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摘要
为提高出租车的长期收益,作者在路网网格化的基础上建立了基于马尔可夫决策过程的路径优化模型。将车辆当前所位于的网格位置定义为状态,将从当前网格选择某一相邻网格出发定义为动作,使用策略迭代法对问题进行求解,并采用高斯-赛德尔迭代进行加速。以深圳市典型工作日全天797辆出租车的GPS数据进行试算和仿真,计算速度是雅克比迭代的1.85倍。将该算法与随机游走和全局热点算法进行比较,结果表明,所提出模型的平均单位距离收益分别提高了22.1%和12.9%,载客里程占比分别提高了18.8%和10.4%,具有较好的优化效果。
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