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寻求按需乘车服务：具有动态价格预测的强化学习模型
摘要 - 次年见证了乘车（ROD）服务（例如Uber和Didi）的日益普及。与传统出租车相比，Rod服务更“数据驱动”，并采用动态定价来实时操纵供求。动态价格可以看作是供求的准确和定量指标，并可以为驾驶员，乘客和服务提供商提供线索，可能会重塑解决某些问题的方式。在本文中，我们专注于寻求的路线建议问题，该问题旨在通过建议在动态价格的帮助下向空置汽车的驾驶员提供高度筹集的途径来增加驾驶员收入。我们首先通过展示路线建议的重要性并回答为什么根据真实服务数据的分析来考虑动态价格的重要性。然后，我们设计一个动态价格预测模型，以基于多源城市数据在任何给定时间和位置生成动态价格。之后，采用了增强学习模型，以根据预测的动态价格进行寻求路线建议。我们在不同的时空组合中进行了广泛的实验，并与多个基层进行比较。结果首先表明，我们的动态价格预测模型在不同设置下的准确性从83.82％到90.67％。也证明，考虑到实时预测的动态价格显着提高了驾驶员收入，例如在工作日期间12％和47.5％
使用机器学习的动态乘车定价模型
I.简介乘车行业在设定灵活价格方面面临着持续的挑战，这些价格可以迅速适应供求，需求和外部因素（例如天气和旅行距离）的变化。传统的定价方法常常难以跟上这些转变，这可能导致错过的盈利机会，并在快节奏的环境中降低客户满意度。如果价格过于严格或调整过快，它可能会对用户体验产生负面影响，导致资源低效率并降低竞争优势。机器学习的最新进展为这些挑战提供了有希望的新解决方案。本文提出了一种动态的乘车定价模型，旨在通过考虑需求趋势，驾驶员可用性，行程距离和天气数据来处理实时价格调整。通过多层数据分析，该模型采用机器学习，根据当前条件提供更灵活和准确的定价。我们提出的模型通过合并其他上下文来创建更精确和适应性的解决方案，超出了传统的供求定价。利用先进的机器学习，这种方法有可能通过在快速发展的城市环境中实现效率和以客户为中心的价格之间的更好平衡来重塑乘车市场。这种适应性的定价策略不仅提高了运营效率，而且还通过将价格与实时市场状况紧密相关联，支持长期可持续性。
MIT运营研究中心（ORC）
研究对我的研究感兴趣，我的研究研究如何通过算法和市场设计来激励代理商的灵活性以提高运营效率。通过灵活性设计的镜头，我的目标是（i）管理平台的供求方面的激励措施，以提高匹配效率，（ii）使代理商采用新技术的激励措施，例如在移动平台上部署自动驾驶汽车。在应对这些挑战时，我将游戏理论和随机决策的工具应用于运输，电子商务和其他平台应用程序。
圣地亚哥天然气公司（U 902 m）
圣地亚哥天然气和电气是/否I.对SDG＆E的RPS计划是II的重大更改。执行摘要是III。摘要的摘要和/或影响该计划的法规变更是iv。评估RPS投资组合供求的评估是A.投资组合供求评估的概述是IV。A.1。自愿分配市场优惠（“ vamo”）是iv。A.2。投资组合优化是iv。B.对LSE政策和目标，法规和委员会政策的响应能力是IV。B.1。长期采购是iv。C.投资组合多样性和可靠性是IV。D.经验教训和趋势是V.项目开发状态更新是VI。潜在的合规性延迟是VII。风险评估是VIII。可再生网络简短是IX。过度采购的最小边缘是IX。A.方法论和输入是IX。B.方案是X。出价招标协议是X。A.可再生能源交易的招标协议是X。B.出价选择协议是X. C. LCBF标准是xi。安全考虑是XII。考虑价格调整机制是XIII。经济减少频率，成本和预测是XIV。成本量化是xv。与IRP程序的协调是XVI。传输和互连的影响延迟N/A XVII。其他RPS计划注意事项和问题是附录2022 RPS计划的红线版本是
学期 - 长实习报告
在我的项目中，“对风能机会成本和涡轮机性能的综合分析”，我优化了风能系统，以实现成本效率和环境可疑性。使用高级建模和算法，我从动态上调整了功率输出，平衡了供求，同时考虑了旋转储备和环境影响等因素。该研究评估了系统效率，负载因子和实现最佳操作的能力。从风力涡轮机性能计算器引导发电估算和环境益处的见解，记录了未来风能研究和战略性涡轮机部署。