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(yáng)招”經(jīng)營模式,具有較大的隨機(jī)性,乘客與司機(jī)之間的位置信息互不透明,出租車司機(jī)只能憑借以往載客經(jīng)驗(yàn)尋找巡游路線,這種出租車被動(dòng)“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；同時(shí),對于城市交通也具有較大的負(fù)面影響,容易加重空氣污染、資源浪費(fèi)、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(shí),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(dòng)“等客”的現(xiàn)狀。因此,迫切需要一種對出租車進(jìn)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(jī)漫游尋客的狀態(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(diǎn)區(qū)域的出租車巡游路徑推薦方法,該方法能夠?yàn)槌鲎廛囃扑]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(dòng)“等客”的難題。文中以真實(shí)的出租車數(shù)據(jù)對方法進(jìn)行了測試,并在最后提供了圖形化的結(jié)果展示。同時(shí),將該方法實(shí)現(xiàn)后設(shè)計(jì)了一套基于Android平臺的打車應(yīng)用。本文進(jìn)行的主要具體工作包括：(1)提出了應(yīng)用改進(jìn)的網(wǎng)格聚類算法,聚類得出出租車的載客熱點(diǎn)區(qū)域的方法。該方法以出租車的歷史載客點(diǎn)為數(shù)據(jù)來源,最終聚類得出了出租車載客的熱點(diǎn)區(qū)域和區(qū)域?qū)?yīng)的核心載客點(diǎn)；并根據(jù)Graham Scan凸包算法和射線算法,計(jì)算相應(yīng)載客熱點(diǎn)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(diǎn)作為路徑的節(jié)點(diǎn),在離線模式下構(gòu)建出了所有可能的巡游路徑,通過Potential Travel Distance(PTD)方程檢驗(yàn)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(jìn)行剔除。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該路徑推薦方法有效地提高了系統(tǒng)的運(yùn)行效率。(3)在Android移動(dòng)智能終端對出租車數(shù)據(jù)進(jìn)行了采集。綜合利用Global Positioning System (GPS)/Geographic Information System (GIS)、網(wǎng)絡(luò)傳輸通信以及Message Queuing 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(jìn)行了預(yù)處理、存儲(chǔ)和分析操作,為巡游路徑的推薦過程實(shí)驗(yàn)提供真實(shí)準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)來源。(4)對載客熱點(diǎn)巡游路徑的推薦方法進(jìn)行了代碼實(shí)現(xiàn),并基于以上方法設(shè)計(jì)完成了一個(gè)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(jī)端功能設(shè)計(jì)中,并在Android客戶端進(jìn)行了具體的實(shí)現(xiàn)和測試,最終達(dá)到了良好的效果。本文以真實(shí)的出租車GPS信息為數(shù)據(jù)來源,并隨機(jī)生成請求巡游路徑的空載出租車的位置,對基于載客熱點(diǎn)區(qū)域的巡游路徑的推薦過程進(jìn)行了代碼實(shí)現(xiàn)及圖形化結(jié)果展示,該方法對降低出租車平均空載率,提高出租車公司運(yùn)營效益及改善城市交通狀況提供了很大程度上的幫助。
【學(xué)位單位】：中國海洋大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：TP391.3
【文章目錄】：
摘要
abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究目的和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 出租車路徑推薦的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 出租車調(diào)度方案的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 出租車調(diào)度系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 論文結(jié)構(gòu)
2 載客熱點(diǎn)區(qū)域挖掘相關(guān)技術(shù)
    2.1 空間聚類相關(guān)技術(shù)
        2.1.1 空間聚類概述
        2.1.2 相似度度量
    2.2 出租車數(shù)據(jù)采集相關(guān)技術(shù)
        2.2.1 GPS定位系統(tǒng)
        2.2.2 GIS地理信息系統(tǒng)
    2.3 出租車終端設(shè)備相關(guān)技術(shù)
        2.3.1 Android系統(tǒng)框架
        2.3.2 基于HTTP協(xié)議的數(shù)據(jù)傳輸
        2.3.3 MQTT推送技術(shù)
    2.4 本章小結(jié)
3 聚類分析算法在載客熱點(diǎn)區(qū)域挖掘中的應(yīng)用
    3.1 DBSCAN算法
        3.1.1 DBSCAN算法概述
        3.1.2 DBSCAN算法優(yōu)缺點(diǎn)
    3.2 改進(jìn)的網(wǎng)格DBSCAN算法
        3.2.1 數(shù)據(jù)對象區(qū)域網(wǎng)格劃分
        3.2.2 基于相對密度的局部聚類
        3.2.3 網(wǎng)格的合并
    3.3 改進(jìn)的網(wǎng)格DBSCAN算法在載客熱點(diǎn)區(qū)域挖掘中的應(yīng)用
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        3.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理
        3.3.3 聚類過程及結(jié)果展示
    3.4 本章小結(jié)
4 載客熱點(diǎn)巡游路徑推薦方法
    4.1 最短巡游路徑相關(guān)計(jì)算規(guī)則
        4.1.1 最短巡游路徑推薦問題描述
        4.1.2 PTD公式的遞歸過程
        4.1.3 候選路徑序列剪枝規(guī)則
    4.2 最短巡游路徑推薦算法
        4.2.1 離線路徑構(gòu)造算法
        4.2.2 在線路徑推薦算法
    4.3 載客熱點(diǎn)巡游路徑推薦方法的應(yīng)用
        4.3.1 巡游路徑推薦過程
        4.3.2 推薦結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
5 載客熱點(diǎn)巡游路徑推薦在速速打車系統(tǒng)中的應(yīng)用
    5.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)
    5.2 總體設(shè)計(jì)
    5.3 客戶端軟件的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        5.3.1 乘客端界面的設(shè)計(jì)
        5.3.2 司機(jī)端界面的設(shè)計(jì)
    5.4 巡游路徑推薦功能的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
        5.4.1 推薦模塊設(shè)計(jì)
        5.4.2 功能實(shí)現(xiàn)
    5.5 本章小結(jié)
6 總結(jié)和展望
參考文獻(xiàn)
致謝
個(gè)人簡歷
發(fā)表的學(xué)術(shù)論文

【參考文獻(xiàn)】

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1 陳軼非;李治軍;姜守旭;;關(guān)于出租車載客地點(diǎn)序列推薦技術(shù)的研究[J];智能計(jì)算機(jī)與應(yīng)用;2013年06期

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3 王學(xué)慧;陳新;丁立波;楊圣芳;;出租車近距離自主呼叫系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J];交通與計(jì)算機(jī);2008年03期

4 馬寧;;嵌入式移動(dòng)開發(fā)[J];程序員;2007年08期

5 劉青寶;鄧蘇;張維明;;基于相對密度的聚類算法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2007年02期

6 周水庚,范曄,周傲英;基于數(shù)據(jù)取樣的DBSCAN算法[J];小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng);2000年12期

7 周水庚,周傲英,曹晶,胡運(yùn)發(fā);一種基于密度的快速聚類算法[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2000年11期

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本文編號：2850544