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J-GLOBAL ID：201702287564119124   整理番号：17A1648943

カープーリングと規則的なタクシーサービスのためのレコメンデーションシステム【Powered by NICT】

Recommendation system for carpooling and regular taxicab services

著者 (2件)： Jadhao Rohini B. (Department of Computer Engineering, S.S.G.M.C.E., Shegaon Maharastra, India) ,  Patil J. M. (Computer Science and Engineering, S.S.G.M.C.E., Shegaon. Maharashtra, India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICISC  ページ： 1-8  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： スマートフォンから送られるタクシー乗客のリアルタイム乗り要求を受理する・アンド・ライド共有により,時間,容量および金銭的制約を受けるを適切なタクシーをスケジューリングするタクシー共有システムを提案し,開発した。金銭的制約は両乗客とタクシー運転手のためのインセンティブを提供する:それらの旅行時間が長いまたは相乗りによる拡張されたならば,乗客は相乗りと比較してよりないと返済を得るない;タクシー運転者は,相乗りによる距離の長い道のり資金をするであろう。このようなシステムは重要な社会的および環境的利点があるが,例えば,エネルギー消費を節約し,人々の通勤を満足する実時間タクシー共有はまだよく研究されていない。この目的のために,モバイルクラウドアーキテクチャに基づいたタクシー共有システムを計画している。タクシー運転者とタクシー運転手はスマートフォンアプリケーションを介してシステムによって提供されるタクシー共有サービスを用いた。クラウドは最初パティオ時間指標としてによって支持されたタクシー探索アルゴリズムを用いたタクシー乗車要求に対して迅速に候補走性を見出した。スケジューリングプロセスは,移動距離の最少の増加で要求を満たすタクシーを選択するための雲で行った。は三か月の期間にわたる33,000以上の走性により生成したGPS軌跡を用いた実験的プラットフォームを構築した。乗車要求発生器はデータセットから学習した確率的プロセスモデリング実乗り要求の開発(http://cs.uic.edu/_sma/ridesharingで利用できる)である。広範な実験とこのプラットフォームで試験を行い,提案したシステムは,効率,有効性とスケーラビリティを確立した。例えば,タクシーの数に乗車要求数の比が6の時に,提案システムでは,相乗りはライダー当たりの総移動距離と7%タクシー料金の11%を節約しながら行われていない場合の多くのタクシー運転者の三倍を果たしている。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 料金 ,  乗客 ,  確率過程 ,  スケジューリング ,  スマートフォン ,  旅行時間 ,  モデリング ,  エネルギー消費 ,  軌跡 ,  *タクシー ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  移動距離 ,  探索アルゴリズム ,  タクシー運転手 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 運転者  (TB01040V) ,  輸送方法・施設  (TB01070C) ,  都市交通  (TA01020W) ,  道路輸送・サービス一般  (TB01010O)

タイトルに関連する用語 (5件)： カープーリング ,  規則 ,  タクシー ,  サービス ,  レコメンデーションシステム