时间：2017年3月10日上午9:00
地点：基础教学楼B318实验室
研读成员：李晓伟
论文标题：Real-Time City——Scale Taxi Ridesharing
来源:IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 2015
推荐理由：
出租车是一种很重要的交通模式，在上下班交通高峰期，出租车的乘车需求远远大于出租车的数量，如果只是单纯的增加出租车的数量的话，不仅会增加交通量、浪费能源，而且也降低了出租车司机的收入。鉴于此，本文提出了一个出租车共享系统，实时的接收乘客的乘车需求，并且综合考虑时间、容量和金钱的约束，通过拼车给乘客安排合适的出租车。与其他存在的共乘系统相比，本文提出的模型考虑了更多实际的约束。除此之外，本文还提出了有效的搜索和调度算法，在毫秒级下在数以万计的出租车中为一个查询分配正确的出租车。
主要贡献：
1)使用mobile-cloud architecture，建立了一个出租车共享系统。（其中包括a spatio-temporal indexing structure，a taxi searching algorithm，a scheduling algorithm）；
2) 考虑了多种约束，尤其是货币约束；
3) 进行了大量的实验来验证出租车共享系统的有效性。
