KR20200137990A - 소정의 스테이션들의 멀티모달 운송 네트워크 내에서 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하고 적어도 하나의 여정을 계산하는 방법 - Google Patents

소정의 스테이션들의 멀티모달 운송 네트워크 내에서 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하고 적어도 하나의 여정을 계산하는 방법 Download PDF

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Abstract

방법은 소정의 스테이션들의 멀티모달 운송 네트워크 내에서 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 (a) 비-스케쥴링된 노선들의 세트의 각 비-스케쥴링된 노선(l)에 대해, 비-스케쥴링된 노선(l)을 정의하는 스테이션들의 시퀀스(
Figure pat00121
)의 각 스테이션(p l j )에, 적어도 하나의 시간 인터벌(I(l,j)) - 적어도 하나의 시간 인터벌 동안 비-스케쥴링된 노선(l) 상의 트립은 스테이션(p l j )으로부터 출발할 수 있음 -을 연관시키는 단계; (b) 스케쥴링된 노선의 제2 스테이션(p t i )으로부터 도착 가능한 비-스케쥴링된 노선(l)의 각 제1 스테이션(p l j )에 대해, 스케쥴링된 노선 및 비-스케쥴링된 노선 간의 실현 가능한 환승들의 세트에, 환승 후 제1 스테이션(p l j )에서의 출발 시각이 제1 스테이션(p l j )과 연관된 적어도 하나의 시간 인터벌(I(l,j))과 양립할 수 있도록 하는 스케쥴링된 노선 상의 트립(t)이 존재하면, 트립(t) 상의 제2 스테이션(p t i )으로부터 제1 스테이션(p l j )으로의 최선의(earliest) 환승을 추가하는 단계; 및 (c) 멀티모달 운송 네트워크 내에서 적어도 하나의 여정을 계산하기 위해 스케쥴링된 노선 및 비-스케쥴링된 노선 간의 실현 가능한 환승들의 세트를 출력하는 단계에 의해 전처리한다.

Description

소정의 스테이션들의 멀티모달 운송 네트워크 내에서 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하고 적어도 하나의 여정을 계산하는 방법{METHOD FOR PREPROCESSING A SET OF NON-SCHEDULED LINES WITHIN A MULTIMODAL TRANSPORTATION NETWORK OF PREDETERMINED STATIONS AND FOR COMPUTING AT LEAST ONE ITINERARY}
35 U.S.C.§ 119 (a)에 따라, 본원은 2019년 5월 29일자로 출원된 유럽 특허출원 EP19305689.2의 선출원일 및 우선권의 이익을 주장하며, 그 내용은 참조에 의해 전부가 여기에 통합된다.
여행 플래너(journey planner)(또한, 트립 플래너라고도 함)는, 하나 및/또는 그 이상의 운송 모드들, 특히, 대중교통 모드들(예컨대, 지하철, 트램, 버스 등)을 사용하여 교통 출발 위치(최초 출발지(origin))로부터 도착 위치(목적지)까지의 최적 여정을 결정하기 위해 사용되는 해결사이다. 여행 플래너는 여러 운송 모드들을 커버하고 모드 간 연결들을 허용할 때(즉, 모드로부터 다른 모드로의 환승)을 허용할 때 "멀티모달"이라고 한다. 검색들은, 예컨대, 가장 빠른, 가장 짧은, 가장 작은 환승(change)들 및/또는 최저가와 같은 상이한 기준으로 최적화될 수 있다. 몇몇의 기준들에 대해, 최적 값들의 극대 세트(maximal set)는 파레토 프론트(Pareto front)가 되고, 최적 솔루션들의 극대 세트는 파레토 세트가 된다. 플래너는 그것이 파레토 세트 또는 파레토 세트를 리턴하면 최적이 된다. 검색들은, 예컨대, 특정 시각에 출발(leave) 및/또는 도착하는 것, 특정한 웨이포인트들을 회피하는 것 등에 종속될 수 있다.
대중교통 모드들은 일반적으로 공개된 스케줄들에 따라 동작한다; 대중교통 서비스들은 (언제든지 출발할 수 있는 운전, 걷기 및/또는 자전거 타기와 같은 운송의 프라이빗 모드들과는 달리) 특정 시각에서만 출발한다는 점을 고려할 때, 여행 플래너 알고리즘은 따라서 목적지까지의 경로만을 찾아서는 안되고, 이러한 시간 종속적인 설정에 있어서 도착 시간을 최소화하도록 경로를 최적화해야 한다.
이를 위해 사용되는 가장 고성능의 알고리즘들 중 하나는 "트립-기반의 대중고통 라우팅" 알고리즘("Trip-Based Public Transit Routing Algorithm" 및/또는 "TB 알고리즘")이고, 이는 그래프에서의 너비 우선 검색(Breadth-First Search; BFR)과 유사하게 반복들에 기반한 방법이고, 하나의 반복은 일 트립을 취하는 것(taking a trip)에 대응한다. 이는 문서 "Sacha Witt. Trip-based public transit routing. In N. Bansal and I. Finocchi, editors, ESA 2015, 컴퓨터 사이언스 강의 노트 볼륨 9294, 베를린, 하이델베르크 2015. 스프링거 "에서 개시되어 있다.
TB 알고리즘은 파레토 프론트와, (최초 출발지(origin), 도착지 및 출발 시각을 고려하여, 스테이션들 간의 환승(transit) 및 걷기로 제한된 멀티모달 네트워크들에 있어서 2가지의 기준에 대해 파레토 프론트 내의 각 값에 대한) 이러한 값을 갖는 일 최적의 경로를 함께 계산하기 위한 알고리즘이다. 고려되는 2가지의 기준은: 최소 도착 시각(Min arrival time)(즉, 출발 시각을 고려한 최선의(earliest) 도착 시각); 및 최소 환승 수(Min transfer number)(즉, 최소 연결 수, 다시 말해, 동일한 네트워크 - 예컨대, 지하철로부터 다른 것 - 내에서 및/또는 인터모달로의(intermodally) 대중 교통 모드의 변경(환승)(changes)들의 수)이다.
최선의 도착 시각 쿼리는 트립들이 꼭지점들이 되고 실현 가능한 환승들이 아크(arc)들이 되는 시간-독립적인 그래프 내에서 너비 우선 검색 유사 탐색으로 구성된다(즉, 다음의 깊이 레벨에서의 트립들로 이동하기 전에 현재의 깊이(depth)에서 해당 그래프 상의 모든 이웃하는 트립들을 탐색하는 것임). 따라서, 각 반복에 대해, 일 추가적인 트립이 목적지로의 시도 및 도달을 위해 각 솔루션(solution)에서 취해진다.
TB 알고리즘은 트립들 간의 실현 가능한 환승들의 전처리 및 프루닝(pruning)에 기반한다. 임의의 최적 경로에 대해, 전처리된 이웃들의 세트가 최적 경로 내에서 일 트립 및 그 이웃 사이에서 환승(transition)을 포함하게 되도록 하는 방식으로, 각 트립에 대해 도착 가능한 트립들의 이웃을 구축하는 것이 목표이다.
실제로, 결과적인 방법은 정확할 것이지만, 검색 단계 동안 트립들 사이에서 실현 가능한 환승들의 완전한 세트를 사용하는 것은, 그것이 방대하고(large) 쓸모 없는 아크들이 탐색 시간에 영향을 미치게 될 것이라는 점에서, 바람직하지 않다.
사실, 하나의 트립과 다른 노선(동일한 정지 시퀀스를 갖는 전체적으로 정렬된(ordered) 트립들의 세트) 사이의 모든 실현 가능한 환승들이 고려되면, 최선의 트립(노선 순서(line order)에 관한 최소 트립) 만이 상기 정의된 파레토 쿼리들에 대해 관련될 것이다.
따라서, 파레토 프론트 및 파레토 프론트 내의 각 값에 대해 이러한 값을 갖는 가능한(possibly) 하나의 최적 경로를 계산하기 위해 충분한 환승들을 유지하면서 실현 가능한 환승들의 세트를 프루닝하는 것이 바람직하다.
설명한 것처럼, 현재의 TB 알고리즘은 스테이션들 간의 환승(transit) 및 걷기로 제한되고, 자전거 또는 카-쉐어링과 같은 운송들의 비-스케쥴링된 모드들과의 조합을 허용하지 않는다.
그러나, 스케쥴링된 운송 모드 및 비-스케쥴링된 운송 모드들을 동시에 사용하는, 복합(mixed) 여정들은 매우 효율적일 수 있다. 예컨대, 전세 버스(on-demand bus)를 사용하여 기차역에 도착하는 것은 농촌 지역에서 매우 효율적이게 된다.
자전거 공유의 예시에 있어서, 이는, 예컨대, 문서 "Luis Ulloa, Vassilissa Lehoux-Lebacque, 및 Frederic Roulland의 Trip planning within a multimodal urban mobility. IET 인텔리전트 트랜스포트 시스템스, 12(2):8792, 2018."에서 멀티모달 여정의 시작 또는 끝에서 다른 모드들과 결합되지 않는 자전거-공유, 또는 모드 시퀀스 걷기, 자전거 타기, 걷기로 구성된 환승의 부분을 갖도록 제안되었다.
이러한 시퀀스에서는, 일반적으로 자전거를 타는 것과 연관되는 페널티는 존재하지 않지만, 대부분의 사람들은 스테이션으로 가고, 자전거를 타고, 자전거를 다시 스테이션에 보관하고, 다시 네트워크로 걸어가는 프로세스를 불편한 것으로 간주할 것이다. 따라서, 여정의 편리성이 염려되는 한, 자전거 부분을 트립으로 간주하고, 걷는 부분들을 환승 부분들로 고려하여, 보다 일반적으로 여정의 임의의 부분에서 비-스케쥴링된 운송 모드를 사용하여 트립을 가능하게 하는 것이 바람직하다.
따라서, 멀티모달 네트워크 내에서 운송의 임의대로(indifferently) 스케쥴링된 노선들 및 비-스케쥴링된 노선들을 갖는 관련되고 다양한 여정들을 계산하는 방법을 제공하는 것이 바람직하다.
다음의 도면들은 단지 다양한 실시예들을 설명하는 목적들을 위한 것이고 제한으로서 이해되지 않아야 한다:
도 1은 후술될 방법들이 수행되는 아키텍쳐의 예시를 나타낸다;
도 2는 트립들 및 환승들의 구성들의 예시들을 나타낸다;
도 3은 소정의(predetermined) 스테이션들의 멀티모달 운송 네트워크 내의 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하고 적어도 하나의 여정을 계산하는 방법을 나타낸다;
도 4는 최선의(earliest) 도착 쿼리 알고리즘을 위한 초기화 단계를 나타낸다;
도 5는 큐(queue)에 스케쥴링된 노선 또는 비-스케쥴링된 노선으로부터의 트립을 후보 트립으로서 추가하는 프로시저들을 나타낸다;
도 6 및 도 7은 최선의 도착 쿼리 알고리즘을 나타낸다.
아래에서 보다 자세하게 설명될 방법은 소정의 스테이션들의 멀티모달 운송 네트워크 내에서 스케쥴이 없는 노선들(및 가능하게는 알려진 방식의 스케쥴링된 노선들)의 세트를 전처리하는 것과, 출발 위치로부터 도착 위치까지 적어도 하나의 여정을 계산하기 위해 스케쥴이 없는 이러한 노선들을 사용할 수 있는 방법이다.
환승들의 세트는 올바르다는 것에 유의한다(즉, 임의의 입력에 대해 및 이러한 입력에 대응하는 임의의 최적 값에 대해, 환승들의 세트는 이러한 값을 갖는 일 최적 솔루션의 부분이 되는 모든 환승들을 포함한다).
멀티모달 운송 네트워크는 바람직하게는 대중교통 모드들의 네트워크, 특히, "스케쥴링된(scheduled)" 운송 모드들의 네트워크이며, 즉, (스테이션들의 소정의 시퀀스와 같은) 노선을 따르고, 그 타임 테이블들은 알려져 있다. 스케쥴링된 대중교통 모드들의 예시들은 버스, 지하철, 트램(tramway), 기차, 워터 셔틀, 카풀(carpooling) 등을 포함한다.
대안적인 실시예들에서, 멀티모달 운송 네트워크는, 항공기, 밴 셔틀, 선박, 페리(ferry) 등과 이들 단독 및/또는 대중교통 모드들의 네트워크의 결합되는 것들을 포함하는, 스케쥴링된 프라이빗 운송 모드들의 네트워크를 포함할 수 있음에 유의한다.
멀티모달 운송 네트워크는 전세 버스(on-demand bus), 라이드-헤일링(ride-hailing) 또는 자전거 공유(사용자들은 어떠한 제약 없이 간편하게 스테이션으로부터 다른 스테이션으로 가기 위해 자전거를 탈 수 있음)의 단독 또는 대중 및 프라이빗 운송 모드들과 결합되는 것들과 같은 비-스케쥴링된 운송 모드들을 더 포함할 수 있고, 다만, 아래에서 제공되는 설명들의 목적을 위해, 단지 스케쥴링된 대중교통 모드들 만이 멀티모달 운송 네트워크에 관여된다는 점에 더 유의한다. 복수의 운송 모드들, 즉, 이들 중 적어도 두 가지가 관여된다는 점에 유의한다.
"스테이션" 및/또는 "정지점"은 주어진 위치에서의 시설을 의미하고, 멀티모달 운송 네트워크의 운송 모드들 중 적어도 하나가 승객을 탑승 또는 하차시키기 위해 정기적으로 정지하는, 예컨대, 버스 정류장, 지하철 역, 기차 역, (예컨대, 버스 정류장 및 기차 역을 포함하는) 운송 허브 등을 의미한다.
멀티모달 운송 네트워크 내의 "변위(displacement)"는 멀티모달 운송 네트워크의 스테이션으로부터 스테이션들 사이에서 운송 모드들을 변경하는 것과 관련되거나 관련되지 않을 수 있는 다른 스테이션으로의 각 트립들의 시퀀스로 정의된다.
수학적으로, (스케쥴링된 또는 그렇지 않은) "노선(line)"은 스테이션들의 동일한 시퀀스를 갖는 전체적으로 정렬된(ordered) 트립들의 세트로서 정의될 수 있다.
"트립"은 운송 모드들 중 버스와 같이, 즉, 노선을 따르는, 단일한 하나를 사용하는 변위를 의미한다. 일반적으로, 여하한 변위는, 2개의 연속적인 트립들 사이에서의, (즉, 트립들 및 환승들의 변경(alternation)으로서 보여질 수 있는) 환승을 포함한다.
"환승"은 운송 모드로부터 다른 운송 모드로의 연결을 의미하고, 예컨대, 트립이 종료하는 스테이션과 새로운 트립이 시작되는 스테이션 사이에서의 변위를 의미한다.
이러한 환승은 "제1 운송 모드"에 따라 수행되며, 이는 네트워크의 대중교통 모드들이 아니며, 일반적으로는, 걷기나, 킥 스쿠터 및/또는 스케이트와 같은 휴대용 또는 웨어러블 보조기구(assists)들을 또한 가능하게는 사용하는 것이다. 제1 운송 모드는 비-스케쥴링되고 스테이션이 없는(station-free) 모드이며, 어떠한 제한 없이 사용자에 의해 자유롭게 사용될 수 있다.
통상적으로, 제1 운송 모드는 보편적인 것(universal)이고 어떠한 차량도 요구하지 않는다(또는, 최악의 경우에 스케이트와 같은 "가볍고" 운송 가능한 것을 요구함). 환승은 반드시 변이와 관련되는 것은 아니라는 것에 유의한다(스테이션은, 예컨대, 2개의 지하철 노선들과 같이, 가능하게는 동일한 운송 모드의 두 트립들에 대해 공통일 수 있음).
아래의 설명의 목적을 위해, 제1 운송 모드는 걷기로 가정될 것이며, 즉, 네트워크 내의 변위는 스테이션들 간의 환승(transit) 및 걷기로 제한된다.
여정이 네트워크 내에서 계산되어야 할 때, 여정은, 순차적으로: (1) 출발 위치로부터 소정의 스테이션들의 멀티모달 운송 네트워크의 최초 스테이션까지의 시작 부분과; (2) (멀티모달 운송 네트워크의 운송 모드를 사용하는 트립들의 변경(alternating) 및 운송의 제1 모드를 사용하는 환승들의 변경으로서 정의되는) 멀티모달 운송 네트워크에서의 메인 부분과; (3) 멀티모달 운송 네트워크의 최종 스테이션으로부터 도착 위치까지의 종료 부분을 포함한다.
아래의 설명에서, 환승 전 및 후의 트립들(t 및 u)은 이들을 구분하기 위해 각각 "원(origin)" 트립 및 "타겟" 트립으로 명명될 것이다. 다시 말해, 사용자는 원 트립(t)로부터 타겟 트립(u)으로 환승한다. 타겟 트립은 추가적인 환승을 위한 원 트립이 될 수 있음에 유의한다.
이러한 환승은 "제1 운송 모드"에 따라 수행되며, 이는 네트워크의 대중교통 모드들이 아니며, 일반적으로는, 걷기나, 킥 스쿠터 및/또는 스케이트와 같은 휴대용 또는 웨어러블 보조기구(assists)들을 또한 가능하게는 사용하는 것이다.
출발 및 도착 위치들은 지리적 위치들이고, 통상적으로, 주소, 관심 지점(point of interest), 스테이션, 좌표들 등에 의해 정의되는 맵 상의 위치들이다.
여정의 시작 부분 및 종료 부분은 사용자를 네트워크의 스테이션들과 "연결"하는 것을 허용한다. 이들은, 특히, 출발/도착 위치가 고립된 스테이션인 경우 "널(null)"이 될 수 있고: 이러한 스테이션은 최초/최종 스테이션으로서 사용될 수 있다. 그러나, 이러한 경우에도, 사용자는 다른 스테이션으로 걸어갈 가능성을 가진다.
메인 부분은 본 여정을 위한 멀티모달 운송 네트워크의 진입 지점인 최초 스테이션으로부터의 최초 트립으로 시작하고(용어 "소스 정지점"이 발견될 수 있음), 멀티모달 운송 네트워크의 출구 지점인 스테이션까지의 타겟 노선 상의 최종 트립으로 종료된다(용어 "타겟 정지점"이 발견될 수 있음).
여정들은 바람직하게는 (더 빨라야 (earlier) 하는) 도착 시각, (가장 낮아야 하는) 여정의 듀레이션, (가장 늦어야 하는) 출발 시각, (가장 짧아야 하는) 여정의 길이, (가장 낮아야 하는) 환승들의 수, (가장 낮아야 하는) 비용 등과 같은 적어도 하나의 기준에 따른 최적의 것들(또는, 이러한 최적의 것들에 적어도 가까운, 즉, 최적의 값들의 근사치들)이 된다(예컨대, 최적 여정은 적어도 하나의 기준을 만족할 수 있음).
아래에서 자세하게 설명되는 트립-기반의 공공 환승 라우팅 알고리즘(Trip-Based Public Transit Routing Algorithm)의 예시에 있어서는, 도착 시각 및 환승 수의 2개의 기준들이 함께 고려된다.
시작 부분 및 종료 부분은 제1 운송 모드(즉, 걷기)에 따라 또는 가능하게는 대안적으로 제2 운송 모드 - 제1 운송 모드보다 더 긴 범위를 갖는 임의의 비-스케쥴링되고 스테이션이 없는 모드(여전히 멀티모달 운송 네트워크의 모드들 중 하나가 아님)일 수 있음 -에 따라 수행된다.
제2 운송 모드는 통상적으로 택시이지만, 여하한 등가의 운송 모드, 특히, 카 라이드(통상적으로, 친구에 의한 리프트, 주차 환승(park-and-ride), 라이드-헤일링 등)와 같은 여하한 프라이빗 차량 라이드, 오토바이 타기 및/또는 헬리콥터 타기 등일 수 있다.
제2 운송 모드의 예시는 2019년 12월 2일자로 출원된 미국 특허출원 16/700,096호 "출발 위치로부터 도착지로의 적어도 하나의 여정을 계산하는 방법"에서 개시된다. 미국 특허출원 16/700,096호의 전체의 내용은 여기에서 참조로서 통합된다.
제1 및/또는 제2 운송 모드들은 지도 제작법(cartography), 즉, 길들(특히 도로들), 접근들 등의 존재에 의해서만 제한되는 것으로 이해되고; 스테이션들의 소정의 리스트에 의존하는 멀티모달 운송 네트워크의 모드들과 대조적으로, 여하한 위치에 도착할 수 있는 것으로 간주된다.
요약하면, 여하한 고려된 여정은 사용자를 출발 위치로부터 최초 스테이션으로 이동시키는 시작 부분으로 시작하고, 그 다음으로 사용자는 메인 부분에서 다양한 스케쥴링된 공공 운송 모드들 및 비-스케쥴링된 모드들(멀티모달 운송 네트워크)과 환승들을 위해 걷기(제1 운송 모드)를 사용하여, 최종 스테이션으로부터 도착 위치까지 사용자를 이동시키는 종료 부분으로 여정을 마무리하기 위해, 최종 스테이션까지 네트워크에서 이동한다(travel).
전술한 방법들은, 서버(1), 모바일 컴퓨터(2a) 또는 모바일 폰(2b)을 사용하여, 도 1에서 도시된 것과 같은 아키텍처 내에서 구현된다.
이러한 디바이스들의 각각은 데이터 교환을 위한 인터넷과 같은 확장된 네트워크(20)에 통상적으로 연결된다. 각 디바이스는 프로세서와 같은 데이터 처리 수단(11, 21a 및 21b) 및 컴퓨터 메모리, 예컨대, 하드디스크와 같은 스토리지 수단(12, 22a 및 22b)을 포함한다.
보다 구체적으로, 서버(1)는 환승들의 세트의 전처리를 수행하고, 사용자는 일반적으로 스마트폰과 같은 모바일 폰(2b)을 여정들에 대한 요청(출발 위치, 도착 위치 및 출발 시각이 입력됨)을 입력하기 위해 소유한다. 여정들에 대한 요청은 모바일 폰(2b)에 의해 직접적으로 처리될 수 있거나, 처리를 위해 서버(1)로 전송될 수 있다. 본 방법들은 여하한 특정한 구현으로 제한되지 않을 것이다.
도 2는 3개의 스케쥴링된 노선들 - 즉, 버스 노선(202), 트램 노선(204) 및 지하철 노선(206)(각각 멀티모달 운송 네트워크(200) 내에서 운송의 상이한 모드를 나타내고, 각 노선은 트립들(t 1 , t 2 및 t 3 )의 가능성을 각각 가짐)임 -을 갖는 멀티모달 운송 네트워크(200)를 나타낸다. 추가적으로, 멀티모달 운송 네트워크(200)는 자전거 공유 스테이션들(209)를 가지고, 트립(t 4 )의 가능성을 갖는 비-스케쥴링된 자전거-공유 노선(208)을 포함한다.
트립(t 1 )으로부터 트립(t 2 )으로의 환승들을 보면, 스테이션(p)에서 (지하철 노선(206)을 사용하는) 트립(t 3 )으로 환승하거나 (자전거-공유 노선(208)을 사용하는) 트립(t 4 )으로 환승하고, 그 다음으로 스테이션(u)에서 트립(t 2 )으로 (지하철 노선(206)을 사용할 때) 환승하는 것이 가능하며, 또는 (자전거-공유 노선(208)을 사용할 때) 스테이션(p)에서 환승하는 것이 가능하다.
이에 따라, 사용자는 따라서 출발 윈도우(departure window)(즉, 비-스케쥴링된 노선이 출발할 수 있는 시간 인터벌)에 따라 트립(t 3 ) 대신에 트립(t 4 )을 거쳐 트립(t 1 )으로부터 트립(t 2 )로의 환승의 가능성을 알고 싶어할 수 있다.
도 3은, 단계(304)에서, 단계(302)에서 수신된 소정의 스테이션들의 멀티모달 운송 네트워크 내의 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하고, 단계(306)에서, 단계(308)에서의 출력을 위한 적어도 하나의 여정을 계산하는 방법을 나타낸다.
일 실시예에서, 단계(308)에서의 여정 출력은 운송의 비-스케쥴링된 노선들 및 스케쥴링된 노선들 상의 트립들(예컨대, 도 2에서 도시된 것처럼, 운송의 비-스케쥴링된 노선들 상의 트립(t 4 )을 거쳐 스테이션들(p 및 q)을 통해, 운송의 스케쥴링된 노선들 상의 트립(t 1 )으로부터 트립(t 2 )로 환승하는 것)을 포함한다.
스케쥴링된 노선들 간의 모든 실현 가능한 환승들의 세트(T)를 고려할 때, 전처리의 목적은, 앞서 설명된 것처럼, 이러한 세트(T)를, 거기에 기초하여 여정을 계산할 때, 쿼리들에 대한 최적의 결과들을 인정하면서(파레토 프론트의 계산 및 파레토 프론트 내의 각 값에 대해 이러한 값을 갖는 하나의 최적 경로를 계산), 탐색 시간을 현저하게 줄이기 위한 서브셋(T')을 출력하기 위해, 프루닝하는 것이다. 트립들의 세트는 변경되지 않으며, 따라서, 전처리는 꼭지점들(트립들) 간의 아크들(환승들)을 제거하기 위한 그래프의 간략화(simplification)에 대응한다는 점에 유의한다.
전술된 것처럼, 단계(304)에서, 전처리는 또한, 단계들(310 및 312)에서, 스케쥴링된 노선들로부터 (즉, 스케쥴이 없는) 비-스케쥴링된 노선들로의 실현 가능한 환승들의 추가적인 세트(
Figure pat00001
)를 생성함으로써 비-스케쥴링된 노선들을 통합하는 것을 제안한다.
단계(314)에서, 전처리는 스케쥴링된 노선들 및 비-스케쥴링된 노선들 간의 실현 가능한 환승들의 이러한 세트의 추가적인 프루닝을 포함할 수 있음에 유의한다. 모든 스테이션들에서 멈추는 것이 요구되는 비-스케쥴링된 노선들에 대해, 스케쥴링된 노선들 중 하나와 동일한 도착된 스테이션들에서의 도착 시각에 기반한 동일한 프루닝이, 단계(314)에서, 수행될 수 있다.
아이디어는 최선의(earliest) 트립이 식별되면(아래 참조), 모든 도착 가능한 스테이션들에서의 최선의 도착 시각이 정기적인(regular) 스케쥴링된 트립들에 대해 업데이트될 수 있다는 것이다. 결과적으로, 프루닝의 보다 높은 효율성을 위해, 스케쥴링된 노선들의 트립으로부터 스케쥴링된 노선들의 트립으로 및 스케쥴링된 노선들의 트립들로부터 스케쥴링된 노선들의 트립들로의, 환승들의 세트들의 프루닝은 스케쥴링된 노선으로부터의 각 원(origin) 트립에 대해 단일한 단계로 수행된다.
비-스케쥴링된 노선들의 세트(
Figure pat00002
)의 모든 노선들은 스테이션들의 시퀀스(
Figure pat00003
)에 의해 (정기적인 노선들로서) 정의된다. 또한, 비-스케쥴링된 노선들의 세트의 각 비-스케쥴링된 노선에 대해, 노선을 정의하는 스테이션들의 시퀀스의 각 노선에 대해서는, 트립이 스테이션으로부터 출발할 수 있는 시간 인터벌(노선이 이용 가능한 시간 인터벌들의 세트를 형성함)이, 단계(310)에서, 스테이션과 연관된다. i th 스테이션(p l i )에서의 노선(l)의 시간 인터벌들의 집합(union)은 I(l,i)에 의해 표현된다.
이러한 시간 인터벌들을 정의하는 가능한 방법은 제1 스테이션(p l 1 )에 대해 하나를 정의하고, 그 다음으로 이를 노선의 나머지 스테이션들로 이들에 도착하는 듀레이션에 의해 변환하는 것이다. 이는 작동될 때 버스가 모든 스테이션들을 지나갈 경우 전세 버스(demand bus)들에 대한 경우가 될 수 있다.
다른 가능성은 모든 스테이션들에 대해 동일한 시간 인터벌을 사용하는 것이다. 이는 자전거 공유 스테이션들 또는 시간-인터벌들이 서비스 이용 가능 기간(예컨대, 오전 9시부터 오후 6까지)을 나타내는 두 지점들 간의 택시-유사 운송을 위해 정의된 비-스케쥴링된 노선들에 대한 경우가 될 수 있다.
노선 및 스테이션당 몇몇의 시간 인터벌들(예컨대, 오전 8시부터 정오(12pm)까지 및 오후 2시부터 오후 5시까지 이용 가능한 서비스)이 고려될 수 있다는 점에 유의한다. 이러한 경우, I(l,i)는 인터벌들의 집합이 된다.
스케쥴링된 노선들과 동일한 방식으로 비-스케쥴링된 노선들을 조작하기 위해, 전처리 방법은 주어진 시간(
Figure pat00004
)에서 스테이션(p l i )에서 출발하는 노선(l)의 임의의 트립을 정의할 수 있도록 하는 스케쥴을 시뮬레이션하는 것을 제안한다.
정기적인 스케쥴링된 노선에 대해서는, 트립들의 세트가 주어지고, 따라서, 스케쥴은, 노선의 각 트립(t)에 대해, 트립(t) 상의 각 i th 스테이션(p l i )에서의 대응하는 출발 시각(
Figure pat00005
) 및/또는 도착 시각(
Figure pat00006
)의 소정의 타임테이블이 된다는 점에 유의한다.
따라서, 비-스케쥴링된 노선에 대해 스케쥴들을 언급하는 것은 통상적이지 않을 수 있고, 트립은 언제든지 발생할 수 있으나, 본 개시에서 의도하는 것은 단순히 정의되는 주어진 트립에 대해 각 스테이션에서의 출발/도착 시각을 표현할 수 있다는 것이고, 타임테이블을 구성하는 것이 아니다.
보다 구체적으로, 스케쥴은 트립이 스테이션(p l i )으로부터 출발하는 시간(
Figure pat00007
)의 함수이다. 몇몇의 설정들에 있어서, 이러한 스테이션은 노선의 첫 번째 스테이션(즉, i=0)일 수 있고, 트립이 요구될 때마다, 또는 다른 설정들에 있어서, 이는 노선이 활성화되는 첫 번째 스테이션이 될 수 있다.
제1 실시예에서, 스케쥴은
Figure pat00008
내의 연속적인 스테이션들 간의 (어쩌면 시간-종속적인) 순회 시간(travel time)을 결정하는 것에 의해 시뮬레이션될 수 있다. 고려된 노선의 타입에 따라, 예컨대, 일단 활성화된, 해당 노선이 모든 스테이션들을 실제로 통과하면, 이러한 첫 번째 솔루션은 (더 적은 메모리를 요구하므로) 더 적절할 수 있다.
제2 실시예에서, 스케쥴은 각 노선(l)에 대해 상이할 수 있고 여전히 시간-종속적일 수 있는 순회 시간을 정의하는 것에 의해 시뮬레이션될 수 있으며, 이러한 시간은 i<j이고, p=p l i 및 q=p l j 가 되도록 하는 노선(l)의 임의의 쌍의 스테이션들(p, q) 간의 시간이다. 이러한 솔루션은 더 일반적이며 첫 번째의 것을 커버한다. 이는 사용자가 일반적으로 중간 스테이션들을 통과하지 않고 단지 두 스테이션들 사이를 이동하는 자전거-공유와 같은 운송 모드들을 모델링하기 위해 사용될 수 있다. 이러한 경우, 노선은 각 자전거 공유 스테이션에 대해 정의될 수 있고, 이러한 스테이션에서 시작하여, 그 다음으로 모든 나머지 도착 가능한 자전거 공유 스테이션들을 통과하며, 바람직하게는 상기 도착 가능한 스테이션 순서로 순회 시간이 증가한다. 도착 가능하다는 것은 스테이션이 노선의 스테이션으로부터 최대 순회 시간/거리 내에 있는 것을 의미하고, 노선의 제1 스테이션에서 취해진 자전거가 해당 스테이션에서 출발할 수 있다는 것을 의미한다. 다른 가능성은 j가 i로부터 도착 가능하게 되도록 임의의 쌍의 스테이션들(i 및 j)에 대한 노선을 생성하는 것이다.
비-스케쥴링된 노선(l)의 i th 스테이션에서의
Figure pat00009
에서 시작하는 트립에 대해, j th 스테이션(j>i)에 대한 다음의 스케쥴이 사용될 수 있다: (1) i th 스테이션(p l i )에서의 도착 시각은
Figure pat00010
의 함수로서 수학식
Figure pat00011
에 의해 표현되고,
Figure pat00012
는, l 의 트립을 취할 때, 스테이션(p l i )로부터 시각(
Figure pat00013
)에서 i th 스테이션(p l i )로부터 노션(l)의 j th 스테이션(p l j )로 가기 위한, 듀레이션이고; (2) i th 스테이션(p l i )에서의 출발 시각은
Figure pat00014
의 함수로서 수학식
Figure pat00015
에 의해 표현되고,
Figure pat00016
는 스테이션(p l j )의 시각(
Figure pat00017
)에서 도착 및 출발 간의 어떠한(some) 선택적인 지연(delay)이다(이는 반드시 시간 및/또는 스테이션으로부터 종속하지 않을 수 있음에 유의한다).
이러한 스케쥴에 관한 트립은 시각(
Figure pat00018
) 이후에 시작하는 노선(l)의 최선의 트립이고, 여기에서는
Figure pat00019
으로 표현된다.
Figure pat00020
가 I(l,i)에 속하지 않는 경우,
Figure pat00021
를 I(l,i)의 제1 인스턴트(
Figure pat00022
)(이러한 인스턴트가 존재하면
Figure pat00023
가 되도록 하는 것)에서 트립을 활성화하는 것에 의해 정의할 수 있다. 이러한 경우에 있어서, 스테이션(p l i )에서의
Figure pat00024
인 대기 시간이 존재한다. 일 실시예에서, 최대값(w)이 바람직하게는 이러한 대기 시간에 대해 설정되고, 이러한 경우에,
Figure pat00025
는
Figure pat00026
인 경우에만 정의될 것이다. 이러한 제한(bound)은, 스케쥴링된 노선들 간의 환승들의 세트를 프루닝하는, 스케쥴링된 노선들 간의 환승들의 대기 시간에 대해서도 적용될 수 있음에 유의한다. 다른 대기 시간들이 고려될 수 있고 제한될 수 있음에 유의한다.
몇몇의 경우들에 있어서, 탑승 또는 하차(alighting) 듀레이션이
Figure pat00027
의 노선들에 대해 고려될 수 있다. 예컨대, 노선이 자전거 공유 라이드이면, 추가적인 듀레이션이 스테이션으로부터 자전거를 얻거나, 자전거를 제자리에 대시 두기 위해 요구될 수 있다.
Figure pat00028
를 노선에 탑승하기 위해 필요한 듀레이션 및
Figure pat00029
를 하차하기 위해 필요한 듀레이션으로 나타낸다.
이러한 탑승/하차 시간은 또한 정기적인 스케쥴 노선들(예컨대, 기차에서 올바른 위치에서 탑승하기 위한 시간 또는 짐(luggage)과 함께 하차하기 위한 시간)에 대해서도 정의될 수 있음에 유의하고, 따라서, 이들은 모든 노선들에 대해 고려될 수 있다. 구현에 있어서, 이러한 값들은 모든 노선들에 대해 개별적인 값들 대신에 모드 타입에 의해 정의될 수 있다.
추가로, 단계(312)에서, 스케쥴링된 노선 및 비-스케쥴링된 노선 간의 실현 가능한 환승들의 세트(
Figure pat00030
)가 생성된다. 이러한 단계는 알려진 방식으로의 스케쥴링된 노선들 간의 실현 가능한 환승들의 세트(T)의 생성을 포함할 수 있다.
단계(312)에서, 환승들은 일 트립으로부터 다른 것으로의 환승들을 고려한다; 즉, 다음의 액션들을 수행하는 것 - 주어진 제1 스테이션에서 제1 트립에서 하차하고, 걷기 또는 대기한 후 다른 트립에 탑승하는 것에 의해 다른 트립 상의 제2 스테이션에 도착하는 것-을 고려한다.
노선들이 스케쥴링될 때, 계산은 다음과 같이 복잡하지 않다(straightforward): 현재의 트립(t)의 각 스테이션(p t i )에 대해 걷기(즉, 환승 듀레이션(
Figure pat00031
)이 존재하고, 말하자면 그것이 정의됨)에 의해 도착될 수 있는 모든 스테이션들(q)이 식별되고, 환승이 일어날 수 있는지 여부가 체크되며, 다시 말해, j th 스테이션으로서 q를 갖는 비-스케쥴링된 노선(l)의 트립(t')이 존재하는지 여부가 체크된다. 이는
Figure pat00032
인 경우이다. 탑승 시각(
Figure pat00033
) 및/또는 하차 시각(
Figure pat00034
)이 설명된 것처럼 고려될 수 있음에 유의한다.
이러한 경우, 다른 것을 취하는 것은 도착 시각 또는 환승들의 수 기준에 대해 더 나은 솔루션들을 산출할 수 없으므로, 단지 최선의 그러한 트립만이 가능한 환승으로서 추가된다.
스케쥴링된 노선들의 트립들로부터 비-스케쥴링된 노선들의 트립들로의 허용 가능한(admissible) 환승들을 정의하기 위해 유사한 방식으로 진행하는 것이 가능하다. 보다 구체적으로, 단계(312)는, 스케쥴링된 노선의 제2 스테이션(p t i )으로부터 도착할 수 있는 비-스케쥴링된 노선의 각 제1 스테이션(p l j )에 대해, 스케쥴링된 노선 및 비-스케쥴링된 노선 간의 실현 가능한 환승들의 세트에, 환승 후 상기 제1 스테이션에서의 출발 시각이 제1 스테이션(p l j )과 연관된 시간 인터벌들(I(l,j))의 집합과 양립할 수 있도록 하는 비-스케쥴링된 노선 상의 트립이 존재하면, 상기 트립 상의 상기 제2 스테이션으로부터 제1 스테이션으로의 최선의(earliest) 환승을 추가하는 단계를 포함한다. 양립할 수 있는 것은
Figure pat00035
가 정의되는 것을 의미한다. 추가되는 대응하는 환승은 l의 앞서 정의된 최선의 트립(t')의 출발 시각
Figure pat00036
를 갖는
Figure pat00037
으로 표현될 수 있다. 모든 수식들에 있어서, 탑승 시각(
Figure pat00038
) 및/또는 하차 시각(
Figure pat00039
)이 다시 고려될 수 있다.
비-스케쥴링된 노선들의 경우에 있어서, 트립들은 임의의 스테이션에서 시간 인터벌 내에 어떠한 순간에서도 시작할 수 있다. 이러한 인터벌이 불연속적일 수 있고 모든 가능한 트립들이 생성된다고 하더라도(예컨대, 10초마다 하나의 트립을 생성함), 이러한 솔루션은 가능한 환승들의 수가 증가할수록 트립들의 수를 크게 증가시킬 것이다.
따라서, 모든 가능한 비-스케쥴링된 트립들을 생성하고 전처리를 위해 모든 이러한 허용 가능한 환승들을 고려하는 것이 바람직하다.
다만, 설명된 것처럼, 일부의 환승들은 검색을 더 빠르게 만들기 위해 프루닝될 수 있다.
비-스케쥴링된 노선들에 대해, 두 노선들의 가용성에 의존하는 일 노선으로부터 다른 노선으로의 환승들의 인터벌 내에서 동일한 지점에서의 실현 가능성을 또한 계산할 수 있다. 도시 이동성의 맥락에서, 인터벌들은 확실하게 넓을 것이고(통상적으로, 오전 9시부터 오후 5시까지), 따라서, 노선들의 인터벌들은 양립 가능하게 될 것이다.
대안적으로, 비-스케쥴링된 노선들로의 모든 환승들이 이들을 푸르닝하는 것 없이(즉, 도착된 비-스케쥴 노선들 상의 트립들을 정의하는 것 없이) 고려될 수 있다.
제2 측면에 따르면, 방법은 출발 위치로부터 도착 위치로의 적어도 하나의 여정을 계산한다.
이미 설명된 것처럼, 소정의 스테이션들의 멀티모달 운송 네트워크 내의 메인 부분 - 멀티모달 운송 네트워크 내의 가능한 트립들의 세트로부터의 트립들과 멀티모달 운송 네트워크 내의 실현 가능한 환승들의 세트로부터의 환승들의 시퀀스로서 정의됨 -을 포함한다.
특별한 것은 여정이 스케쥴링된 또는 비-스케쥴링된 운송 모드들을 사용하는 트립들의 조합을 포함할 수 있다는 것이다. 계산된 여정은 그것이 최적이면 단지 스케쥴 노선들 상의 트립들만을 포함하는 것이 여전히 가능하다는 점에 유의한다(예컨대, 지하철은 종종 더 빠를 것이고 어쩌면 자전거-공유만큼 편리할 것이고, 지하철 스테이션들이 적절하게 위치되면, 자전거-공유는 필요하지 않을 것임). 다만, 방법은 비-스케쥴링된 운송들을 허용한다.
도 3에서 설명되는 것과 같은, 여정을 계산하는 방법은 단계(302 및 304)에서 시작하고, 서버(1)의 데이터 프로세서(11)에 의해 구현되며, 스케쥴링된 노선들과 비-스케쥴링된 노선들 간의 환승들의 세트를 획득하기 위해, 제1 측면에 따라 멀티모달 운송 네트워크 내의 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리한다. 시 말해, 단계(306)는 입력으로서, 단계(304)로부터, 스케쥴링된 노선들 간의 환승들과 스케쥴링된 노선들 및 비-스케쥴링된 노선들 간의 환승들 둘 다를 포함하는 모든 실현 가능한 환승들의 세트를 수신한다. 이미 설명된 것처럼, 처리는 스케쥴링된 노선들 간의 환승들 및/또는 스케쥴링된 노선들 및 비-스케쥴링된 노선들 간의 환승들을 프루닝하는 것을 포함한다는 점에 유의한다.
이미 설명된 것처럼, TB 알고리즘(또는, 여하한 다른 적합한 경로 알고리즘)은 초기화 단계에서 시작하고, 단계(316)에서, 목적지가 도착될 수 있는 노선들(L)의 세트 및 출발점(origin)으로부터 도착될 수 있는 최선의 트립들의 세트가 계산된다.
다시 말해, 서버(1)의 데이터 프로세서(11) 또는 클라이언트 디바이스(2b)의 데이터 프로세서(21b)에 의해 수행되는, 단계(316)에서, 가능한 초기 트립들의 세트는, 상기 멀티모달 운송 네트워크 내에서, 도착 위치의 함수로서 결정된다. 가능한 최종 트립들의 세트는 TB 알고리즘의 경우에 있어서 가능한 타겟 노선들의 세트에 속하는 모든 트립들로서 표현될 수 있다.
초기화 단계는 여하한 알려진 방식으로 수행될 수 있으나, 스케쥴이 없는 노선들은 타겟 트립들을 결정하기 위한 정기적인 노선들 또는 도착 위치로부터의 노선들로서 스캐닝될 수 있음에 유의한다. 설명된 것처럼, 모든 가능한 트립들은 비-스케쥴링된 노선들 상에서 생성되었을 수 있으나, 바람직하게는, 트립들은 (스케쥴링된 노선들의 이웃들에 대해) 전처리 단계 동안 생성되거나, 혹은 검색 쿼리 동안 적절하게(on-the-fly) 생성된다.
초기화 단계 동안, 비-스케쥴링된 노선들로부터의 원(origin) 트립은 여정의 출발 위치의 함수로서 생성될 수 있다. 스케쥴이 없는 노선들의 타겟 트립들은 바람직하게는 타겟 노선 세트에 의해 표현되어, 이러한 타겟 노선들로부터 많은 가능한 트립들을 생성하는 것을 회피한다. 초기화 방법은, 도 5에서 도시된 ENQUEUE_TRIP(502) 및 ENQUEUE_LINE(504)에 대한 호출들을 포함하는, 도 4에서 도시된 프로시저 INITIALIZATION(402)에서 기재된다.
알려진 TB 알고리즘에 있어서, 환승들의 각 번호는 n 환승들 후에 도착된 트립 세그먼트들의 n-번째 큐(Q n )로 정의된다.
0-번째 큐(Q 0 )는 일반적으로 출발 위치로부터 직접적으로 도착될 수 있는 트립들로 초기화되고(이는 도 4에서 도시된 프로시저 INITIALIZATION(402)이 0과 같은 3번째의 인수(third argument)를 갖는 도 5에서 도시된 프로시저 ENQUEUE_TRIP(502)의 호출들을 제공하는 이유임), 모든 다른 큐들(Q 1 , Q 2 , 등)은 초기에는 비어 있다(empty).
각 반복에서, 도 6에서 도시된 최선의 도착 쿼리(Earliest arrival query)(602)는 현재의 큐에서의 트립들을 스캐닝한다. 각 트립은 순서대로(in turn) 스캐닝된다. 트립이 타겟 노선들에 속하면(즉, 최종 트립을 구성), 이는 604에서 현재의 솔루션 세트와 비교된다. 그 다음으로, 이러한 트립으로부터의 환승들은 608에서 다음의 반복의 큐에 추가된다.
도 5는 스케쥴링된 노선들 및 비-스케쥴링된 노선들로부터의 트립들을 추가하기 위한 프로시저(500)를 나타낸다. 도 5에서 도시된, (도 5에서 도시된 프로시저 UPDATE-R(506)를 호출하는) 프로시저 ENQUEUE_LINE(504)에 있어서, 이용 가능성 인터벌들 및 최소 탑승 듀레이션이 해당 노선에 대한 최선의(earliest) 스케쥴을 제안하기 위해, 즉, 큐에 최선의 트립을 생성 및 추가하기 위해, 유리하게는 고려된다.
스케쥴링된 노선들의 트립들에 대해, 트립(t)의 제1 도착된 스테이션의 인덱스 R(t)가, 즉, "진입 지점(point of entry)이 통상적으로 사용된다(도 5에서 도시된 프로시저 ENQUEUE_TRIP(502) 참조). 비-스케쥴링된 노선들에 대해, 이러한 인덱스 R(t)는 바람직하게는 다른 인덱스
Figure pat00040
로,
Figure pat00041
가 스테이션의 인덱스 및 해당 스테이션에서의 트립의 출발 시각을 갖는 쌍들
Figure pat00042
의 세트를 포함하도록 하는 방식으로, 복제된다. 다시 말해, 각 제1 도착된 스테이션은 비-스케쥴링된 노선(l)의 트립을 정의하기 위해 요구되는 대응하는 출발 시각과 연관된다.
세트
Figure pat00043
는 검색 효율성을 도모하기 위한 것이며, 이미 수행된 것 보다 더 늦은 트립들은 다시 큐로 삽입되지 않는다.
이러한 세트
Figure pat00044
는
Figure pat00045
의
Figure pat00046
요소가
Figure pat00047
의 여하한 다른 요소에 의해 "지배되지(dominated)" 않도록 업데이트 프로시저를 함축한다. 지배된다는 것은, 다른 요소가 노선 상의 더 일찍인 "진입 지점" 및 더 일찍인 최선의 출발 시각 중 적어도 하나를 갖는 트립을 정의하는 것을 의미하고, 상기 다른 요소의 "진입 지점"은 상기 요소의 그것만큼은 적어도 일찍이며, 그 최선의 출발 시각은 상기 요소의 그것만큼은 적어도 일찍이고, 따라서, 상기 "지배되는" 요소를 유지할 점이 없게 되는 것을 의미한다. 다시 말해, 쌍
Figure pat00048
은 오직
Figure pat00049
이고
Figure pat00050
인 경우에만 다른 쌍
Figure pat00051
에 의해 지배된다.
따라서, 세트
Figure pat00052
의 요소들의 최대 수는
Figure pat00053
가 된다.
Figure pat00054
의 요소들을 유지하기 위한 간단한 방법은 노선(l)의 각 스테이션(j)에 대해 검색 동안 해당 스테이션에서의 l의 트립의 최선의 출발 시각을 저장하는 것이다.
Figure pat00055
는 그 다음으로 길이
Figure pat00056
의 어레이로서 고려될 수 있고, 그 값들은 검색 동안 도착된 노선(l)의 트립 내의 노선의 각 스테이션에서의 최선의 출발 시각이 된다.
Figure pat00057
은 따라서 현재의 검색에서 j th 스테이션에서의 l의 최선의 출발 시각을 나타낸다.
프로파일 쿼리들이 최선의 도착 시간 쿼리들의 적응(adaptation)이므로, 변경들 이후에도 이미 알려진 것으로서 이들을 고려할 수 있음에 유의한다.
도 3의 단계(318)에서, 변경된 TB와 같은 적합한 알려진 경로 최적화 알고리즘은, 예컨대,(도 4의 프로시저 INITIALIZATION 402에 대한 호출을 포함하는) 도 6에서의 알고리즘(602)에 의해 설명되고 있는 것 - (도 5의 ENQUEUE_TRIP(502) 및 ENQUEUE_LINE(504)에 대한 호출들을 포함하는) 단계(606)의 상세 단계(608)가 도 7에서 도시됨 -과 같이, 최초 트립들 및 최종 트립들의 세트들과, 스케쥴링된 노선들 및 비-스케쥴링된 노선들 간의 실현 가능한 환승들의 세트(스케쥴링된 노선들 간의 실현 가능한 환승들의 세트는 당연하게 여전히 사용된)에 기반하여, 단계(318)에서 적어도 하나의 여정을 생성하기 위해 수행될 수 있다.
각 반복에 대해, 도 6에서 도시된 것처럼, 단계(602)에서, 추가적인 환승이 큐로부터 추가되고, 일 추가적인 트립이 최종적인 트립으로의 시도 및 도달을 위해 각 솔루션(solution)에서 취해진다.
추가된 트립이 비-스케쥴된 노선으로부터의 것이면, 이러한 트립으로부터 스케쥴링된 노선들 및 비-스케쥴링된 노선들로의 환승들은 도 7의 단계(700)에서 계산된다. 추가된 트립이 스케쥴링된 노선으로부터의 것이면, 그 환승들은, 도 3의 단계(304)에서 미리 계산되었고, 도 7의 단계(702)에서, 도 6의 프로시저들 ENQUEUE_TRIP(502) 및 ENQUEUE_LINE(504)을 사용하여, 큐에 직접적으로 추가될 수 있다.
스케쥴링된 노선 및 비-스케쥴링된 노선 간의 환승을 고려할 때, 도 7의 단계(608)에서, 도 5의 프로시저 ENQUEUE_LINE(504)가 도착된 비-스케쥴링된 노선 상의 트립을 생성하고 이러한 트립으로부터의 환승들을 다음의 반복의 큐에 추가하기 위해 바람직하게는 다시 사용된다.
일 대안적인 실시예에서, 비-스케쥴링된 노선들의 전처리된 세트는 비-스케쥴링된 노선들(예컨대, 전세(on-demand) 버스 노선들)에 대한 가용성 시간 윈도우(availability time window)들을 구축하기 위해 사용될 수 있다. 유리하게는, 환승될 스케쥴링된 노선들의 세트를 사용하여, 구축된 이러한 시간 윈도우들은, 스케쥴링된 노선들로부터 비-스케쥴링된 노선들로의 환승들이 미리 계산된 환승들의 세트 내에 있거나 트립들 간의 긴 대기 시간(예컨대, 서비스가 운송의 스케쥴링된 노선으로부터 스테이션으로의 환승 후 긴 기간 동안 이용 가능하지 않을 때)을 회피하는 것인, 기간들에 대해서만 이용 가능하게 되는 비-스케쥴링된 노선에 대해 조직될 수 있고, 지연의 이벤트에 있어서 견고성(robustness)에 대해 평가될 수 있고, 따라서, 누락되는(missed) 환승들이 최소화 될 수 있다(예컨대, 서비스가 운송의 스케쥴링된 노선으로부터의 환승 후에 스테이션에 도달하기 직전에 닫힐 때).
다른 실시예에 있어서, 비-스케쥴링된 노선들의 전처리된 세트는 운송 네트워크 리소스들을 관리하기 위해(예컨대, 노선이 지연될 때 추가적인 차량들이 요구되는지 여부를 결정하는 것을 돕기 위해) 사용될 수 있다.
또 다른 실시예에 있어서, 스케쥴링된 노선들로부터 비-스케쥴링된 노선들로의 환승들의 전처리된 세트는 스케쥴링된 노선들 및 비-스케쥴링된 노선들을 따르는 스테이션들의 배치를 결정하는 것에 있어서, 온-디맨드(on-demand) 서비스들의 유용성과 같은, 그러나 여기에 제한되지 않는, 하나 또는 몇몇의 기준들을 최대화하기 위해, 사용될 수 있다(비-스케쥴 노선으로의 환승들은 여하한 최적 여정에서 나타날 수 있도록 세트 내에 있어야 함).
소정의 스테이션들의 멀티모달 운송 네트워크 내에서 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법에 있어서, 상기 방법은, (a) 상기 비-스케쥴링된 노선들의 세트의 각 비-스케쥴링된 노선(l)에 대해, 상기 비-스케쥴링된 노선(l)을 정의하는 스테이션들의 시퀀스(
Figure pat00058
)의 각 스테이션(p l j )에, 적어도 하나의 시간 인터벌(I(l,j)) - 상기 적어도 하나의 시간 인터벌 동안 비-스케쥴링된 노선(l) 상의 트립은 상기 스테이션(p l j )으로부터 출발할 수 있음 -을 연관시키는 단계; (b) 스케쥴링된 노선의 제2 스테이션(p t i )으로부터 도착 가능한 비-스케쥴링된 노선(l)의 각 제1 스테이션(p l j )에 대해, 스케쥴링된 노선 및 비-스케쥴링된 노선 간의 실현 가능한 환승들의 세트에, 환승 후 상기 제1 스테이션(p l j )에서의 출발 시각이 상기 제1 스테이션(p l j )과 연관된 상기 적어도 하나의 시간 인터벌(I(l,j))과 양립할 수 있도록 하는 상기 스케쥴링된 노선 상의 트립(t)이 존재하면, 상기 트립(t) 상의 상기 제2 스테이션(p t i )으로부터 상기 제1 스테이션(p l j )으로의 최선의(earliest) 환승을 추가하는 단계; 및 (c) 상기 멀티모달 운송 네트워크 내에서 적어도 하나의 여정을 계산하기 위해 스케쥴링된 노선 및 비-스케쥴링된 노선 간의 실현 가능한 환승들의 세트를 출력하는 단계를 포함한다.
스케쥴링된 노선 및 비-스케쥴링된 노선 간의 실현 가능한 환승들의 세트의 추가는, 스케쥴링된 노선들 간의 실현 가능한 환승들의 세트를 생성하는 단계, 및 이러한 세트를 스케쥴링된 노선들 간의 실현 가능한 환승들의 감소된(reduced) 세트를 획득하기 위해 프루닝하는 단계를 포함한다.
부등식(
Figure pat00059
)이 확인되도록 하는 인스턴트(
Figure pat00060
)가 존재하면, 환승 후 상기 제1 스테이션(p l j )에서의 출발 시각이 상기 적어도 하나의 시간 인터벌(I(l,j))과 양립할 수 있는 것으로 간주되고,
Figure pat00061
는 트립(t) 상의 상기 제2 스테이션(p t i )에서의 도착 시각이고,
Figure pat00062
는 트립(t) 상의 상기 제2 스테이션(p t i )으로부터 상기 제1 스테이션(p l j )으로의 환승 듀레이션(transfer duration)이다.
상기 트립(t) 상의 상기 제2 스테이션(p t i )으로부터 상기 제1 스테이션(p l j )으로의 최선의 환승은,
Figure pat00063
이 되도록 하는 최선의 인스턴트(
Figure pat00064
)가 되는 상기 비-스케쥴링된 노선(l)의 최선의 트립(t') 상의 상기 제1 스테이션(p l j )으로의 환승이다.
유효하게 되는 인덱스(i)에서의 트립(t) 및 인덱스(j)에서의 트립(t') 간의 환승에 대해, 상기 환승과 연관된 대기 시간은 최대 값(w)에 의해 제한되고(bounded), 즉,
Figure pat00065
이다.
탑승 시각(boarding time)(
Figure pat00066
) 및/또는 하차 시각(alighting time)(
Figure pat00067
)이 각각 상기 제1 스테이션(p l j )으로부터의 출발 전 및/또는 상기 제2 스테이션(p t i )에서의 도착 후에 추가된다.
연관 루틴은 i<j이고, p=p l i 및 q=p l j 가 되도록 하는 상기 비-스케쥴링된 노선(l)의 임의의 쌍의 스테이션들(p, q) 간의 순회 시간(travel time)을 정의하는 단계를 포함한다.
상기 방법은 (d) 가능한 최초 트립들의 세트에 속하는 최초 트립으로부터 가능한 최종 트립들의 세트에 속하는 최종 트립까지의 메인 부분을 갖는 여정들 중에서, 스케쥴링된 노선들 또는 비-스케쥴링된 노선들 상의 트립들과 실현 가능한 환승의 세트로부터의 트립들 간의 환승들 둘 다를 고려할 때, 최선의 도착 시각을 포함하는 적어도 하나의 기준에 따른 적어도 하나의 최적 여정을 구축하기 위해 경로(routing) 최적화 알고리즘을 수행하는 단계를 더 포함한다.
상기 경로 최적화 알고리즘은 파레토 프론트(Pareto front)를, 가능하게는(possibly), 실현 가능한 환승들의 기 계산된 세트에 기반하여, 각 반복에 대해, 하나의 추가적인 트립을 취함으로써 멀티모달 네트워크들 내에서 최선의 도착 시각 및 환승들의 수 또는 가장 늦은 출발 시각 및 환승들의 수에 대해 파레토 프론트 내의 각 값에 대해 이러한 값을 갖는 하나의 최적 경로와 함께, 계산한다.
상기 방법은, 일 스테이션에서 비-스케쥴링된 노선으로의 환승을 고려할 때, 후보 트립으로서 상기 스테이션으로부터 상기 비-스케쥴링된 노선 상의 최선의(earliest) 양립 가능한 트립을 제안하는 단계를 더 포함한다.
상기 방법은, 상기 비-스케쥴링된 노선에 대해, 상기 비-스케쥴링된 노선 상의 스테이션의 인덱스와 해당 스테이션으로부터 트립의 최선의 출발 시각의 쌍들의 세트(
Figure pat00068
)를 구축하는 단계를 더 포함한다.
출발 위치로부터 도착 위치로의 적어도 하나의 여정을 계산하는 방법에 있어서, 각 여정은 소정의 스테이션들의 멀티모달 운송 네트워크의 메인 부분 - 상기 멀티모달 운송 네트워크 내의 스케쥴링된 노선들 또는 비-스케쥴링된 노선들 상의 트립들과 상기 멀티모달 운송 네트워크 내의 실현 가능한 환승들의 세트로부터의 환승들의 시퀀스로서 정의됨 -을 포함하고, 상기 방법은 (a) 스케쥴링된 노선들 및 비-스케쥴링된 노선들 간의 실현 가능한 환승들의 세트를 획득하기 위해 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 단계; (b) 상기 멀티모달 운송 네트워크 내에서, 출발 위치의 함수(function)로서 가능한 최초 트립들의 세트와, 도착 위치의 함수로서 가능한 최종 트립들의 세트를 결정하는 단계; 및 (c) 상기 가능한 최초 트립들의 세트에 속하는 최초 트립으로부터 상기 가능한 최종 트립들의 세트에 속하는 최종 트립까지의 메인 부분을 갖는 여정들 중에서, 스케쥴링된 노선들 또는 비-스케쥴링된 노선들 상의 트립들과 실현 가능한 환승의 세트로부터의 트립들 간의 환승들 둘 다를 고려할 때, 최선의 도착 시각을 포함하는 적어도 하나의 기준에 따른 적어도 하나의 최적 여정을 구축하기 위해 경로(routing) 최적화 알고리즘을 수행하는 단계를 포함한다.
상기 경로 최적화 알고리즘은 파레토 프론트(Pareto front)를, 가능하게는(possibly), 실현 가능한 환승들의 기 계산된 세트에 기반하여, 각 반복에 대해, 하나의 추가적인 트립을 취함으로써 멀티모달 네트워크들 내에서 최선의 도착 시각 및 환승들의 수 또는 가장 늦은 출발 시각 및 환승들의 수에 대해 파레토 프론트 내의 각 값에 대해 이러한 값을 갖는 하나의 최적 경로와 함께, 계산한다.
상기 방법은, 일 스테이션에서 비-스케쥴링된 노선으로의 환승을 고려할 때, 후보 트립으로서 상기 스테이션으로부터 상기 비-스케쥴링된 노선 상의 최선의(earliest) 양립 가능한 트립을 제안하는 단계를 더 포함한다.
상기 방법은, 상기 비-스케쥴링된 노선에 대해, 상기 비-스케쥴링된 노선 상의 스테이션의 인덱스와 해당 스테이션으로부터 트립의 최선의 출발 시각의 쌍들의 세트(
Figure pat00069
)를 구축하는 단계를 더 포함한다.
소정의 스테이션들의 멀티모달 운송 네트워크 내에서 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 컴퓨터 프로그램 제품에 있어서, 상기 컴퓨터 프로그램 제품은 프로세스를 수행하는 프로세서 상에서 실행되고, 상기 프로세스는, (a) 상기 비-스케쥴링된 노선들의 세트의 각 비-스케쥴링된 노선(l)에 대해, 상기 비-스케쥴링된 노선(l)을 정의하는 스테이션들의 시퀀스(
Figure pat00070
)의 각 스테이션(p l j )에, 적어도 하나의 시간 인터벌(I(l,j)) - 상기 적어도 하나의 시간 인터벌 동안 비-스케쥴링된 노선(l) 상의 트립은 상기 스테이션(p l j )으로부터 출발할 수 있음 -을 연관시키는 단계; (b) 스케쥴링된 노선의 제2 스테이션(p t i )으로부터 도착 가능한 비-스케쥴링된 노선(l)의 각 제1 스테이션(p l j )에 대해, 스케쥴링된 노선 및 비-스케쥴링된 노선 간의 실현 가능한 환승들의 세트에, 환승 후 상기 제1 스테이션(p l j )에서의 출발 시각이 상기 제1 스테이션(p l j )과 연관된 상기 적어도 하나의 시간 인터벌(I(l,j))과 양립할 수 있도록 하는 상기 스케쥴링된 노선 상의 트립(t)이 존재하면, 상기 트립(t) 상의 상기 제2 스테이션(p t i )으로부터 상기 제1 스테이션(p l j )으로의 최선의(earliest) 환승을 추가하는 단계; 및 (c) 상기 멀티모달 운송 네트워크 내에서 적어도 하나의 여정을 계산하기 위해 스케쥴링된 노선 및 비-스케쥴링된 노선 간의 실현 가능한 환승들의 세트를 출력하는 단계를 포함한다.
스케쥴링된 노선 및 비-스케쥴링된 노선 간의 실현 가능한 환승들의 세트의 추가는, 스케쥴링된 노선들 간의 실현 가능한 환승들의 세트를 생성하는 단계, 및 이러한 세트를 스케쥴링된 노선들 간의 실현 가능한 환승들의 감소된(reduced) 세트를 획득하기 위해 프루닝하는 단계를 포함한다.
부등식(
Figure pat00071
)이 확인되도록 하는 인스턴트(
Figure pat00072
)가 존재하면, 환승 후 상기 제1 스테이션(p l j )에서의 출발 시각이 상기 적어도 하나의 시간 인터벌(I(l,j))과 양립할 수 있는 것으로 간주되고,
Figure pat00073
는 트립(t) 상의 상기 제2 스테이션(p t i )에서의 도착 시각이고,
Figure pat00074
는 트립(t) 상의 상기 제2 스테이션(p t i )으로부터 상기 제1 스테이션(p l j )으로의 환승 듀레이션(transfer duration)이다.
상기 트립(t) 상의 상기 제2 스테이션(p t i )으로부터 상기 제1 스테이션(p l j )으로의 최선의 환승은,
Figure pat00075
이 되도록 하는 최선의 인스턴트(
Figure pat00076
)가 되는 상기 비-스케쥴링된 노선(l)의 최선의 트립(t') 상의 상기 제1 스테이션(p l j )으로의 환승이다.
유효하게 되는 인덱스(i)에서의 트립(t) 및 인덱스(j)에서의 트립(t') 간의 환승에 대해, 상기 환승과 연관된 대기 시간은 최대 값(w)에 의해 제한되고(bounded), 즉,
Figure pat00077
이다.
탑승 시각(boarding time)(
Figure pat00078
) 및/또는 하차 시각(alighting time)(
Figure pat00079
)이 각각 상기 제1 스테이션(p l j )으로부터의 출발 전 및/또는 상기 제2 스테이션(p t i )에서의 도착 후에 추가된다.
i<j이고, p=p l i 및 q=p l j 가 되도록 하는 상기 비-스케쥴링된 노선(l)의 임의의 쌍의 스테이션들(p, q) 간의 순회 시간(travel time)이 정의된다.
경로(routing) 최적화 알고리즘이, 가능한 최초 트립들의 세트에 속하는 최초 트립으로부터 가능한 최종 트립들의 세트에 속하는 최종 트립까지의 메인 부분을 갖는 여정들 중에서, 스케쥴링된 노선들 또는 비-스케쥴링된 노선들 상의 트립들과 실현 가능한 환승의 세트로부터의 트립들 간의 환승들 둘 다를 고려할 때, 최선의 도착 시각을 포함하는 적어도 하나의 기준에 따른 적어도 하나의 최적 여정을 선택하기 위해 수행된다.
상기 경로 최적화 알고리즘은 파레토 프론트(Pareto front)를, 가능하게는(possibly), 실현 가능한 환승들의 기 계산된 세트에 기반하여, 각 반복에 대해, 하나의 추가적인 트립을 취함으로써 멀티모달 네트워크들 내에서 최선의 도착 시각 및 환승들의 수 또는 가장 늦은 출발 시각 및 환승들의 수에 대해 파레토 프론트 내의 각 값에 대해 이러한 값을 갖는 하나의 최적 경로와 함께, 계산한다.
상기 프로세스는, 일 스테이션에서 비-스케쥴링된 노선으로의 환승을 고려할 때, 후보 트립으로서 상기 스테이션으로부터 상기 비-스케쥴링된 노선 상의 최선의(earliest) 양립 가능한 트립을 제안하는 단계를 더 포함한다.
상기 비-스케쥴링된 노선에 대해, 상기 비-스케쥴링된 노선 상의 스테이션의 인덱스와 해당 스테이션으로부터 트립의 최선의 출발 시각의 쌍들의 세트(
Figure pat00080
)가 구축된다.
상기 컴퓨터 프로그램 제품은 컴퓨터 판독 가능한 매체이다.
출발 위치로부터 도착 위치로의 적어도 하나의 여정을 계산하는 컴퓨터 프로그램 제품에 있어서, 각 여정은 소정의 스테이션들의 멀티모달 운송 네트워크의 메인 부분 - 상기 멀티모달 운송 네트워크 내의 스케쥴링된 노선들 또는 비-스케쥴링된 노선들 상의 트립들과 상기 멀티모달 운송 네트워크 내의 실현 가능한 환승들의 세트로부터의 환승들의 시퀀스로서 정의됨 -을 포함하고, 상기 컴퓨터 프로그램 제품은 프로세스를 수행하는 컴퓨터 상에서 실행되고, 상기 프로세스는, (a) 스케쥴링된 노선들 및 비-스케쥴링된 노선들 간의 실현 가능한 환승들의 세트를 획득하기 위해 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 단계; (b) 상기 멀티모달 운송 네트워크 내에서, 출발 위치의 함수(function)로서 가능한 최초 트립들의 세트와, 도착 위치의 함수로서 가능한 최종 트립들의 세트를 결정하는 단계; 및 (c) 상기 가능한 최초 트립들의 세트에 속하는 최초 트립으로부터 상기 가능한 최종 트립들의 세트에 속하는 최종 트립까지의 메인 부분을 갖는 여정들 중에서, 스케쥴링된 노선들 또는 비-스케쥴링된 노선들 상의 트립들과 실현 가능한 환승의 세트로부터의 트립들 간의 환승들 둘 다를 고려할 때, 최선의 도착 시각을 포함하는 적어도 하나의 기준에 따른 적어도 하나의 최적 여정을 구축하기 위해 경로(routing) 최적화 알고리즘을 수행하는 단계를 포함한다.
상기 경로 최적화 알고리즘은 파레토 프론트(Pareto front)를, 가능하게는(possibly), 실현 가능한 환승들의 기 계산된 세트에 기반하여, 각 반복에 대해, 하나의 추가적인 트립을 취함으로써 멀티모달 네트워크들 내에서 최선의 도착 시각 및 환승들의 수 또는 가장 늦은 출발 시각 및 환승들의 수에 대해 파레토 프론트 내의 각 값에 대해 이러한 값을 갖는 하나의 최적 경로와 함께, 계산한다.
일 스테이션에서 비-스케쥴링된 노선으로의 환승을 고려할 때, 후보 트립으로서 상기 스테이션으로부터 상기 비-스케쥴링된 노선 상의 최선의(earliest) 양립 가능한 트립이 제안된다.
상기 비-스케쥴링된 노선에 대해, 상기 비-스케쥴링된 노선 상의 스테이션의 인덱스와 해당 스테이션으로부터 트립의 최선의 출발 시각의 쌍들의 세트(
Figure pat00081
)가 구축된다.
상기 컴퓨터 프로그램 제품은 컴퓨터 판독 가능한 매체이다.
상기 개시된 실시예들과 다른 특징들 및 기능들 및/또는 이들의 대안들의 변형들은 바람직하게는 많은 다른 시스템들 및/또는 어플리케이션으로 결합될 수 있다는 점이 이해될 것이다. 또한, 현재의 예상되지 않는 및/또는 예측되지 않는 대안들, 변경들, 변형들 및/또는 그 개선들은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 후속적으로 이루어질 수 있고, 이는 상기의 설명과 아래의 청구 범위에 의해 포괄되도록 또한 의도된다.

Claims (40)

  1. 소정의 스테이션들의 멀티모달 운송 네트워크 내에서 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법에 있어서,
    (a) 상기 비-스케쥴링된 노선들의 세트의 각 비-스케쥴링된 노선(l)에 대해, 상기 비-스케쥴링된 노선(l)을 정의하는 스테이션들의 시퀀스(
    Figure pat00082
    )의 각 스테이션(p l j )에, 적어도 하나의 시간 인터벌(I(l,j)) - 상기 적어도 하나의 시간 인터벌 동안 비-스케쥴링된 노선(l) 상의 트립은 상기 스테이션(p l j )으로부터 출발할 수 있음 -을 연관시키는 단계;
    (b) 스케쥴링된 노선의 제2 스테이션(p t i )으로부터 도착 가능한 비-스케쥴링된 노선(l)의 각 제1 스테이션(p l j )에 대해, 스케쥴링된 노선 및 비-스케쥴링된 노선 간의 실현 가능한 환승들의 세트에, 환승 후 상기 제1 스테이션(p l j )에서의 출발 시각이 상기 제1 스테이션(p l j )과 연관된 상기 적어도 하나의 시간 인터벌(I(l,j))과 양립할 수 있도록 하는 상기 스케쥴링된 노선 상의 트립(t)이 존재하면, 상기 트립(t) 상의 상기 제2 스테이션(p t i )으로부터 상기 제1 스테이션(p l j )으로의 최선의(earliest) 환승을 추가하는 단계; 및
    (c) 상기 멀티모달 운송 네트워크 내에서 적어도 하나의 여정을 계산하기 위해 스케쥴링된 노선 및 비-스케쥴링된 노선 간의 실현 가능한 환승들의 세트를 출력하는 단계
    를 포함하는, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    (b)는 스케쥴링된 노선들 간의 실현 가능한 환승들의 세트를 생성하는 단계, 및 이러한 세트를 스케쥴링된 노선들 간의 실현 가능한 환승들의 감소된(reduced) 세트를 획득하기 위해 프루닝하는 단계
    를 포함하는, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    부등식(
    Figure pat00083
    )이 확인되도록 하는 인스턴트(
    Figure pat00084
    )가 존재하면, 환승 후 상기 제1 스테이션(p l j )에서의 출발 시각이 상기 적어도 하나의 시간 인터벌(I(l,j))과 양립할 수 있는 것으로 간주되고,
    Figure pat00085
    는 트립(t) 상의 상기 제2 스테이션(p t i )에서의 도착 시각이고,
    Figure pat00086
    는 트립(t) 상의 상기 제2 스테이션(p t i )으로부터 상기 제1 스테이션(p l j )으로의 환승 듀레이션(transfer duration)인, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  4. 제2항에 있어서,
    부등식(
    Figure pat00087
    )이 확인되도록 하는 인스턴트(
    Figure pat00088
    )가 존재하면, 환승 후 상기 제1 스테이션(p l j )에서의 출발 시각이 상기 적어도 하나의 시간 인터벌(I(l,j))과 양립할 수 있는 것으로 간주되고,
    Figure pat00089
    는 트립(t) 상의 상기 제2 스테이션(p t i )에서의 도착 시각이고,
    Figure pat00090
    는 트립(t) 상의 상기 제2 스테이션(p t i )으로부터 상기 제1 스테이션(p l j )으로의 환승 듀레이션(transfer duration)인, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 트립(t) 상의 상기 제2 스테이션(p t i )으로부터 상기 제1 스테이션(p l j )으로의 최선의 환승은,
    Figure pat00091
    이 되도록 하는 최선의 인스턴트(
    Figure pat00092
    )가 되는 상기 비-스케쥴링된 노선(l)의 최선의 트립(t') 상의 상기 제1 스테이션(p l j )으로의 환승인, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 트립(t) 상의 상기 제2 스테이션(p t i )으로부터 상기 제1 스테이션(p l j )으로의 최선의 환승은,
    Figure pat00093
    이 되도록 하는 최선의 인스턴트(
    Figure pat00094
    )가 되는 상기 비-스케쥴링된 노선(l)의 최선의 트립(t') 상의 상기 제1 스테이션(p l j )으로의 환승인, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    유효하게 되는 인덱스(i)에서의 트립(t) 및 인덱스(j)에서의 트립(t') 간의 환승에 대해, 상기 환승과 연관된 대기 시간은 최대 값(w)에 의해 제한되고(bounded),
    Figure pat00095
    인, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  8. 제2항에 있어서,
    유효하게 되는 인덱스(i)에서의 트립(t) 및 인덱스(j)에서의 트립(t') 간의 환승에 대해, 상기 환승과 연관된 대기 시간은 최대 값(w)에 의해 제한되고(bounded),
    Figure pat00096
    인, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  9. 제3항에 있어서,
    유효하게 되는 인덱스(i)에서의 트립(t) 및 인덱스(j)에서의 트립(t') 간의 환승에 대해, 상기 환승과 연관된 대기 시간은 최대 값(w)에 의해 제한되고(bounded),
    Figure pat00097
    인, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  10. 제5항에 있어서,
    유효하게 되는 인덱스(i)에서의 트립(t) 및 인덱스(j)에서의 트립(t') 간의 환승에 대해, 상기 환승과 연관된 대기 시간은 최대 값(w)에 의해 제한되고(bounded),
    Figure pat00098
    인, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  11. 제1항에 있어서,
    탑승 시각(boarding time)(
    Figure pat00099
    ) 및/또는 하차 시각(alighting time)(
    Figure pat00100
    )이 각각 상기 제1 스테이션(p l j )으로부터의 출발 전 및/또는 상기 제2 스테이션(p t i )에서의 도착 후에 추가되는, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  12. 제2항에 있어서,
    탑승 시각(boarding time)(
    Figure pat00101
    ) 및/또는 하차 시각(alighting time)(
    Figure pat00102
    )이 각각 상기 제1 스테이션(p l j )으로부터의 출발 전 및/또는 상기 제2 스테이션(p t i )에서의 도착 후에 추가되는, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  13. 제3항에 있어서,
    탑승 시각(boarding time)(
    Figure pat00103
    ) 및/또는 하차 시각(alighting time)(
    Figure pat00104
    )이 각각 상기 제1 스테이션(p l j )으로부터의 출발 전 및/또는 상기 제2 스테이션(p t i )에서의 도착 후에 추가되는, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  14. 제5항에 있어서,
    탑승 시각(boarding time)(
    Figure pat00105
    ) 및/또는 하차 시각(alighting time)(
    Figure pat00106
    )이 각각 상기 제1 스테이션(p l j )으로부터의 출발 전 및/또는 상기 제2 스테이션(p t i )에서의 도착 후에 추가되는, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  15. 제7항에 있어서,
    탑승 시각(boarding time)(
    Figure pat00107
    ) 및/또는 하차 시각(alighting time)(
    Figure pat00108
    )이 각각 상기 제1 스테이션(p l j )으로부터의 출발 전 및/또는 상기 제2 스테이션(p t i )에서의 도착 후에 추가되는, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  16. 제1항에 있어서,
    (a)는 i<j이고, p=p l i 및 q=p l j 가 되도록 하는 상기 비-스케쥴링된 노선(l)의 임의의 쌍의 스테이션들(p, q) 간의 순회 시간(travel time)을 정의하는 단계
    를 포함하는, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  17. 제2항에 있어서,
    (a)는 i<j이고, p=p l i 및 q=p l j 가 되도록 하는 상기 비-스케쥴링된 노선(l)의 임의의 쌍의 스테이션들(p, q) 간의 순회 시간(travel time)을 정의하는 단계
    를 포함하는, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  18. 제3항에 있어서,
    (a)는 i<j이고, p=p l i 및 q=p l j 가 되도록 하는 상기 비-스케쥴링된 노선(l)의 임의의 쌍의 스테이션들(p, q) 간의 순회 시간(travel time)을 정의하는 단계
    를 포함하는, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  19. 제5항에 있어서,
    (a)는 i<j이고, p=p l i 및 q=p l j 가 되도록 하는 상기 비-스케쥴링된 노선(l)의 임의의 쌍의 스테이션들(p, q) 간의 순회 시간(travel time)을 정의하는 단계
    를 포함하는, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  20. 제7항에 있어서,
    (a)는 i<j이고, p=p l i 및 q=p l j 가 되도록 하는 상기 비-스케쥴링된 노선(l)의 임의의 쌍의 스테이션들(p, q) 간의 순회 시간(travel time)을 정의하는 단계
    를 포함하는, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  21. 제11항에 있어서,
    (a)는 i<j이고, p=p l i 및 q=p l j 가 되도록 하는 상기 비-스케쥴링된 노선(l)의 임의의 쌍의 스테이션들(p, q) 간의 순회 시간(travel time)을 정의하는 단계
    를 포함하는, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  22. 제1항에 있어서,
    (d) 가능한 최초 트립들의 세트에 속하는 최초 트립으로부터 가능한 최종 트립들의 세트에 속하는 최종 트립까지의 메인 부분을 갖는 여정들 중에서, 스케쥴링된 노선들 또는 비-스케쥴링된 노선들 상의 트립들과 실현 가능한 환승의 세트로부터의 트립들 간의 환승들 둘 다를 고려할 때, 최선의 도착 시각을 포함하는 적어도 하나의 기준에 따른 적어도 하나의 최적 여정을 구축하기 위해 경로(routing) 최적화 알고리즘을 수행하는 단계
    를 더 포함하는, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  23. 제22항에 있어서,
    상기 경로 최적화 알고리즘은 파레토 프론트(Pareto front)를 계산하는, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  24. 제22항에 있어서,
    일 스테이션에서 비-스케쥴링된 노선으로의 환승을 고려할 때, 후보 트립으로서 상기 스테이션으로부터 상기 비-스케쥴링된 노선 상의 최선의(earliest) 양립 가능한 트립을 제안하는 단계
    를 더 포함하는, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  25. 제24항에 있어서,
    상기 비-스케쥴링된 노선에 대해, 상기 비-스케쥴링된 노선 상의 스테이션의 인덱스와 해당 스테이션으로부터 트립의 최선의 출발 시각의 쌍들의 세트(
    Figure pat00109
    )를 구축하는 단계
    를 더 포함하는, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 방법.
  26. 출발 위치로부터 도착 위치로의 적어도 하나의 여정을 계산하는 방법에 있어서, 각 여정은 소정의 스테이션들의 멀티모달 운송 네트워크의 메인 부분 - 상기 멀티모달 운송 네트워크 내의 스케쥴링된 노선들 또는 비-스케쥴링된 노선들 상의 트립들과 상기 멀티모달 운송 네트워크 내의 실현 가능한 환승들의 세트로부터의 환승들의 시퀀스로서 정의됨 -을 포함하고,
    상기 방법은:
    (a) 스케쥴링된 노선들 및 비-스케쥴링된 노선들 간의 실현 가능한 환승들의 세트를 획득하기 위해 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 단계;
    (b) 상기 멀티모달 운송 네트워크 내에서, 출발 위치의 함수(function)로서 가능한 최초 트립들의 세트와, 도착 위치의 함수로서 가능한 최종 트립들의 세트를 결정하는 단계; 및
    (c) 상기 가능한 최초 트립들의 세트에 속하는 최초 트립으로부터 상기 가능한 최종 트립들의 세트에 속하는 최종 트립까지의 메인 부분을 갖는 여정들 중에서, 스케쥴링된 노선들 또는 비-스케쥴링된 노선들 상의 트립들과 실현 가능한 환승의 세트로부터의 트립들 간의 환승들 둘 다를 고려할 때, 최선의 도착 시각을 포함하는 적어도 하나의 기준에 따른 적어도 하나의 최적 여정을 구축하기 위해 경로(routing) 최적화 알고리즘을 수행하는 단계
    를 포함하는, 적어도 하나의 여정을 계산하는 방법.
  27. 제26항에 있어서,
    상기 경로 최적화 알고리즘은 파레토 프론트(Pareto front)를 계산하는, 적어도 하나의 여정을 계산하는 방법.
  28. 제26항에 있어서,
    일 스테이션에서 비-스케쥴링된 노선으로의 환승을 고려할 때, 후보 트립으로서 상기 스테이션으로부터 상기 비-스케쥴링된 노선 상의 최선의(earliest) 양립 가능한 트립을 제안하는 단계
    를 더 포함하는, 적어도 하나의 여정을 계산하는 방법.
  29. 제28항에 있어서,
    상기 비-스케쥴링된 노선에 대해, 상기 비-스케쥴링된 노선 상의 스테이션의 인덱스와 해당 스테이션으로부터 트립의 최선의 출발 시각의 쌍들의 세트(
    Figure pat00110
    )를 구축하는 단계
    를 더 포함하는, 적어도 하나의 여정을 계산하는 방법.
  30. 소정의 스테이션들의 멀티모달 운송 네트워크 내에서 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 컴퓨터 프로그램 제품에 있어서, 상기 컴퓨터 프로그램 제품은 프로세스를 수행하는 프로세서 상에서 실행되고,
    상기 프로세스는:
    (a) 상기 비-스케쥴링된 노선들의 세트의 각 비-스케쥴링된 노선(l)에 대해, 상기 비-스케쥴링된 노선(l)을 정의하는 스테이션들의 시퀀스(
    Figure pat00111
    )의 각 스테이션(p l j )에, 적어도 하나의 시간 인터벌(I(l,j)) - 상기 적어도 하나의 시간 인터벌 동안 비-스케쥴링된 노선(l) 상의 트립은 상기 스테이션(p l j )으로부터 출발할 수 있음 -을 연관시키는 단계;
    (b) 스케쥴링된 노선의 제2 스테이션(p t i )으로부터 도착 가능한 비-스케쥴링된 노선(l)의 각 제1 스테이션(p l j )에 대해, 스케쥴링된 노선 및 비-스케쥴링된 노선 간의 실현 가능한 환승들의 세트에, 환승 후 상기 제1 스테이션(p l j )에서의 출발 시각이 상기 제1 스테이션(p l j )과 연관된 상기 적어도 하나의 시간 인터벌(I(l,j))과 양립할 수 있도록 하는 상기 스케쥴링된 노선 상의 트립(t)이 존재하면, 상기 트립(t) 상의 상기 제2 스테이션(p t i )으로부터 상기 제1 스테이션(p l j )으로의 최선의(earliest) 환승을 추가하는 단계; 및
    (c) 상기 멀티모달 운송 네트워크 내에서 적어도 하나의 여정을 계산하기 위해 스케쥴링된 노선 및 비-스케쥴링된 노선 간의 실현 가능한 환승들의 세트를 출력하는 단계
    를 포함하는, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  31. 제30항에 있어서,
    (b)는 스케쥴링된 노선들 간의 실현 가능한 환승들의 세트를 생성하는 단계, 및 이러한 세트를 스케쥴링된 노선들 간의 실현 가능한 환승들의 감소된(reduced) 세트를 획득하기 위해 프루닝하는 단계
    를 포함하는, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  32. 제30항에 있어서,
    부등식(
    Figure pat00112
    )이 확인되도록 하는 인스턴트(
    Figure pat00113
    )가 존재하면, 환승 후 상기 제1 스테이션(p l j )에서의 출발 시각이 상기 적어도 하나의 시간 인터벌(I(l,j))과 양립할 수 있는 것으로 간주되고,
    Figure pat00114
    는 트립(t) 상의 상기 제2 스테이션(p t i )에서의 도착 시각이고,
    Figure pat00115
    는 트립(t) 상의 상기 제2 스테이션(p t i )으로부터 상기 제1 스테이션(p l j )으로의 환승 듀레이션(transfer duration)인, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  33. 제30항에 있어서,
    상기 트립(t) 상의 상기 제2 스테이션(p t i )으로부터 상기 제1 스테이션(p l j )으로의 최선의 환승은,
    Figure pat00116
    이 되도록 하는 최선의 인스턴트(
    Figure pat00117
    )가 되는 상기 비-스케쥴링된 노선(l)의 최선의 트립(t') 상의 상기 제1 스테이션(p l j )으로의 환승인, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  34. 제30항에 있어서,
    유효하게 되는 인덱스(i)에서의 트립(t) 및 인덱스(j)에서의 트립(t') 간의 환승에 대해, 상기 환승과 연관된 대기 시간은 최대 값(w)에 의해 제한되고(bounded),
    Figure pat00118
    인, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  35. 제30항에 있어서,
    탑승 시각(boarding time)(
    Figure pat00119
    ) 및/또는 하차 시각(alighting time)(
    Figure pat00120
    )이 각각 상기 제1 스테이션(p l j )으로부터의 출발 전 및/또는 상기 제2 스테이션(p t i )에서의 도착 후에 추가되는, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  36. 제30항에 있어서,
    상기 프로세스는 i<j이고, p=p l i 및 q=p l j 가 되도록 하는 상기 비-스케쥴링된 노선(l)의 임의의 쌍의 스테이션들(p, q) 간의 순회 시간(travel time)을 정의하는 단계
    를 더 포함하는, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  37. 제33항에 있어서,
    상기 컴퓨터 프로그램 제품은 컴퓨터 판독 가능한 매체인, 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  38. 출발 위치로부터 도착 위치로의 적어도 하나의 여정을 계산하는 컴퓨터 프로그램 제품에 있어서, 각 여정은 소정의 스테이션들의 멀티모달 운송 네트워크의 메인 부분 - 상기 멀티모달 운송 네트워크 내의 스케쥴링된 노선들 또는 비-스케쥴링된 노선들 상의 트립들과 상기 멀티모달 운송 네트워크 내의 실현 가능한 환승들의 세트로부터의 환승들의 시퀀스로서 정의됨 -을 포함하고, 상기 컴퓨터 프로그램 제품은 프로세스를 수행하는 컴퓨터 상에서 실행되고,
    상기 프로세스는:
    (a) 스케쥴링된 노선들 및 비-스케쥴링된 노선들 간의 실현 가능한 환승들의 세트를 획득하기 위해 비-스케쥴링된 노선들의 세트를 전처리하는 단계;
    (b) 상기 멀티모달 운송 네트워크 내에서, 출발 위치의 함수(function)로서 가능한 최초 트립들의 세트와, 도착 위치의 함수로서 가능한 최종 트립들의 세트를 결정하는 단계; 및
    (c) 상기 가능한 최초 트립들의 세트에 속하는 최초 트립으로부터 상기 가능한 최종 트립들의 세트에 속하는 최종 트립까지의 메인 부분을 갖는 여정들 중에서, 스케쥴링된 노선들 또는 비-스케쥴링된 노선들 상의 트립들과 실현 가능한 환승의 세트로부터의 트립들 간의 환승들 둘 다를 고려할 때, 최선의 도착 시각을 포함하는 적어도 하나의 기준에 따른 적어도 하나의 최적 여정을 구축하기 위해 경로(routing) 최적화 알고리즘을 수행하는 단계
    를 포함하는, 적어도 하나의 여정을 계산하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  39. 제38항에 있어서,
    상기 경로 최적화 알고리즘은 파레토 프론트(Pareto front)를 계산하는, 적어도 하나의 여정을 계산하는 컴퓨터 프로그램 제품.
  40. 제38항에 있어서,
    상기 컴퓨터 프로그램 제품은 컴퓨터 판독 가능한 매체인, 적어도 하나의 여정을 계산하는 컴퓨터 프로그램 제품.
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US16/830,621 US11499836B2 (en) 2019-05-29 2020-03-26 Method for preprocessing a set of non-scheduled lines within a multimodal transportation network of predetermined stations and for computing at least one itinerary from a departure location to an arrival location
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Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3683742A1 (en) 2019-01-18 2020-07-22 Naver Corporation Method for computing at least one itinerary from a departure location to an arrival location
EP3745331A1 (en) * 2019-05-29 2020-12-02 Naver Corporation Methods for preprocessing a set of non-scheduled lines within a multimodal transportation network of predetermined stations and for computing at least one itinerary from a departure location to an arrival location
CN113532449B (zh) 2021-06-21 2023-11-21 阿波罗智联(北京)科技有限公司 智能交通路网获取方法、装置、电子设备及存储介质

Family Cites Families (46)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH09297032A (ja) 1996-05-02 1997-11-18 Pioneer Electron Corp 経路設定方法および装置
WO2000008547A1 (en) 1998-08-05 2000-02-17 British Telecommunications Public Limited Company Multimodal user interface
GB0002985D0 (en) 2000-02-09 2000-03-29 Travelfusion Limited Integrated journey planner
KR100653036B1 (ko) 2000-12-11 2006-11-30 주식회사 케이티 회전 금지, 유-턴, 피-턴을 고려한 다익스트라 알고리즘또는 플로이드-워셜 알고리즘을 이용한 최단경로 산출방법
US6785608B1 (en) 2001-12-19 2004-08-31 Navteq North America, Llc System and method for calculating an optimized route and calculation thereof
DE60320104T2 (de) 2002-12-11 2009-05-14 Nippon Telegraph & Telephone Co. Verfahren und Vorrichtung zur Berechnung von Mehrfachsendungsleitwegen
EP1606756A4 (en) 2003-03-25 2006-12-27 Futurefreight Corp TRANSPORT OF GOODS AND EXCHANGE PLATFORM
KR100555105B1 (ko) 2003-08-05 2006-02-24 팅크웨어(주) 대중 교통 통합 경로 정보 제공 방법 및 경로 정보 제공장치
JP3928962B2 (ja) 2003-08-21 2007-06-13 株式会社日立製作所 通信型車両ナビゲーションシステムのサーバ装置及び車載端末装置
US20070008949A1 (en) 2005-07-07 2007-01-11 Nokia Corporation Method for automatic route aggregation in a communication system
US7706283B2 (en) 2006-09-25 2010-04-27 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Decentralized and dynamic route selection in cooperative relay networks
GB2443472A (en) 2006-10-30 2008-05-07 Cotares Ltd Method of generating routes
EP2151668A4 (en) 2007-05-23 2013-04-24 Navitime Japan Co Ltd NAVIGATION SYSTEM, ROUTE EXTRACTION SERVER AND MOBILE TERMINAL DEVICE AND ROUTE GUIDING METHOD
EP2217880B1 (en) 2007-11-24 2015-02-18 Routerank Ltd Optimized route planning
WO2009076216A2 (en) 2007-12-05 2009-06-18 Clever Devices, Ltd. Holistic multi-modal transport apparatus and method
US20100082245A1 (en) 2008-09-26 2010-04-01 General Motors Corporation System and method for individually updating a location-based geometric boundary of a subscriber vehicle
US20100305984A1 (en) 2009-06-01 2010-12-02 Scopia, LLC Intermodal trip planner
US8417409B2 (en) 2009-11-11 2013-04-09 Google Inc. Transit routing system for public transportation trip planning
US8494771B2 (en) 2011-09-07 2013-07-23 Microsoft Corporation Journey planning in public transportation networks
JP6046944B2 (ja) 2012-08-06 2016-12-21 株式会社日立製作所 移動支援装置及び移動支援方法
US9082134B2 (en) * 2013-03-08 2015-07-14 Zzzoom, LLC Displaying advertising using transit time data
US8909475B2 (en) 2013-03-08 2014-12-09 Zzzoom, LLC Generating transport routes using public and private modes
US9377319B2 (en) * 2013-03-12 2016-06-28 Yahoo! Inc. Estimating times to leave and to travel
US20140343974A1 (en) 2013-05-14 2014-11-20 Google Inc. Selecting a Subset of Transit Trips Based on Time and Duration
EP3158528A4 (en) * 2014-06-20 2017-12-06 Uber Technologies Inc. Trip planning and implementation
US9404760B2 (en) * 2014-08-04 2016-08-02 Xerox Corporation Efficient route planning in public transportation networks
JP6655867B2 (ja) 2014-08-20 2020-03-04 株式会社ナビタイムジャパン 情報処理システム、情報処理プログラム、情報処理装置、および情報処理方法
US20160203422A1 (en) * 2015-01-14 2016-07-14 Nextop Italia Srl Semplificata Method and electronic travel route building system, based on an intermodal electronic platform
US9958864B2 (en) * 2015-11-04 2018-05-01 Zoox, Inc. Coordination of dispatching and maintaining fleet of autonomous vehicles
CN109074622B (zh) 2016-04-27 2022-04-05 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 确定运输服务路线的系统及方法
EP3482383A4 (en) * 2016-07-07 2020-04-29 Zunum Aero, Inc. SYSTEMS AND METHODS FOR IMPLEMENTING A MULTIMODAL TRANSPORT
US20180038706A1 (en) * 2016-08-05 2018-02-08 Civic Resource Group International, Inc. Modal Transit Schema Based on Available Time, Transit Type, Selected Interests and Environmental Factors
US10523592B2 (en) * 2016-10-10 2019-12-31 Cisco Technology, Inc. Orchestration system for migrating user data and services based on user information
US20190057340A1 (en) * 2016-11-11 2019-02-21 Kevin Sunlin Wang Method and system for automated time management
EP3339806B1 (en) 2016-12-22 2019-05-22 Gestalt Systems GmbH Navigation for vehicle based on parallel processing to determine collision-free paths
JP6254722B2 (ja) 2017-01-19 2017-12-27 三菱重工業株式会社 車載器、充電式自動車、端末、および充電器
US11436554B2 (en) * 2017-11-02 2022-09-06 Uber Technologies, Inc. Network computer system to implement predictive time-based determinations for fulfilling delivery orders
WO2019154398A1 (en) * 2018-02-06 2019-08-15 Beijing Didi Infinity Technology And Development Co., Ltd. Systems and methods for recommending transportation services
US20190383623A1 (en) * 2018-06-14 2019-12-19 Ford Motor Company Dynamic connection determinations
US20190383622A1 (en) * 2018-06-14 2019-12-19 Ford Motor Company Dynamic connection management
US20190383621A1 (en) * 2018-06-14 2019-12-19 Ford Motor Company Journey segment performance analysis
US20190392368A1 (en) * 2018-06-23 2019-12-26 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. System and Method for Scheduling Multiple Modes of Transport
US11085781B2 (en) * 2019-02-25 2021-08-10 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. System and method for scheduling multiple modes of transport with incomplete information
EP3745331A1 (en) * 2019-05-29 2020-12-02 Naver Corporation Methods for preprocessing a set of non-scheduled lines within a multimodal transportation network of predetermined stations and for computing at least one itinerary from a departure location to an arrival location
US20220065651A1 (en) * 2020-08-28 2022-03-03 Here Global B.V. Method, apparatus, and system for generating virtual markers for journey activities
WO2022061315A1 (en) * 2020-09-21 2022-03-24 Trackonomy Systems, Inc. Distributed intelligent software for industrial iot

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