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Multi-agent reinforcement learning to unify order-matching and vehicle-repositioning in ride-hailing services / Mingyue Xu in International journal of geographical information science IJGIS, vol 37 n° 2 (February 2023)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 37 n° 2 (February 2023) . - pp 380 - 402 Titre : Multi-agent reinforcement learning to unify order-matching and vehicle-repositioning in ride-hailing services Type de document : Article/Communication Auteurs : Mingyue Xu, Auteur ; Peng Yue, Auteur ; Fan Yu, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2023 Article en page(s) : pp 380 - 402 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] appariement de données localisées [Termes IGN] apprentissage profond [Termes IGN] autopartage [Termes IGN] Chine [Termes IGN] distribution spatiale [Termes IGN] interaction humain-espace [Termes IGN] modèle de Markov [Termes IGN] système d'information urbain [Termes IGN] système multi-agents [Termes IGN] taxi [Termes IGN] transmission de données [Termes IGN] zone d'activité économique Résumé : (auteur) The popularity of ride-hailing platforms has significantly improved travel efficiency by providing convenient and personalized transportation services. Designing an effective ride-hailing service generally needs to address two tasks: order matching that assigns orders to available vehicles and proactive vehicle repositioning that deploys idle vehicles to potentially high-demand regions. Recent studies have intensively utilized deep reinforcement learning to solve the two tasks by learning an optimal dispatching strategy. However, most of them generate actions for the two tasks independently, neglecting the interactions between the two tasks and the communications among multiple drivers. To this end, this paper provides an approach based on multi-agent deep reinforcement learning where the two tasks are modeled as a unified Markov decision process, and the colossal state space and competition among drivers are addressed. Additionally, a modifiable agent-specific state representation is proposed to facilitate knowledge transferring and improve computing efficiency. We evaluate our approach on a public taxi order dataset collected in Chengdu, China, where a variable number of simulated vehicles are tested. Experimental results show that our approach outperforms seven existing baselines, reducing passenger rejection rate, driver idle time and improving total driver income. Numéro de notice : A2023-058 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2022.2119477 Date de publication en ligne : 07/09/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2022.2119477 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=102396 [article]

Road network generalization method constrained by residential areas / Zheng Lyu in ISPRS International journal of geo-information, vol 11 n° 3 (March 2022)  

Public [article]  inISPRS International journal of geo-information > vol 11 n° 3 (March 2022) . - n° 159 Titre : Road network generalization method constrained by residential areas Type de document : Article/Communication Auteurs : Zheng Lyu, Auteur ; Qun Sun, Auteur ; Jingzhen Ma, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : n° 159 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Termes IGN] 1:50.000 [Termes IGN] carte routière [Termes IGN] connexité (topologie) [Termes IGN] corrélation [Termes IGN] programmation par contraintes [Termes IGN] quartier [Termes IGN] réseau routier [Termes IGN] voisinage (relation topologique) [Termes IGN] zone (aménagement du territoire) [Vedettes matières IGN] Généralisation Résumé : (auteur) Residential areas and road networks have a strong geographical correlation. The development of a single geographical feature could destroy the geographical correlation. It is necessary to establish collaborative generalization models suitable for multiple features. However, existing road network generalization methods for mapping purposes do not fully consider residential areas. Compared with road networks, residential areas have a higher priority in cartographic generalization. In this regard, this study proposes a road network generalization method constrained by residential areas. First, the roads and settlements obtained from clustering residential areas were classified. Next, the importance of the settlements was evaluated and certain settlements were selected as the control features. Subsequently, a geographical network with the settlements as the nodes was built, and the traffic paths between adjacent settlements were searched. Finally, redundant paths between the settlements were simplified, and the visual continuity and topological connectivity were checked. The data of a 1:50,000 road network and residential areas were used as the experimental data. The experimental results demonstrated that the proposed method preserves the overall structure and relative density characteristics of the road network, as well as the geographical correlation between the road network and residential areas. Numéro de notice : A2022-184 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.3390/ijgi11030159 Date de publication en ligne : 22/02/2022 En ligne : https://doi.org/10.3390/ijgi11030159 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99890 [article]

Novel model for predicting individuals’ movements in dynamic regions of interest / Xiaoqi Shen in GIScience and remote sensing, vol 59 n° 1 (2022)  

Public [article]  inGIScience and remote sensing > vol 59 n° 1 (2022) . - pp 250 - 271 Titre : Novel model for predicting individuals’ movements in dynamic regions of interest Type de document : Article/Communication Auteurs : Xiaoqi Shen, Auteur ; Wenzhong Shi, Auteur ; Pengfei Chen, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : pp 250 - 271 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] chaîne de Markov [Termes IGN] Chine [Termes IGN] classification par réseau neuronal récurrent [Termes IGN] données issues des réseaux sociaux [Termes IGN] données spatiotemporelles [Termes IGN] épidémie [Termes IGN] extraction de données [Termes IGN] migration humaine [Termes IGN] mobilité territoriale [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] réseau social [Termes IGN] zone d'activité économique [Termes IGN] zone d'intérêt Résumé : (auteur) The increasing amount of geotagged social media data provides a possible resource for location prediction. However, existing location prediction methods rarely incorporate temporal changes in mobility patterns, which could lead to unreliable predictions. In particular, human mobility patterns have changed greatly in the COVID-19 era. We propose a novel model to predict individuals’ movements in dynamic regions of interest (ROIs), taking into account changes in activity areas and movement regularity. To address changes in the activity areas, we design a new updating strategy that can ensure the realistic extraction of an individual’s ROIs. Then, we develop an integration model for changes in the movement regularity based on two newly proposed prediction methods that consider both rapid and slow changes. The proposed integration model is evaluated based on five real-world social media datasets; three Weibo datasets related to COVID-19 collected in three Chinese cities, one Twitter dataset collected in New York and one dense GPS dataset. The results demonstrate that the proposed model can achieve better performances than state-of-the-art models, especially when mobility patterns change greatly. Combined with related pandemic data, this study will benefit pandemic prevention and control. Numéro de notice : A2022-131 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article DOI : 10.1080/15481603.2022.2026637 Date de publication en ligne : 13/01/2022 En ligne : https://doi.org/10.1080/15481603.2022.2026637 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=99719 [article]

Coupling fuzzy clustering and cellular automata based on local maxima of development potential to model urban emergence and expansion in economic development zones / Xun Liang in International journal of geographical information science IJGIS, vol 34 n° 10 (October 2020)  

Public [article]  inInternational journal of geographical information science IJGIS > vol 34 n° 10 (October 2020) . - pp 1930 - 1952 Titre : Coupling fuzzy clustering and cellular automata based on local maxima of development potential to model urban emergence and expansion in economic development zones Type de document : Article/Communication Auteurs : Xun Liang, Auteur ; Xiaoping Liu, Auteur ; Guangliang Chen, Auteur ; et al., Auteur Année de publication : 2020 Article en page(s) : pp 1930 - 1952 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Analyse spatiale [Termes IGN] aide à la décision [Termes IGN] analyse de groupement [Termes IGN] automate cellulaire [Termes IGN] Chine [Termes IGN] classification floue [Termes IGN] classification non dirigée [Termes IGN] croissance urbaine [Termes IGN] modèle de simulation [Termes IGN] planification urbaine [Termes IGN] zone d'activité économique Résumé : (auteur) Modeling urban growth in Economic development zones (EDZs) can help planners determine appropriate land policies for these regions. However, sometimes EDZs are established in remote areas outside of central cities that have no historical urban areas. Existing models are unable to simulate the emergence of urban areas without historical urban land in EDZs. In this study, a cellular automaton (CA) model based on fuzzy clustering is developed to address this issue. This model is implemented by coupling an unsupervised classification method and a modified CA model with an urban emergence mechanism based on local maxima. Through an analysis of the planning policies and existing infrastructure, the proposed model can detect the potential start zones and simulate the trajectory of urban growth independent of the historical urban land use. The method is validated in the urban emergence simulation of the Taiping Bay development zone in Dalian, China from 2013 to 2019. The proposed model is applied to future simulation in 2019–2030. The results demonstrate that the proposed model can be used to predict urban emergence and generate the possible future urban form, which will assist planners in determining the urban layout and controlling urban growth in EDZs. Numéro de notice : A2020-513 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Article nature-HAL : ArtAvecCL-RevueIntern DOI : 10.1080/13658816.2020.1741591 Date de publication en ligne : 23/03/2020 En ligne : https://doi.org/10.1080/13658816.2020.1741591 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=95668 [article]

Création d’un observatoire de l’immobilier d’entreprise et élaboration d’une cartographie des zones d’activités / Antoine Laurendon (2018) 

Public Titre : Création d’un observatoire de l’immobilier d’entreprise et élaboration d’une cartographie des zones d’activités Type de document : Mémoire Auteurs : Antoine Laurendon, Auteur Editeur : Paris : Université de Paris 1 Panthéon Sorbonne Année de publication : 2018 Autre Editeur : Champs-sur-Marne : Ecole nationale des sciences géographiques ENSG Importance : 73 p. Format : 21 x 30 cm Note générale : Bibliographie Mémoire de licence professionnelle Géomatique et environnement Langues : Français (fre) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Applications SIG [Termes IGN] base de données foncières [Termes IGN] base de données localisées [Termes IGN] développement économique [Termes IGN] entreprise [Termes IGN] immobilier (secteur) [Termes IGN] observatoire (Administration) [Termes IGN] partenariat public-privé [Termes IGN] QGIS [Termes IGN] Roanne [Termes IGN] système d'information foncière [Termes IGN] zone (aménagement du territoire) Index. décimale : LPGE Mémoires de Licence professionnelle géomatique et environnement Résumé : (Auteur) [introduction] [...] J’ai réalisé mon stage de fin de Licence Professionnelle Géomatique et Environnement au sein du service de Développement Économique de Roannais Agglomération. [...] Dans le cadre de sa mission prospection entre autres, Roannais Agglomération souhaite acquérir une connaissance détaillée du marché de l’immobilier d’entreprise vacant sur le territoire. Cette étude permettrait de diriger les politiques en matière de besoin foncier des entreprises. En outre, la loi NOTRe, entrée en vigueur en 2015, apporte de nouvelles compétences aux EPCI (Établissement Public de Coopération Intercommunale). Le service de développement économique est directement impacté par ces modifications, puisqu’il acquiert la gestion des zones d’activités sur le territoire Roannais. Dans cette optique, la mise en place d’un SIG s’avère indispensable. Le premier point de ce rapport présentera la structure d’accueil et le stage. Nous nous tournerons ensuite vers les deux grands objectifs du projet : la création de l’observatoire de l’immobilier d’entreprise vacant et l’extension des bases de données relatives au développement économique. Note de contenu : INTRODUCTION 1. PRESENTATION, CONTEXTE ET OBJECTIFS DU STAGE 1.1. Présentation de la structure d’accueil 1.2. Contexte du stage 1.3. Objectifs du stage 1.4. Organisation du travail 2. CREATION DE L’OBSERVATOIRE CARTOGRAPHIE DE L’IMMOBILIER D’ENTREPRISE VACANT 2.1. Présentation 2.2. Phase de recherche (ou prise de contact avec le sujet) 2.3. Mise en place de l’outil 2.4. Vérification des données 2.5. Exemple pratique d’utilisation 3. TRAVAIL SUR LES BASES DE DONNEES RELATIVES AU DEVELOPPEMENT ECONOMIQUE 3.1. Contexte 3.2. Présentation et modification des différentes bases de données 3.3. Application web de consultation des données 3.4. Mise en forme cartographique 3.5. Formation CONCLUSION Numéro de notice : 22955 Affiliation des auteurs : non IGN Thématique : GEOMATIQUE Nature : Mémoire licence Organisme de stage : Roannais Agglomération Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=91175

Exemplaires(1)

Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
22955-01	LPGE	Livre	Centre de documentation	Travaux d'élèves	Disponible

Documents numériques

peut être téléchargé Création d’un observatoire de l’immobilier d’entreprise - pdf auteur Adobe Acrobat PDF

Modélisation de l’urbanisation pour l’évaluation de ses impacts environnementaux dans le cadre de l’élaboration d’une stratégie Éviter-Réduire-Compenser en Région Occitanie – Pyrénées Méditerranée / Vincent Delbar (2018) 

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Simulation 3D de la constructibilité et utilisations pour l’aménagement [diaporama] / Mickaël Brasebin (2018) 

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Méthode de cartographie de la consommation de sol agricole dans le Grand Genève / Marie-Laure Halle (2015) 

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Paysages urbains : de 1830 à nos jours / Peter Kuon (2004)  

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