基于载客热点区域的出租车巡游路径推荐方法的研究与实现

发布时间：2020-10-21 20:08

　　 近年来,随着我国城市化水平和居民生活质量的提高,城市居民对出行的效率提出更高的要求。出租车因其灵活性和便利性,已被居民视为日常出行生活的重要交通工具。然而,当前国内出租车简单粗放的“路边扬招”经营模式,具有较大的随机性,乘客与司机之间的位置信息互不透明,出租车司机只能凭借以往载客经验寻找巡游路线,这种出租车被动“等客”的状况导致“空闲出租车扎堆”,乘客却“一车难求”的现象经常性发生。这种现象不仅增加了出租车的空驶率、降低了出租车的收益；同时,对于城市交通也具有较大的负面影响,容易加重空气污染、资源浪费、交通堵塞等问题。近几年来,部分城市出租车调度中心和出租车公司开始采用电话预约模式下的人工语音调度方式,由此,出租车资源合理分配的能力得到了有效提高。同时,各类打车软件的兴起,也为解决“打车难”的问题做出了一定的尝试和努力。但以上方法并未使出租车从根本上摆脱被动“等客”的现状。因此,迫切需要一种对出租车进行合理引导与调度的策略,从而改变出租车漫无目的随机漫游寻客的状态,平衡出租车与乘客之间的相互关系。根据以上分析,本文提出了一种基于载客热点区域的出租车巡游路径推荐方法,该方法能够为出租车推荐一条距离短、载客率高的巡游路径,从而解决了出租车效率低下的漫无目的漫游寻客、被动“等客”的难题。文中以真实的出租车数据对方法进行了测试,并在最后提供了图形化的结果展示。同时,将该方法实现后设计了一套基于Android平台的打车应用。本文进行的主要具体工作包括：(1)提出了应用改进的网格聚类算法,聚类得出出租车的载客热点区域的方法。该方法以出租车的历史载客点为数据来源,最终聚类得出了出租车载客的热点区域和区域对应的核心载客点；并根据Graham Scan凸包算法和射线算法,计算相应载客热点区域的载客率。(2)为了提高巡游路径推荐的效率,本文提出了应用离线路径构造和在线路径推荐两种不同模式完成最短巡游路径的推荐过程。以核心载客点作为路径的节点,在离线模式下构建出了所有可能的巡游路径,通过Potential Travel Distance(PTD)方程检验路径的期望巡游距离,并在路径构造的过程中使用了两种剪枝方法对多余的候选路径进行剔除。经实验验证,该路径推荐方法有效地提高了系统的运行效率。(3)在Android移动智能终端对出租车数据进行了采集。综合利用Global Positioning System (GPS)/Geographic Information System (GIS)、网络传输通信以及Message Queuing Telemetry Transport (MQTT)推送等技术,完成了出租车数据采集工作,并对数据依次进行了预处理、存储和分析操作,为巡游路径的推荐过程实验提供真实准确的数据来源。(4)对载客热点巡游路径的推荐方法进行了代码实现,并基于以上方法设计完成了一个自主叫车-应答式的打车软件系统,将上述推荐方法应用到了该打车系统的司机端功能设计中,并在Android客户端进行了具体的实现和测试,最终达到了良好的效果。本文以真实的出租车GPS信息为数据来源,并随机生成请求巡游路径的空载出租车的位置,对基于载客热点区域的巡游路径的推荐过程进行了代码实现及图形化结果展示,该方法对降低出租车平均空载率,提高出租车公司运营效益及改善城市交通状况提供了很大程度上的帮助。
【学位单位】：中国海洋大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2015
【中图分类】：TP391.3
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的和意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 出租车路径推荐的研究现状
        1.2.2 出租车调度方案的研究现状
        1.2.3 出租车调度系统的研究现状
    1.3 研究内容
    1.4 论文结构
2 载客热点区域挖掘相关技术
    2.1 空间聚类相关技术
        2.1.1 空间聚类概述
        2.1.2 相似度度量
    2.2 出租车数据采集相关技术
        2.2.1 GPS定位系统
        2.2.2 GIS地理信息系统
    2.3 出租车终端设备相关技术
        2.3.1 Android系统框架
        2.3.2 基于HTTP协议的数据传输
        2.3.3 MQTT推送技术
    2.4 本章小结
3 聚类分析算法在载客热点区域挖掘中的应用
    3.1 DBSCAN算法
        3.1.1 DBSCAN算法概述
        3.1.2 DBSCAN算法优缺点
    3.2 改进的网格DBSCAN算法
        3.2.1 数据对象区域网格划分
        3.2.2 基于相对密度的局部聚类
        3.2.3 网格的合并
    3.3 改进的网格DBSCAN算法在载客热点区域挖掘中的应用
        3.3.1 实验数据
        3.3.2 数据预处理
        3.3.3 聚类过程及结果展示
    3.4 本章小结
4 载客热点巡游路径推荐方法
    4.1 最短巡游路径相关计算规则
        4.1.1 最短巡游路径推荐问题描述
        4.1.2 PTD公式的递归过程
        4.1.3 候选路径序列剪枝规则
    4.2 最短巡游路径推荐算法
        4.2.1 离线路径构造算法
        4.2.2 在线路径推荐算法
    4.3 载客热点巡游路径推荐方法的应用
        4.3.1 巡游路径推荐过程
        4.3.2 推荐结果分析
    4.4 本章小结
5 载客热点巡游路径推荐在速速打车系统中的应用
    5.1 系统设计目标
    5.2 总体设计
    5.3 客户端软件的设计与实现
        5.3.1 乘客端界面的设计
        5.3.2 司机端界面的设计
    5.4 巡游路径推荐功能的设计与实现
        5.4.1 推荐模块设计
        5.4.2 功能实现
    5.5 本章小结
6 总结和展望
参考文献
致谢
个人简历
发表的学术论文

【参考文献】

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1 陈轶非;李治军;姜守旭;;关于出租车载客地点序列推荐技术的研究[J];智能计算机与应用;2013年06期

2 孙伟杰;张艺娜;王超;;信息不对称角度下的出租车空载率成因分析[J];高等函授学报(自然科学版);2013年02期

3 王学慧;陈新;丁立波;杨圣芳;;出租车近距离自主呼叫系统设计[J];交通与计算机;2008年03期

4 马宁;;嵌入式移动开发[J];程序员;2007年08期

5 刘青宝;邓苏;张维明;;基于相对密度的聚类算法[J];计算机科学;2007年02期

6 周水庚,范晔,周傲英;基于数据取样的DBSCAN算法[J];小型微型计算机系统;2000年12期

7 周水庚,周傲英,曹晶,胡运发;一种基于密度的快速聚类算法[J];计算机研究与发展;2000年11期

8 周水庚,周傲英,曹晶;基于数据分区的DBSCAN算法[J];计算机研究与发展;2000年10期

本文编号：2850544