{“状态”：“确定”，“消息类型”：“工作”，“信息版本”：“1.0.0”，“邮件”：{“索引”：{“日期-部件”：[[2024,6,1]]，“日期-时间”：“2024-06-01T05:57:50Z”，“时间戳”：1717221470532}，“引用-计数”：0，“发布者”：“人工智能发展协会（AAAI）”，“问题”：“01”，“许可证”：[{“开始”:{“日期-零件”：[2019,7,17]]，“日期-时间”：“2019-07-17T00:00:00Z”，“时间戳”：1563321600000｝，“内容版本”：“未指定”，“延迟天数”：0，“URL”：“https:\/\/aai.org”｝]，“内容域”：｛“域”：[]，“交叉标记限制”：false｝，“短容器标题”：[“aaai”]，“摘要”：“按需出租车调度平台的一个中心问题是任务分配，它在动态到达的司机（工人）和乘客（任务）之间设计匹配策略。以前的匹配策略在不考虑工人和任务偏好的情况下最大化了平台的利润（例如，工人可能喜欢高回报的任务，而任务可能喜欢附近的工人）。这种对偏好的忽视会损害用户体验，并从长远来看会降低平台的利润。为了解决这个问题，我们提出了使用在线稳定匹配的优先感知任务分配。具体来说，我们定义了一个新的模型，即已知相同独立分布下的在线稳定匹配（OSM-KIID）。它不仅最大化了预期总利润（OBJ-1），还试图通过最小化预期总阻塞对数（OBJ-2）来满足工人和任务之间的偏好。该模型还具有在实际数据集上验证的实际到达假设。此外，我们提出了一种基于线性程序的在线算法LP-ALG，该算法在OBJ-1上的在线比率至少为1\u22121\/e，预期最多有0.6\u00b7|e|块对，其中|e|是兼容图中的总边数。我们还表明，一个天生的贪婪在OBJ-1上可以有任意糟糕的性能，同时保持大约0.5\u00b7|E|块对。对合成数据集和实际数据集的评估证实了我们的理论分析，并证明当任务数量明显超过工人时，LP-ALG严格控制了这两个目标的所有基线<\/jats:p>“，”DOI“：”10.1609\/aaai.v33i01.33012245“，”type“：”journal-article“，”created“：{”date-parts“：[[2019,9,10]]，”date-time“：”2019-09-10T07:42:38Z“，”timestamp“：1568101358000}，”page“：“2245-2252”，“source”：“Crossref”，“is-referenced-by-count”：51，“title”：[“随叫随到出租车调度中的优先任务分配：在线稳定匹配方法“]，“前缀”：“10.1609”，“卷”：“33”，“作者”：[{“给定”：“伯明”，“家庭”：“赵”，“序列”：“第一”，“从属关系”：[]}，{“给出”：“潘”，“家族”：“许”，“顺序”：“附加”，“隶属关系”：[]}“sequence”：“additional”，“affiliation”：[]}，{“given”：“子母”，“家族”：“周”，“序列”：“附加”，“从属关系”：[]}，{“给定”：“玉祥”，“家庭”：“曾”，“顺序”：“额外”，“附属关系”：[]}]，“成员”：“9382”，“在线发布”：{“日期-部件”：[[2019,7,17]]}、“容器-标签”：[“AAAI人工智能会议论文集”]，“原始标题”：[]，“链接”：[{“URL”：“https:\/\/ojs.aaai.org\/index.php\/aaai\/aarticle\/download\/4060\/3938”，“content-type”：“application\/pdf”，“内容版本”：“vor”，“intended-application”：“text-mining”}，{“URL”：“http:\/\-ojs.aaai.org\/index.php\/aaai\/article\/ownload\/4040\/3998”，d-应用程序“：”相似性检查“}]，“deposed”：{“date-parts”：[[2022,11,7]]，“date-time”：“2022-11-07T06:47:56Z”，“timestamp”：1667803676000}，“score”：1，“resource”：{“primary”：}“URL”：“https:\\/ojs.aaai.org\/index.php\/AAAAI\/article\/view\/4060”}}，”subtitle“：[]，”shorttitle“：[]，”issued“date-parts”：[2019,7,17]]}，“references-count”：0，“journal-issue”：{“issue”：“01”，“published-online”：{“date-parts”：[[2019,7,23]]}}，“URL”：“http://\/dx.doi.org\/10.1609\/aaai.v33i01.33012245”，“relation”：{}，”ISSN“：[”2374-3468“，”2159-5399“]，”ISSN-type“：[{”value“：”2374-468“，”type“:”electronic“}，{”value“：“2159-539”，“type”：“print”}]，“subject”：[]，“已发布”：{“日期部分”：[[2019,7,17]]}}