众包快递：一种基于概率的准时众包快递框架
摘要：在线购物者最关注的两个问题是物流的速度和成本，但这两者通常是相互矛盾的。为了缓解这一矛盾，我们提出利用正在街上运送乘客的出租车来协同传递包裹，从而同时降低成本和加快速度。具体而言，我们提出了一个包含两个阶段的概率框架，命名为CrowdExpress，用于及时递送包裹。在第一个阶段，我们离线挖掘历史出租车GPS轨迹数据，构建包裹运输网络。在第二个阶段，我们开发了一种在线自适应的出租车调度算法，用于实时请求中寻找具有最大准时到达概率的路径，并相应地指导包裹的路由。最后，我们利用在纽约市超过19,000辆出租车产生的真实出租车数据对系统进行评估。结果显示，每天大约可以成功准时递送9,500个包裹，成功率超过94％，而且平均计算时间在25毫秒以内。
作者：Chao Chen, Sen Yang, Weichen Liu, Yasha Wang, Bin Guo, Daqing Zhang
论文ID：1809.02897
分类：Other Computer Science
分类简称：cs.OH
提交时间：2018-09-11