MATE: A Memory-Augmented Time-Expansion Approach for Optimal Trip-Vehicle Matching and Routing in Ride-Sharing
MATE: A Memory-Augmented Time-Expansion Approach for Optimal Trip-Vehicle Matching and Routing in Ride-Sharing
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MATE：一种内存增强时间扩展方法，用于拼车中的最佳出行车辆匹配和路线
DOI：
10.1145/3396851.3397726
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Xia, Cathy H.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tian, Ye;Liu, Jia;Xia, Cathy H.
近年来，由于燃料短缺和环境问题日益严重，拼车系统引起了广泛关注。大多数乘车共享系统的核心是联合出行车辆匹配和路线优化问题，这是极具挑战性的，并且该领域的成果仍然相当有限。这促使我们在本文中填补这一空白。我们在这项工作中的贡献有三方面：i）我们提出了一个新的分析框架，共同考虑行程车辆匹配和最佳路线； ii）我们提出了一种线性化重构，将问题转化为混合整数线性程序，其中中等大小的实例可以通过全局优化方法来解决； iii）我们开发了一种用于解决大型问题实例的内存增强时间扩展（MATE）方法，该方法利用特殊的问题结构来促进近似（甚至精确）的算法设计。总的来说，我们的成果推进了智能乘车共享的最先进水平，并为共享经济领域做出了贡献。
Spurred by increasing fuel shortage and environmental concerns, ride-sharing systems have attracted a great amount of attention in recent years. Lying at the heart of most ride-sharing systems is the problem of joint trip-vehicle matching and routing optimization, which is highly challenging and results in this area remain rather limited. This motivates us to fill this gap in this paper. Our contributions in this work are three-fold: i) We propose a new analytical framework that jointly considers trip-vehicle matching and optimal routing; ii) We propose a linearization reformulation that transforms the problem into a mixed-integer linear program, for which moderate-sized instances can be solved by global optimization methods; and iii) We develop a memory-augmented time-expansion (MATE) approach for solving large-sized problem instances, which leverages the special problem structure to facilitate approximate (or even exact) algorithm designs. Collectively, our results advance the state-of-the-art of intelligent ride-sharing and contribute to the field of sharing economy.
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