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【24h】

Routing for on-street parking search using probabilistic data

机译：使用概率数据进行路内停车搜索的路由

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A significant percentage of urban traffic is caused by the search for parking spots. One possible approach to improve this situation is to guide drivers along routes which are likely to have free parking spots. The task of finding such a route can be modeled as a probabilistic graph problem which is NP-complete. Thus, we propose heuristic approaches for solving this problem and evaluate them experimentally. For this, we use probabilities of finding a parking spot, which are based on publicly available empirical data from TomTom International B.V. Additionally, we propose a heuristic that relies exclusively on conventional road attributes. Our experiments show that this algorithm comes close to the baseline by a factor of 1.3 in our cost measure. Last, we complement our experiments with results from a field study, comparing the success rates of our algorithms against real human drivers.
机译：城市交通的很大一部分是由寻找停车位引起的。改善这种情况的一种可能方法是引导驾驶员沿着可能有免费停车位的路线行驶。可以将找到这种路线的任务建模为NP完全的概率图问题。因此，我们提出了启发式方法来解决此问题并进行实验评估。为此，我们使用基于TomTom International B.V公开可得的经验数据找到停车位的可能性。此外，我们提出了一种完全依赖于常规道路属性的启发式方法。我们的实验表明，在我们的成本衡量中，该算法接近基线的1.3倍。最后，我们通过实地研究的结果补充了我们的实验，比较了我们的算法与真实人类驾驶员的成功率。

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