Le covoiturage dynamique est un moyen rentable de réduire le trafic et les émissions de carbone en offrant un service flexible et abordable qui utilise l'espace disponible dans les véhicules. La mise en correspondance des demandes des personnes à la recherche d'un trajet avec les trajets disponibles, répartis sur les routes, est un travail fastidieux. Tout en répondant à la demande de tous les passagers, la distance totale du trajet peut être augmentée. C'est pourquoi cet ouvrage propose un système de covoiturage dynamique optimal qui met en relation les trajets et les demandes en temps réel en tenant compte des contraintes multiples des participants (par exemple, les contraintes de temps, la disponibilité des places libres, la distance maximale autorisée et la minimisation de l'itinéraire) afin de réduire au minimum la distance totale parcourue. Afin de mettre en relation efficacement les conducteurs et les passagers, nous proposons un nouvel algorithme de mise en relation dynamique, le MRB (Minimal route bi-searching algorithm), qui tient compte de toutes les contraintes mentionnées ci-dessus. Nous démontrons le fonctionnement de notre algorithme en développant un prototype et en évaluant notre système sur les trajectoires GPS (système de positionnement global) de l'ensemble de données de la ville de Lahore. Les résultats évalués sont comparés aux algorithmes existants, ce qui montre que notre système réduit considérablement la distance parcourue et le coût de calcul.
Le covoiturage dynamique est un moyen rentable de réduire le trafic et les émissions de carbone en offrant un service flexible et abordable qui utilise l'espace disponible dans les véhicules. La mise en correspondance des demandes des personnes à la recherche d'un trajet avec les trajets disponibles, répartis sur les routes, est un travail fastidieux. Tout en répondant à la demande de tous les passagers, la distance totale du trajet peut être augmentée. C'est pourquoi cet ouvrage propose un système de covoiturage dynamique optimal qui met en relation les trajets et les demandes en temps réel en tenant compte des contraintes multiples des participants (par exemple, les contraintes de temps, la disponibilité des places libres, la distance maximale autorisée et la minimisation de l'itinéraire) afin de réduire au minimum la distance totale parcourue. Afin de mettre en relation efficacement les conducteurs et les passagers, nous proposons un nouvel algorithme de mise en relation dynamique, le MRB (Minimal route bi-searching algorithm), qui tient compte de toutes les contraintes mentionnées ci-dessus. Nous démontrons le fonctionnement de notre algorithme en développant un prototype et en évaluant notre système sur les trajectoires GPS (système de positionnement global) de l'ensemble de données de la ville de Lahore. Les résultats évalués sont comparés aux algorithmes existants, ce qui montre que notre système réduit considérablement la distance parcourue et le coût de calcul.
More About Barnes and Noble at CoolSprings Galleria
Barnes & Noble is the world’s largest retail bookseller and a leading retailer of content, digital media and educational products. Our Nook Digital business offers a lineup of NOOK® tablets and e-Readers and an expansive collection of digital reading content through the NOOK Store®. Barnes & Noble’s mission is to operate the best omni-channel specialty retail business in America, helping both our customers and booksellers reach their aspirations, while being a credit to the communities we serve.