Yazar
Şahin, Ahmet, Sevim, İ., Albey, Erinç, Güler, M. G.
Basım Tarihi
2022-04
Basım Yeri
-
Elsevier
Konu
İkili programlama, Makine öğrenimi, Doğrusal olmayan iki seviyeli programlama, Sıra toplama, Sürüş eşleştirme
Tür
Süreli Yayın
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası
0305-0548
Kayıt Numarası
b26547e3-5912-4632-9136-0f7e4e2c0500
Lokasyon
Endüstri Mühendisliği
Tarih
2022-04
Örnek Metin
Bu makale, insanların bir yolculuk için bir aracı paylaşmalarını sağlayan bir ulaşım modu olan yolculuk havuzu oluşturma sorunu için veriye dayalı bir eşleştirme algoritması önermektedir. Problem, sürücüler ve sürücüler arasında bir eşleşme bulmayı amaçladığından eşleştirme probleminin bir çeşidi olarak değerlendirilmektedir. Önerilen algoritma, çok özellikli bir veri kümesindeki her özelliğin aday sürücülerin sıralamasını sağladığı ve her özelliğin ağırlığının bir optimizasyon modeli aracılığıyla geçmiş verilerden öğrenildiği, sıralama toplama fikrine dayanan bir makine öğrenme algoritmasıdır. Ağırlık öğrenme ve aday sıralama problemleri eş zamanlı olarak ele alındığında, ortaya çıkan optimizasyon modeli, tek seviyeli karışık tamsayılı doğrusal olmayan optimizasyon modeli olarak yeniden formüle edilen doğrusal olmayan iki düzeyli bir optimizasyon modeli haline gelir. Önerilen algoritmanın performansını göstermek için, yolculuk havuzu oluşturma konusunda yeni kurulan bir şirketin mobil uygulamasından alınan gerçek hayat veri seti kullanılmış ve şirketin mevcut yaklaşımı kıyaslama olarak kabul edilmiştir. Sonuçlar, önerilen algoritmanın, farklı senaryolardaki karşılaştırmaya kıyasla sürücülerin ilk tercihini %17 ila %28 daha iyi doğru bir şekilde tahmin ettiğini ortaya koyuyor. Benzer şekilde önerilen algoritma, tercih edilen sürücünün kıyaslamayla karşılaştırıldığında (binicinin gerçek seçimine) 0,38 ila 1,12 kişi daha yakın sıralandığı öneri listeleri sunar.
DOI
10.1016/j.cor.2021.105666
Cilt
140
