An innovative data-driven integrated solution for ridesharing and dynamic vehicle routing
Non et al. — 2025
Résumé (FR)
Cet article propose un cadre intégré orienté données pour le covoiturage et le routage dynamique des véhicules, composé d’une composante périodique et d’une composante dynamique synchronisées. Le système capture les interdépendances entre la prédiction de la demande et les décisions de routage, réduisant les inefficacités liées à leur traitement séparé. La validation porte sur plus de 300 000 trajets historiques et 9 016 demandes en temps réel, avec un taux d’annulation inférieur à 9 % et un temps de réponse aux nouvelles demandes de 4 secondes. Le système équilibre également la charge de travail des conducteurs tout en maintenant la qualité de service. Cette approche illustre l’intérêt des méthodes basées sur les données pour la gestion opérationnelle du covoiturage.
Summary (EN)
This paper proposes an integrated data-driven framework for ridesharing and dynamic vehicle routing with synchronized periodic and dynamic components. The approach captures interdependencies between demand prediction and routing decisions. Validated on over 300,000 historical trips and 9,016 real-time demands, it achieves a demand cancellation rate below 9% and responds to new requests within 4 seconds while balancing driver workloads.
Points clés
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