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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上街边停车搜索

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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：大量的城市交通是由寻找停车位引起的。一种提高这种情况的一种可能的方法是引导沿着可能有免费停车位的路线的驱动器。找到这样的路线的任务可以被建模为概率图形问题，这是np-complete。因此，我们提出了解决这个问题的启发式方法，并通过实验评估它们。为此，我们使用查找停车位的概率，该概率基于来自Tomtom International B.V的公开可用的经验数据。此外，我们提出了一种完全依赖于传统道路属性的启发式。我们的实验表明，这种算法在我们的成本测量中靠近基线1.3系列。最后，我们将我们的实验与现场研究的结果相结合，比较了我们对真实人类驱动程序的算法的成功率。

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