主讲人：柯锦涛研究员
邀请人：田野副教授
时间：2021年7月9日（周五）10:00
地点：腾讯会议连接 https://meeting.tencent.com/s/ZzXDLggR2rDj
会议 ID：189 181 826
主讲人简介：
柯锦涛，博士，香港理工大学研究员。分别于浙江大学和香港科技大学获得学士和博士学位。致力于共享出行系统运营与监管、大数据驱动的城市多模式交通系统的管理与优化、基于机器学习的短时交通需求量预测、交通定价与博弈等方面的研究。在Transportation Research Part A/B/C/E, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, IEEE Transactions on Intelligence Transportation System等期刊发表SCI/SSCI期刊论文20篇，论文总引用数超过1000次。现担任国际期刊Transportation Research Part C青年编委。
主讲内容简介：
作为共享出行的代表，以滴滴、优步为代表网约车逐步成为人们日常出行的一种重要的交通模式。尽管网约车在商业上取得了巨大的成功，它的出现也给城市管理者带来了新问题和新挑战，其中一个重要的问题是如何高效地匹配实时订单和空闲司机。本研究提出了一个优化模型，可以根据不同的供需情况，动态地调整实时供需匹配中的两个重要决策变量，即匹配时间窗口和匹配半径，从而更好地匹配实时供需。此外，本研究提出了一个在线-离线学习框架，将强化学习与在线组合优化技术相结合，进一步提高匹配效率。实验表明，传统的组合优化模型往往是短视的，只能最优化当前时刻的系统效率，而这种决策往往不能达到长时间尺度上（如一整天）的最优效果。通过考虑到当前的决策对未来供需状态的影响，本研究提出的强化学习算法可以计算每个匹配决策的长期价值，从而最大化长期的系统效率。
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