StructRide: Trasformare l'efficienza del ridesharing
StructRide migliora il ridesharing ottimizzando le richieste di corsa e migliorando l'abbinamento tra autisti e passeggeri.
Jiexi Zhan, Yu Chen, Peng Cheng, Lei Chen, Wangze Ni, Xuemin Lin
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Indice
- La Sfida del Ridesharing
- Il Potere dei Grafi
- Introducendo StructRide
- Costruzione del Grafo di Condivisibilità
- Misurazione della Perdita di Condivisibilità
- Come Funziona
- Fase di Proposta
- Fase di Accettazione
- Implementazione di StructRide
- Test di Prestazione
- Risultati
- Applicazioni nel Mondo Reale
- Conclusione
- Fonte originale
Il ridesharing è diventato un pilastro dei trasporti moderni, aiutando a ridurre ingorghi e inquinamento. Immagina di poter condividere un viaggio, risparmiando soldi e utilizzando le risorse in modo più efficace! Però, ci sono delle sfide nel mettere in contatto passeggeri e conducenti in modo efficiente. Questa guida esplora un framework chiamato StructRide, progettato per migliorare il ridesharing analizzando le relazioni di condivisione tra passeggeri e conducenti.
La Sfida del Ridesharing
Il ridesharing è quando un conducente raccoglie più passeggeri che condividono parte del loro viaggio. Questo servizio non solo aiuta i passeggeri a ridurre i costi di viaggio, ma permette anche ai conducenti di risparmiare carburante e ridurre l'usura dei loro veicoli.
Ma ecco il problema: i metodi esistenti per il ridesharing spesso faticano a considerare come i passeggeri possano condividere i viaggi. Questa trascuratezza porta a compromessi tra velocità e precisione. È necessario un'analisi più approfondita delle connessioni tra i passeggeri per massimizzare la qualità del servizio.
Il Potere dei Grafi
I grafi possono essere uno strumento potente nel ridesharing. Possono illustrare le relazioni tra diverse richieste e viaggi. Nel caso del ridesharing, si può creare un grafo di condivisibilità dove ogni nodo rappresenta una richiesta di viaggio e ogni arco mostra se due richieste possono essere abbinate. Esaminando questo grafo, possiamo capire meglio il potenziale di condivisione e ottimizzare il processo di abbinamento.
Introducendo StructRide
StructRide è un framework sviluppato per utilizzare questo grafo di condivisibilità e migliorare i risultati dei servizi di ridesharing. L'idea è semplice: creare una struttura che aiuti a identificare le relazioni di condivisione tra i passeggeri e poi sfruttare queste informazioni in modo efficiente.
Costruzione del Grafo di Condivisibilità
Il primo passo in StructRide è costruire il grafo di condivisibilità. Il grafo viene costruito identificando quali richieste possono potenzialmente condividere un veicolo. Questo processo prevede l'uso di strategie intelligenti per garantire che gli algoritmi funzionino rapidamente ed efficientemente.
Misurazione della Perdita di Condivisibilità
Il passo successivo è sviluppare un modo per misurare la "perdita di condivisibilità". Questo termine si riferisce all'impatto sulla capacità di condividere viaggi quando certe richieste sono raggruppate insieme. Minimizzando la perdita di condivisibilità, possiamo aumentare le possibilità che altre richieste trovino delle corrispondenze.
Come Funziona
StructRide opera in due fasi principali: proporre richieste ai veicoli e accettare queste proposte.
Fase di Proposta
Durante la fase di proposta, le richieste vengono proposte a diversi veicoli in base ai loro costi di viaggio. I passeggeri suggeriscono prima i loro viaggi ai veicoli che influenzerebbero meno il loro viaggio. Pensalo come a una partita di sedie musicali, ma con meno sedie e più guida!
Fase di Accettazione
Nella fase di accettazione, i veicoli scelgono quali gruppi di richieste vogliono accettare in base alla perdita di condivisibilità. L'obiettivo è massimizzare l'uso dei posti minimizzando la distanza di viaggio complessiva.
Implementazione di StructRide
L'implementazione di StructRide coinvolge diversi passaggi:
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Costruttore di Grafo di Condivisibilità Dinamico: Questo strumento costruisce continuamente il grafo di condivisibilità per le richieste in arrivo. Aggiorna il grafo man mano che arrivano nuove richieste.
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Algoritmo di Abbinamento in Due Fasi: Questo è il cuore dell'algoritmo SARD (Structure-Aware Ridesharing Dispatch), che utilizza il grafo di condivisibilità per proporre e accettare le richieste in modo dinamico.
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Raggruppamento delle Richieste: Prima di assegnare le richieste ai veicoli, vengono enumerate tutte le combinazioni fattibili di richieste. Questa fase prevede una potatura intelligente per saltare gruppi non validi, migliorando l'efficienza.
Test di Prestazione
L'efficacia del mondo reale di StructRide è stata messa alla prova. Sono stati utilizzati vari set di dati per valutare quanto bene il framework abbia performato rispetto ai metodi esistenti.
Risultati
I risultati indicano che StructRide migliora significativamente la qualità del servizio. Riduce i tempi di attesa per i passeggeri e permette ai veicoli di soddisfare più richieste in modo efficace. Con StructRide, il sistema può gestire un numero maggiore di richieste e veicoli, il che è ottimo durante i periodi di punta.
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Tassi di Servizio Maggiori: Con StructRide, fino al 50% in più di richieste possono essere servite rispetto agli approcci tradizionali. I passeggeri ottengono abbinamenti più velocemente e i conducenti possono trovare nuovi passeggeri rapidamente.
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Distanze di Viaggio Inferiori: I passeggeri risparmiano tempo di viaggio poiché le richieste sono meglio raggruppate, riducendo deviazioni non necessarie.
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Elaborazione Più Veloce: Il tempo necessario per elaborare le richieste diminuisce con l'implementazione di questo framework.
Applicazioni nel Mondo Reale
StructRide può essere applicato in vari scenari di ridesharing, dai trasporti urbani ai servizi di consegna. Aiutando i passeggeri a condividere i veicoli, non solo migliora la soddisfazione dei clienti, ma contribuisce anche a città più verdi.
Conclusione
StructRide non è solo un concetto teorico, ma un framework implementato che offre vantaggi tangibili ai servizi di ridesharing. Con il suo focus sulla comprensione delle relazioni di condivisione tramite grafi di condivisibilità, garantisce esperienze di trasporto più efficienti e piacevoli per tutti coinvolti.
Quindi, la prossima volta che condividi un viaggio, ricorda che c'è un sistema intelligente che lavora dietro le quinte per assicurarti di arrivare dove devi andare. E chissà, magari il tuo prossimo viaggio potrebbe avere qualche amico in più per l'avventura!
Fonte originale
Titolo: StructRide: A Framework to Exploit the Structure Information of Shareability Graph in Ridesharing
Estratto: Ridesharing services play an essential role in modern transportation, which significantly reduces traffic congestion and exhaust pollution. In the ridesharing problem, improving the sharing rate between riders can not only save the travel cost of drivers but also utilize vehicle resources more efficiently. The existing online-based and batch-based methods for the ridesharing problem lack the analysis of the sharing relationship among riders, leading to a compromise between efficiency and accuracy. In addition, the graph is a powerful tool to analyze the structure information between nodes. Therefore, in this paper, we propose a framework, namely StructRide, to utilize the structure information to improve the results for ridesharing problems. Specifically, we extract the sharing relationships between riders to construct a shareability graph. Then, we define a novel measurement shareability loss for vehicles to select groups of requests such that the unselected requests still have high probabilities of sharing. Our SARD algorithm can efficiently solve dynamic ridesharing problems to achieve dramatically improved results. Through extensive experiments, we demonstrate the efficiency and effectiveness of our SARD algorithm on two real datasets. Our SARD can run up to 72.68 times faster and serve up to 50% more requests than the state-of-the-art algorithms.
Autori: Jiexi Zhan, Yu Chen, Peng Cheng, Lei Chen, Wangze Ni, Xuemin Lin
Ultimo aggiornamento: 2024-12-11 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://arxiv.org/abs/2412.06335
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2412.06335
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Modifiche: Questa sintesi è stata creata con l'assistenza di AI e potrebbe presentare delle imprecisioni. Per informazioni accurate, consultare i documenti originali collegati qui.
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