[论文解读] Proposal of a Carsharing System to Improve Urban Mobility

Fernando Almeida, Pedro Silva+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 1, 2017

Transportation and Mobility Innovations被引用 5

一句话总结

本文提出了一种基于层次分析法（AHP）的决策支持系统，帮助城市用户根据个人偏好和地理位置接近度选择最优的汽车共享车辆。该系统通过优先考虑用户定义的标准对可用车辆进行排序，从而提升汽车共享的采纳率，并放大其在经济、出行和环境方面的优势。

ABSTRACT

Carsharing is a model of renting vehicles for short periods of time, where the payment is made according to the time and distance effectively traveled. Carsharing offers a simple, economical and smart alternative to urban mobility, that is already being adopted in the major cities in the world. The proposed methodology consisted in the development of a decision support system that simplifies the process of choosing carsharing services. Adopting the AHP method, the user can indicate their preferences in the choice of vehicles, and the system returns an ordered list of the most suitable available vehicles based on their geographic location. The findings of the project indicate that the use of this system encourage and simplify the use of carsharing services, which will allow to enhance the financial, mobility and environment advantages inherent to their use

研究动机与目标

• 解决在城市环境中从多个选项中选择最合适的汽车共享车辆的挑战。
• 通过将个人偏好融入车辆选择过程，简化用户决策流程。
• 通过以用户为中心的智能推荐系统，提升汽车共享服务的采纳率。
• 通过推广高效、经济且环保的交通替代方案，改善城市出行效率。

提出的方法

• 该系统采用层次分析法（AHP）将用户偏好结构化为层次化决策模型。
• 用户输入对车辆属性（如尺寸、燃料类型、可用性等）的偏好。
• 系统根据用户偏好和地理位置接近度，计算每辆车辆的优先权权重。
• 实时对可用车辆进行排序，提供根据用户标准定制的优先推荐列表。
• 该方法将空间数据（用户位置）与多准则决策分析相结合，以优化车辆选择。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何系统性地将用户偏好整合到汽车共享车辆选择中，以改善决策质量？
• RQ2 基于AHP的决策支持系统在多大程度上能提升汽车共享服务的可用性和采纳率？
• RQ3 个性化车辆排序对城市地区汽车共享的感知便利性和吸引力有何影响？

主要发现

• 所提出的系统能够根据用户偏好对汽车共享车辆进行有效排序，显著提高推荐选项的相关性。
• 当选择过程简化且个性化时，用户更有可能采纳汽车共享服务。
• AHP的整合实现了基于多准则的透明且结构化的车辆选择方法。
• 该系统通过提升服务利用率，进一步增强了汽车共享在经济、出行和环境方面的优势。