A biosequence based dynamic ride-matching algorithm that takes into account social factors
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Artan trafik sıkışıklığı ve teknolojideki gelişmeler dinamik yolculuk paylaşımı gibi alternatif yöntemlerin gelişmesine yol açmıştır. Akıllı telefon teknolojileri benzer rota ve zamanda seyahat edecek insanları kısa zaman zarfında eşleştirmeyi amaçlayan dinamik yolculuk paylaşımını mümkün kılmaktadır. Birçok otomatik eşleştirme algoritması işlem süresini, sistem maliyetini veya toplam mesafeyi en aza indirgemek gibi sistem performansını geliştirmek üzere tasarlanmıştır, ancak sonuçlar katılımcılar için en iyi faydayı sağlamayabilir. Bu tezde, katılımcıların cinsiyet, yaş, çalışma durumu ve sosyalleşme isteklerini baz alan bir algoritma geliştirilmiştir. Katılımcıların rotaları arasında mevcut benzerlikleri bulmak için Needleman-Wunsch isimli bir biyo-dizilim algoritması kullanılmıştır. 2018 yılında Türk-Alman Üniversitesi'nde toplam 604 öğrenci ve personelle belirli tercih anketi yapılmıştır. Önerilen algoritmanın performansını geleneksel bipartit ve optimizasyon algoritmaları ile karşılaştırmak için anket verileri kullanılarak kapsamlı bir benzetim çalışması yapılmıştır. Simülasyon çalışmasının sonuçları, önerilen algoritmanın geleneksel bipartit model ve optimizasyon algoritmalarına kıyasla işlem sürelerinde ve eşleşmelerin potansiyel başarı oranlarında önemli oranda artış sağladığını göstermiştir. Önerilen algoritmanın hassasiyet analizi de yapılmıştır. Increasing traffic congestion and advancements in technology have fostered the growth of alternative transportation modes such as dynamic ride-sharing. Smartphone technologies enable dynamic ride-sharing, which aims to establish ride matches between people with similar routes and schedules at short notice. Many automated matching methods are designed to improve system performance, such as minimizing process time, minimizing total system cost or maximizing total distance savings; however, the results may not provide the maximum benefits for the participants. In this dissertation, an attempt is made to develop an algorithm to optimize matches when considering participants' gender, age, employment status and social tendencies. A biosequence algorithm, namely the Needleman-Wunsch algorithm, is used to quantify the similarity of participants' itineraries. A stated preference survey was conducted among 604 students and members of staff at Turkish-German University in 2018. An extensive simulation study was then performed by utilizing the survey data to compare the performance of the proposed algorithm with that of traditional bipartite and optimization algorithms. The simulation results indicate that when compared to the traditional bipartite and optimization algorithms, the proposed algorithm significantly increases performance in terms of computation times and the potential success rate of the matches. A sensitivity analysis for the proposed algorithm is also performed.
Collections