基于多目标优化的城市公共自行车租赁点选址研究

发布时间：2017-10-26 19:28

  本文关键词：基于多目标优化的城市公共自行车租赁点选址研究

  更多相关文章： 选址问题 需求预测 多目标优化 启发式算法

【摘要】：伴随着社会经济的高速发展,城市交通向机动化快速转变,交通拥堵、环境污染问题日益严峻,发展慢行交通,建立公共自行车系统,鼓励更多的城市出行者采用非机动交通工具,引导居民选择“公共自行车+公共交通”的出行模式,是提高城市交通运行效率和减少环境污染的有效途径。论文首先详细介绍了国内外公共自行车的应用现状,通过对现存的公共自行车系统运行中出现的问题进行分析,指出科学合理的选址规划是决定公共自行车系统运营效果的重要影响因素,而公共自行车选址规划的主要工作就是确定租赁点的建设位置以及建设规模大小。其次,论文在研究公共自行车的租借行为特性的基础上,分析了影响公共自行车租借行为的因素,并将公共自行车视为一种交通方式,应用随机效用理论,建立了基于交通方式选择的公共自行车租借需求预测模型。同时设计了公共自行车出行选择行为调查问卷,在合适地点发放回收问卷,汇总数据,在此基础上结合效用函数的构造和模型参数的标定,给出了基于小样本实验调查数据的模型参数结果。最后,在论述分析基本选址模型和多目标决策理论的基础上,建立基于多目标优化的公共自行车租赁点选址规划模型。本文建立的多目标规划模型分别以规划部门建设初期总成本最小和使用者出行时所耗费用最低为目标函数。求解模型得到租赁点的建设位置和出行分担率在各个租赁点的分配,利用分担率计算租赁点规模,从而确定城市公共自行车租赁点的规划方案。最后论文通过一个算例,演示了有关公共自行车租赁点选址规划的全过程,验证了模型有效性和算法的可行性。
【关键词】：选址问题 需求预测 多目标优化 启发式算法
【学位授予单位】：沈阳工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F570
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 绪论10-17
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 公共自行车系统应用现状11-13
• 1.2.1 国外公共自行车系统应用现状11-12
• 1.2.2 国内自行车租赁系统发展12-13
• 1.2.3 公共自行车系统发展中存在的问题13
• 1.3 国内外相关理论研究现状13-15
• 1.3.1 自行车租赁和公用化理念的提出13-14
• 1.3.2 国外自行车租赁站点选址理论14
• 1.3.3 国内自行车租赁站点选址理论14-15
• 1.4 研究意义15
• 1.5 研究内容及创新点15-17
• 第2章 基于多目标优化的选址问题相关理论17-24
• 2.1 基本选址模型简介17-20
• 2.1.1 离散工厂选址模型17-18
• 2.1.2 覆盖选址模型18-19
• 2.1.3 P-中值模型19
• 2.1.4 常用选址模型比较19-20
• 2.2 多目标规划问题概述20-24
• 2.2.1 多目标优化问题解的特点21
• 2.2.2 多目标规划问题的数学模型21-22
• 2.2.3 多目标优化问题的解22-24
• 第3章 公共自行车借还需求预测模型24-36
• 3.1 公共自行车借还行为特性分析24-30
• 3.1.1 需求的波动性24-25
• 3.1.2 租赁点借还需求的不平衡性25-27
• 3.1.3 周转率27-29
• 3.1.4 高峰小时借还系数29-30
• 3.2 借还需求预测模型30-32
• 3.2.1 模型结构30-31
• 3.2.2 模型求解31
• 3.2.3 参数检验31-32
• 3.3 影响因素的确定32-34
• 3.3.1 个性特征32-33
• 3.3.2 出行特征33-34
• 3.4 效用函数的确定34-36
• 第4章 基于多目标优化的公共自行车租赁点选址模型36-44
• 4.1 基于多目标优化的公共自行车租赁点选址模型构建36-40
• 4.1.1 选址规划模型假设36
• 4.1.2 数学模型构造36-40
• 4.2 多目标优化模型求解算法40-42
• 4.2.1 多目标进化算法40-41
• 4.2.2 多目标模拟退火算法41-42
• 4.2.3 多目标蚁群优化算法42
• 4.3 模型求解算法42-44
• 第5章 算例分析44-50
• 5.1 规划目的与算例构造44-45
• 5.2 公共自行车借还需求预测分析45-47
• 5.2.1 分担率预测结果45
• 5.2.2 公共自行车租借需求45-47
• 5.3 租赁点选址47-50
• 第6章 结论与展望50-52
• 6.1 研究结论50-51
• 6.2 研究展望51-52
• 参考文献52-55
• 附录55-56
• 在学研究成果56-57
• 致谢57

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本文编号：1100126