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关于举办《时间依赖路网中的路径规划问题》学术报告的通知

发布日期:2018-01-09 09:00      来源:未知      点击:
报告人:周晓方
时 间:2018年1月11日  8: 30-10: 00
地 点:图书馆二楼国际报告厅
报告题目:时间依赖路网中的路径规划问题
报告摘要:几千年来,人们一直在利用各种创新技术来提高行驶速度,如今数百万司机每天利用的是GPS技术。GPS设备推荐的路线是通过路径规划算法(例如,最快路径算法)来计算的,它的目的是在当前的交通状况下使某个特定的目标函数(例如,行驶时间)最小化。当该目标是尽可能早地到达目的地时,由于多数路网具有FIFO特性(即先进入该路段的车辆先离开),因此在途中等待只会增加总体的行驶时间。然而,一些像物流公司这样的企业更关注的是如何优化其车辆实际行驶在路上的时间(即:引擎处在运行状态的时间),因为它与操作成本直接相关。同时,司机的轨迹信息被各种服务提供商收集,用来展示道路的交通状况。与现有的基于交通监控系统的速度参数生成方法相比,基于轨迹的方法可以覆盖更大的空间,而且更便宜、更易获取。
       本文提出了一种具有两个组件的系统,利用轨迹信息来解决路上行驶时间最小化问题(minimal on-road time problem)。其中的在线查询应答组件,主要研究如何能够利用沿线的停车设施来避免预测到的交通拥堵,从而最终减少司机的路上行驶时间,以及如何从历史轨迹中生成路网的速度信息。路径规划问题的挑战在于,确定在某个指定的停车位置等待是否能减少总体的路上行驶时间,以及等待多久能使总体时间最少,所带来的计算复杂度。为了解决这个具有挑战性的问题,我们提出了两种最小化路上行驶成本函数的有效算法,并提出了多种能保证误差界限的近似方法来加快查询速度。离线速度参数生成组件能够利用历史轨迹为在线组件提供每条路段所需的行驶时间。大量的实验表明,我们的方法比现有的路径规划算法更有效、更精确,且速度参数精确,空间效率高。
报告人简介:周晓方,博士,澳大利亚昆士兰大学计算机科学教授、数据与知识工程研究室主任,苏州大学国家“千人计划”特聘教授、先进数据分析研究中心主任。长期从事有关商业、科学、个人应用相关的数据库系统和信息系统研究,主要研究领域包括空间数据库,多媒体数据库,数据质量、高性能数据库系统、数据挖掘、流媒体数据分析和推荐系统。是国际会议VLDB2020、IEEE ICDE 2013、ACM CIKM 2016程序委员会主席,ACM Multimedia 2015总主席。担任VLDB Journal, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions on Cloud Computing, World Wide Web Journal, Distributed and Parallel Databases, and IEEE Data Engineering Bulletin等杂志副主编。是IEEE TCDE的现任主席。是IEEE Fellow(院士)。
       承办单位:计算机学院
                                                      沈航科协
                                                      2018.1.9