Škálovatelný algoritmus pro offline ridesharing

Abstract

Cílem této práce je návrh a realizace škálovatelného algoritmu pro offline ridesharing a jeho porovnání s Insertion Heuristic, metodou široce používanou při řešení velkých dynamických a statických problémů. Navrženo řešení je kombinaci dvou známých metod určených primárně pro online ridesharing. Řešení je experimentálně evaluováno na reálných datech z New Yorku.

This work makes an attempt to apply a combination of known methods designed for large dynamical on-demand routing and scheduling problems to solve static Dial-a-Ride Problem of comparable size. Our main task is to design and implement a solution for offline ridesharing able to handle large city-scale scenarios. The proposed solution is evaluated on real-life data from New York City and compared with Insertion Heuristic, another ridesharing method widely used for large-scale problems.