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【24h】

An Instance-Specific Parameter Tuning Approach Using Fuzzy Logic for a Post-Processing Topological Map-Matching Algorithm

机译：后处理拓扑图匹配算法的基于实例的模糊逻辑参数优化方法

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Map Matching Algorithms (MMAs) are developed to solve spatial ambiguities that arise in the process of assigning GPS measurements onto a digital roadway network. Scarce systematic parameter tuning approaches exist in the literature for optimizing MMA performance. Thus, a novel framework is proposed for a systematic calibration of the parameters of a post-processing MMA. The calibration approach consists of an Instance-specific Parameter Tuning Strategy (IPTS) that employs Fuzzy Logic principles. The proposed fuzzy IPTS tool determines algorithm-specific parameter values based on instance-specific information a priori to the execution of the MMA. Finally, the proposed IPTS tool is able to adjust to two particular decision maker preferences on algorithm performance, namely solution quality and computational time.
机译：开发地图匹配算法（MMA）来解决在将GPS测量值分配到数字道路网络的过程中出现的空间歧义。文献中很少有用于优化MMA性能的系统参数调整方法。因此，提出了一种新颖的框架，用于系统地校准后处理MMA的参数。校准方法包括采用模糊逻辑原理的特定于实例的参数调整策略（IPTS）。所提出的模糊IPTS工具在执行MMA之前，先根据实例特定的信息确定算法特定的参数值。最后，所提出的IPTS工具能够针对算法性能调整到两个特定的决策者偏好，即解决方案质量和计算时间。

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