이 논문은 승차공유 플랫폼에서 운전자의 인지 쇠퇴와 피로도를 모델링하고 예측하는 새로운 접근법을 제안한다. 기존 연구가 주로 다양한 승차 요청에 대한 운전자 선호도 모델링과 학습에 초점을 맞춘 것과 달리, 이 논문은 동적 할인 만족화(DDS) 휴리스틱을 제안하여 주어진 근무 시간 동안 운전자의 순차적 승차 결정을 모델링하고 예측한다.
DDS 휴리스틱을 기반으로 랜덤 활성화를 가진 새로운 확률적 신경망 모델을 제안하였다. 이 모델의 학습을 위해 샘플링 기반 역전파 알고리즘(SBPTT)을 개발하였다. 시뮬레이션 실험과 실제 시카고 택시 데이터셋을 통해 제안 방법의 우수한 성능을 입증하였다.
To Another Language
from source content
arxiv.org
Viktige innsikter hentet fra
by Sree Pooja A... klokken arxiv.org 04-17-2024
https://arxiv.org/pdf/2404.10684.pdfDypere Spørsmål