移動時間と待機時間に対するドライバーの嗜好を考慮したタクシーの配車目的地設定の提案

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2021-02-22
• タイトル: 移動時間と待機時間に対するドライバーの嗜好を考慮したタクシーの配車目的地設定の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Recommendation of taxi destination considering driver preferences for moving and waiting time
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 株式会社NTTデータ
• 著者所属: 株式会社NTTデータ
• 著者所属: 株式会社NTTデータ
• 著者所属: 株式会社NTTデータ
• 著者所属: 株式会社NTTデータ
• 著者所属: 中央大学理工学部
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Science and Engineering, Chuo University
• 著者名: 長谷川, 美夏; 川又, 裕也; 河部, 瞭太; 野々口, 大幹; 稲葉, 陽子; 生田目, 崇
• 著者名(英): Mika, Hasegawa; Yuya, Kawamata; Ryota, Kawabe; Taiki, Nonoguchi; Yoko, Inaba; Takashi, Namatame
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年，あらゆる分野でビッグデータの活用が進んでおり，様々な形でデータが蓄積されている交通分野においてもデータ活用が期待されている．中でも自動車のプローブデータは交通状況の把握や分析のほか，混雑予測や安全対策など様々な活用方法が期待されている．本稿では，都内エリアのタクシーのプローブデータを用いて，深夜帯を対象に都内主要駅のタクシープールにおける平均待ち時間，平均乗車数，平均利用距離を求めて，タクシーが目的地まで移動する時間と利用者を獲得するまでに発生する待ち時間に対するドライバーの嗜好を考慮し，もっとも利益が期待できる配車目的地を提案するための効用関数を作成する．この効用関数に対して，深夜時間帯の配車の最適化を行い，その結果を地図上に可視化する．最適化した結果を用いて，とある事業所を対象に深夜帯に売上がないタクシーが推奨目的地に向かい利用者を拾えた場合，最大でひと月約 19.5% の売上増が見込めることを示唆できた．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In recent years, the use of big data has been advancing in all fields, and the field of transportation is also attracting attention because various data according to vehicle are accumulated. In particular, automobile probe data is expected to be used in a variety of ways, such as for understanding and analyzing traffic conditions, predicting congestion, and taking safety measures. In this paper, we use the probe data of cabs in the Tokyo area to determine the average waiting time, average number of rides, and average distance used in cab pools at major stations in Tokyo, focusing on the midnight period. An utility function of taxi driver is created to suggest the most profitable destination. The utility function is used to optimize the allocation of vehicles during late night hours, and the results are visualized on a map. Using the optimization results, we show that if a cab, which has no sales during the midnight hours, can go to the recommended destination and pick up a user, it could increase sales by about 19.5% per month at most.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2021-MPS-132, 号 1, p. 1-6, 発行日 2021-02-22
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会