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FCS | 前沿研究：基于出租车调度平台的收益最大化的在线稳定任务匹配问题 |
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论文标题：（基于出租车调度平台的收益最大化的在线稳定任务匹配问题）
期刊：
作者：Jingwei LV, Ze ZHAO, Shuzhen YAO, Weifeng LV
发表时间：20 Jan 2022
DOI：
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导 读
随着移动互联网的高速发展，出租车调度平台已经变得愈加流行和重要。例如，UBer和滴滴出行都是知名的出租车调度O2O平台，且占据了该领域全世界范围的主要份额。对于这些平台而言，出租车调度的核心要点是任务分配问题。
而这一问题的主要目标是在保证出价和出行距离的公平性的前提下，将司机分配给乘客，并且使得平台的收益最大化。本文中，我们首先实现了基于空间调度领域传统方法的基础算法。但是这一算法在收益最大化方面表现不佳。故我们提出了被称为收益最大化的在线稳定匹配问题(RMOSM)的定义以及新算法——等价替换的在线匹配算法(ESOM)。相较于基础算法，ESOM算法能够更好地满足平台对高利润的追求。
文章精要
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