发表服务
2015年数学建模B题滴滴打车问题优秀论文（参考）.docx,基于双层规划的出租车补贴方案研究摘要在我国庞大的人口压力下，“打车难”已成为许多城市共同面临的问题。而随着“互联网+”时代的到来，第三方打车软件的异军突起同时便利了乘客和司机双方。
在滴滴出行，从乘客发出一个出租车订单，到订单被播报给周围的出租车司机，再到成功被司机应答，所需的时间被压缩到极短。这背后的最大功臣，就是基于组合优化的滴滴出租车分单模型。这一模型投入使用后，滴滴出租车的打车成功率较之前进一步提升。
基于“滴滴KDD2018论文：基于强化学习技术的智能派单模型”再演绎.DataFunTalk.2019年5月26日.文化&方法算法方.最近拜读了滴滴2018年在KDD发表的一篇论文《Large-ScaleOrderDispatchinOn-DemandRide-HailingPlatforms:ALearningandPlanningApproach》。.意犹未尽...
自己写的好久之前的了模拟了很多比赛论文，都没备份，这是还能找到的想要论文的加个粉丝啥的然后＋qq564125432一起学习讨论“互联网+”时代的出租车资源配置摘要出租车是一种按照行驶距离来收取一定费用的交通工具，是市民出行的重要交通工具之一，近年来，“打车难、打车贵”一直是被...
摘要：滴滴出行是基于“互联网+”模式,在共享经济背景下的一次创新,作为一种新生经济业态,企业存在着较多的问题。基于企业的优势、劣势、机会和威胁分析,发现滴滴出行作为共享经济的典型代表,具有广阔的市场前景。但
基于供求匹配率的出租车资源配置模型-数学建模B题全国一等奖论文.docx,PAGEPAGE26基于供求匹配率的出租车资源配置模型摘要本文针对城市出租车资源配置问题，采用定性与定量相结合的研究方法，建立衡量出租车供求匹配程度的指标，分析...
这些在线服务收集司机的信息和乘客的需求，依赖于集中化的决平台来匹配司机与订单。根据滴滴的统计，这种新的方式提升了超过10%的订单完成率。订单分派的目的是找到司机与订单的最佳匹配，在打车系统中格外重要。图2就展示了该系统的实际…
滴滴KDD2018论文详解：基于强化学习技术的智能派单模型.国际数据挖掘领域的顶级会议KDD2018在伦敦举行，今年KDD吸引了全球范围内共1480篇论文投递，共收录293篇，录取率不足20%。.其中滴滴共有四篇论文入选KDD2018，涵盖ETA预测(预估到达时间...
在论文方面，本次滴滴共有四篇论文被AAAI收录，内容涉及深度学习、生成对抗网络、神经网络等技术方向。以《基于时空多图卷积神经网络的网约车需求预测》论文为例，滴滴提出一种新的模型STMGCN(时空多图卷积网络)，用于对时空序列进行建模与预测。
今年，滴滴共有三篇Oral论文入选KDD2019，研究内容涵盖基于深度学习方法自动化地生成工单摘要、基于深度强化学习与半马尔科夫决策过程进行智能派单及模仿学习和GAN在环境重构的探索。.本文是对滴滴Oral论文《ADeepValue-networkBasedApproachforMulti-DriverOrder...
2015年数学建模B题滴滴打车问题优秀论文（参考）.docx,基于双层规划的出租车补贴方案研究摘要在我国庞大的人口压力下，“打车难”已成为许多城市共同面临的问题。而随着“互联网+”时代的到来，第三方打车软件的异军突起同时便利了乘客和司机双方。
在滴滴出行，从乘客发出一个出租车订单，到订单被播报给周围的出租车司机，再到成功被司机应答，所需的时间被压缩到极短。这背后的最大功臣，就是基于组合优化的滴滴出租车分单模型。这一模型投入使用后，滴滴出租车的打车成功率较之前进一步提升。
基于“滴滴KDD2018论文：基于强化学习技术的智能派单模型”再演绎.DataFunTalk.2019年5月26日.文化&方法算法方.最近拜读了滴滴2018年在KDD发表的一篇论文《Large-ScaleOrderDispatchinOn-DemandRide-HailingPlatforms:ALearningandPlanningApproach》。.意犹未尽...
自己写的好久之前的了模拟了很多比赛论文，都没备份，这是还能找到的想要论文的加个粉丝啥的然后＋qq564125432一起学习讨论“互联网+”时代的出租车资源配置摘要出租车是一种按照行驶距离来收取一定费用的交通工具，是市民出行的重要交通工具之一，近年来，“打车难、打车贵”一直是被...
摘要：滴滴出行是基于“互联网+”模式,在共享经济背景下的一次创新,作为一种新生经济业态,企业存在着较多的问题。基于企业的优势、劣势、机会和威胁分析,发现滴滴出行作为共享经济的典型代表,具有广阔的市场前景。但
基于供求匹配率的出租车资源配置模型-数学建模B题全国一等奖论文.docx,PAGEPAGE26基于供求匹配率的出租车资源配置模型摘要本文针对城市出租车资源配置问题，采用定性与定量相结合的研究方法，建立衡量出租车供求匹配程度的指标，分析...
这些在线服务收集司机的信息和乘客的需求，依赖于集中化的决平台来匹配司机与订单。根据滴滴的统计，这种新的方式提升了超过10%的订单完成率。订单分派的目的是找到司机与订单的最佳匹配，在打车系统中格外重要。图2就展示了该系统的实际…
滴滴KDD2018论文详解：基于强化学习技术的智能派单模型.国际数据挖掘领域的顶级会议KDD2018在伦敦举行，今年KDD吸引了全球范围内共1480篇论文投递，共收录293篇，录取率不足20%。.其中滴滴共有四篇论文入选KDD2018，涵盖ETA预测(预估到达时间...
在论文方面，本次滴滴共有四篇论文被AAAI收录，内容涉及深度学习、生成对抗网络、神经网络等技术方向。以《基于时空多图卷积神经网络的网约车需求预测》论文为例，滴滴提出一种新的模型STMGCN(时空多图卷积网络)，用于对时空序列进行建模与预测。
今年，滴滴共有三篇Oral论文入选KDD2019，研究内容涵盖基于深度学习方法自动化地生成工单摘要、基于深度强化学习与半马尔科夫决策过程进行智能派单及模仿学习和GAN在环境重构的探索。.本文是对滴滴Oral论文《ADeepValue-networkBasedApproachforMulti-DriverOrder...
发表服务