车联网系统能快速整合城市交通信息,为共享自动驾驶汽车的调度提供决策依据。如何合理调度城市共享自动驾驶汽车为乘客提供更好的服务成为当前研究热点。本文基于车联网环境研究共享自动驾驶汽车的调度问题,设
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随着深度学习、5G网络技术的发展,自动驾驶汽车与车联网逐渐成为人们关注的焦点。使用自动驾驶汽车提供城市出租车服务,能降低出租车服务的人力成本与运力的不稳定性,该模式被称为共享自动驾驶汽车服务。结合5G技术的车联网系统能快速整合城市交通信息,为共享自动驾驶汽车的调度提供决策依据。如何合理调度城市共享自动驾驶汽车为乘客提供更好的服务成为当前研究热点。本文基于车联网环境研究共享自动驾驶汽车的调度问题,设计共享自动驾驶汽车调度架构,重点研究调度架构中的派单调度功能与区域调度功能。将派单调度功能中司乘匹配问题建模为权值二分图的最大权值匹配模型,区域调度中首先使用K-Means聚类算法划分交通小区,基于需求的时效性将区域调度问题建模为网络图的最小费用最大流模型,求解出区域间调度方案,并设计调度规则将区域间调度方案转换为实际可用的调度方案。本文最后以纽约市曼哈顿地区2011年3月1日至7日的黄色出租车数据为例,假设区域需求预测准确的情况下,对比不同调度模型的接单率和乘客平均等待时间。实验结果表明,当派单调度使用权值二分图的最大权值匹配模型、区域调度使用网络图的最小费用最大流模型且周期时长为20分钟时,调度系统运营表现最优。7440辆共享自动驾驶汽车即可满足曼哈顿区域内全天98%的出行需求,7天内所有小时接单率的下四分位数为98%,乘客平均等待时间的上四分位数为1.5分钟,比传统调度模型更优。
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