动态拼车智能物流服务与主动式智能系统未来上下文质量评估方法

### 动态拼车智能物流服务与主动式智能系统未来上下文质量评估方法 #### 智能空间与Smart - M3平台 在当今的智能系统环境中，形成的智能空间具有设备、领域和供应商独立性。Smart - M3假定设备和软件实体能够通过简单的共享信息代理，为其他设备和软件实体发布其嵌入式信息。智能空间中的信息交换通过HTTP使用统一资源标识符（URI）来实现，并且应用了语义Web技术以实现去中心化，特别是使用本体来提供语义互操作性。 Smart - M3平台主要由两部分组成：信息代理和内核，具体结构如下： | 组成部分 | 详细内容 | | ---- | ---- | | 内核 | 包含语义信息代理（SIB）和数据存储。SIB是接收待存储信息或检索已存储信息的接入点，所有信息以符合资源描述框架（RDF）规则的图的形式存储在数据存储中，信息由“主语 - 谓语 - 宾语”三元组描述。 | | 信息代理 | 安装在智能空间用户移动设备上的软件实体，通过智能空间访问协议（SSAP）与SIB进行交互。 | #### 物流服务本体 物流服务本体从宏观层面描述了拼车的领域区域，主要由三部分构成： 1. **参与者**：包括司机、乘客和货物。 - **司机**：拥有自己的车辆，有多个定义其家庭、工作和其他位置的点，具有车辆类型和最大绕路距离等属性。 - **乘客**：可能偏好某种车辆类型，有家庭、工作和其他位置的点，也有最大绕路距离属性。 - **货物**：有尺寸和运输所需的车辆类型属性。 参与者类包含的属性有： - ID：每个用户的唯一标识符。 - 姓名：用户的姓和名。 - 点：属于用户路径的路径点（至少2个：起点和终点）。 - 延迟：在会合点的最大可能等待时间。 2. **路径**：使用一组点来定义路径，这组点是最短路径搜索算法（如Dijkstra或A*）得到的有序关键点列表。点类的结构如下： - previousPoint：包含前一个路径点，起点的值为“FALSE”。 - 纬度。 - 经度。 - driveByVehicle：如果该点属于乘客，包含搭载该乘客的司机；如果乘客步行则值为“FALSE”。 - vacantseats：该点车辆的空座位数。 - vacantItemPlace：该点车辆的货物空位数量。 - 日期：用户到达该点的日期。 - 时间：用户到达该点的时间。 - Wait_time：用户在该点的等待时间。 由于智能空间中的本体以RDF标准表示，例如： ``` ('user1', 'name', 'Name Surname') - 用户1的姓名 ('user1', 'is_a', 'Driver') - 用户1是司机 ('user1', 'vehicle', 'vehicle_type') - 用户1拥有这种类型的车辆 ``` #### 匹配司机和乘客路径的算法 在拼车服务中，寻找司机和乘客匹配路径的问题可表述为：根据用户的路线信息和用户服务设置的限制，确定用户之间拼车的可能性。算法流程如下： ```plaintext FOR EACH 司机 DO FOR EACH 乘客 DO Find_mathing_path(司机路径, 乘客路径); // 根据上述方案 约束检查(); IF 所有约束条件都满足 THEN 为司机设置乘客; ENDFOR; ENDFOR; ``` 寻找会合点的目标函数有： - 最短总路径（对司机有吸引力）。 - 最短等待时间（