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2019年11月14日 • 星期四 • 第46周  
——  孙  剑  教  授  课  题  组  ——

第69期组会:秦国阳《出行平台最优匹配时机》

撰稿 陈雪剑   2019年9月15日 11:41:08  阅读(193)

2019年9月12日下午18点,TOPS课题组的第69期组会在通达馆A436顺利召开。本次组会由2015级博士生秦国阳对《出行平台最优匹配时机》的研究进行汇报。与会成员有孙剑教授田野副研究员及课题组全体成员。

汇报时刻

本次组会是2019年秋季学期的第一次组会,汇报人秦国阳首先和大家分享了在密歇根大学一年的留学经历,并简单介绍了密歇根大学目前在交通领域的相关研究。

随后,汇报人秦国阳从模型建立和求解方法两方面对研究进行介绍。乘客乘坐网约车时的等待时间分为两部分:匹配时间和接客时间,匹配的时间间隔越短,乘客就可以越快匹配到车辆,但是匹配到的车辆可能距离乘客较远;反之,可以匹配给乘客的车辆数就会更多,但是增加了乘客的匹配时间。秦国阳搭建了网约车仿真环境,使用匈牙利算法求解不同匹配时间间隔下平均期望接客时间,将最优匹配时间间隔转变为决策问题,根据凸函数的特性利用强化学习的方法求解模型。并打算在之后的研究中使用纽约城的真实出行数据验证方法的有效性。

讨论时刻

汇报结束后,大家对秦国阳的研究表现出了极大的兴趣,展开了激烈的讨论。吴纪龑关于算法的全局最优性提出了问题;马子安认为在两个自变量一增一减的情况下,最优匹配时间间隔函数不一定是凸函数,并建议可以考虑在线强化学习的方法应对早晚高峰和平峰时乘客到达率变化的情况;张小卉对强化学习中方法的多样性进行了探讨;齐骁张赫对算法中接客时间的计算方法提出了疑问。最后孙剑教授关于研究使用的方法与秦国阳进行了讨论,建议从理论上对使用方法的有效性和最优性进行证明,并对新一学年课题组的任务分配和设备更新做出安排。

最近更新:2019年10月26日 16:34:15

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