随机动态领域内在线时空匹配
2016-01-22 20:29:51 0 举报AI智能生成
随机动态领域内的在线时空匹配
作者其他创作
大纲/内容
匹配中的依赖
用户需求不确定和时间依赖，上一个客户需求的数据是可用的
规模为上千用户和服务提供在线决策
优化收入和服务质量
贡献
两阶段随机优化模型，找到给用户的车辆分配
在处理预期的未来需求上，模型的降解来提高并行性
大数据集上的证明
相关工作
在线匹配
online bipartite matching
一边固定，一边递增
myopic algorithms
随机排序
贪心
相比于 online bipartite matching
这篇文章 one service, multiple customers
one service, one customer
online multi-step matching
online vehicle routing problem
a MIP formulation
a sample scenario approach and a capacity reservation approach
two stage stochastic models within a rolling horizon framework for a multi resource routing problem
本文
a two stage stochastic model
用于社会规模问题
证明技术使用在一个较大规模问题上表现很好
正文
在线时空匹配
当前这一步，计算最好匹配
考虑多个潜在请求和需求商
本文只解决整数形式，若不是，近似成整数
benders 分解
the Master Problem
the ”difficult” variables
x1
the Slave problem(s)
other variables and obtaining cuts
x2
Competitive Ratio
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