城市公共自行车调配中心选址模型研究

发布时间：2017-10-23 10:06

  本文关键词：城市公共自行车调配中心选址模型研究

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【摘要】：公共交通以其大运量、高效率、低成本、低污染的优势,成为了缓解城市交通拥堵的必然选择,优先发展公共交通成为了国家和地方政府的普遍共识。在公共交通多模式发展的引导下,公共自行车受到了越来越多的青睐。一方面,公共自行车是城市居民短距离出行的理想选择；另一方面,公共自行车可以接驳大运量公共交通方式,解决居民出行的最后一公里问题。然而,高峰时段租赁点公共自行车借还需求不均衡,很容易出现借车难、还车难问题,严重影响了公共自行车系统的服务水平。因此,在公共自行车系统大力发展的关键时期,研究公共自行车调配中心选址问题,增强公共自行车调配系统服务能力,提高公共自行车系统服务水平,具有重要的理论意义和实用价值。首先,分析了公共自行车静态调配问题,建立了静态调配模型；分析了动态调配的各动态事件类型,确定了对应的调配计划动态调整触发机制；重点研究了调配需求新增问题,建立了调配需求新增的动态调配数学模型。其次,从公共自行车区域调配模式出发,在传统选址问题和车辆调配路径优化问题的基础上,同时考虑调配中心建设成本和日常调配车辆启用及运输成本,建立了公共自行车调配中心选址基本模型；对公共自行车调配服务时间窗进行模糊化处理,提出了模糊时间窗惩罚函数,对调配中心选址问题的时间约束条件进行量化。再次,设定租赁点自行车在桩率安全阈值,提出了调配服务时间窗和调配需求量的确定方法：综合调配中心选址基本模型和模糊时间窗惩罚函数,以调配中心运营成本、调配车辆启用成本、车辆运输成本及时间惩罚费用之和最小为口标,构建了基于选址-路径的公共自行车调配中心选址模型；在简单遗传算法的基础上,引入自适应调整策略和模拟退火算法,设计了混合自适应遗传算法。最后,以江宁区公共自行车系统为算例,分析自行车借还历史数据,确定研究时段和重点研究对象,设定模型参数；按照传统方法和本文模型分别使用MATLAB编程进行算例求解,对比分析结果表明,本文模型在控制启用调配车辆数、减少车辆行驶里程和满足租赁点调配服务时间方面优势明显。
【关键词】：车辆路径优化 公共自行车调配中心 模糊时间窗 选址-路径 混合自适应遗传算法
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491.225
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-25
• 1.1 研究背景及意义11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 国内外研究概况13-18
• 1.2.1 公共自行车调配路径优化问题13-15
• 1.2.2 配送中心选址问题15-16
• 1.2.3 物流配送选址-路径优化问题16-17
• 1.2.4 研究现状评价17-18
• 1.3 研究内容18-19
• 1.4 研究方法及技术路线19-20
• 1.4.1 研究方法19
• 1.4.2 技术路线19-20
• 1.5 论文研究组织结构20-23
• 1.6 本章小结23-25
• 第二章 公共自行车调配车辆路径优化模型研究25-35
• 2.1 车辆路径优化问题分析25-26
• 2.2 公共自行车静态调配车辆路径优化模型26-28
• 2.2.1 静态调配车辆路径优化问题概述26-27
• 2.2.2 静态调配车辆路径优化问题建模27-28
• 2.3 公共自行车动态调配车辆路径优化问题分析28-31
• 2.3.1 动态调配车辆路径优化问题概述28
• 2.3.2 动态调配与静态调配异同点28-29
• 2.3.3 动态事件类型及其触发机制分析29-31
• 2.4 调配需求新增的动态调配数学模型31-34
• 2.4.1 建模思路31-32
• 2.4.2 初始静态调配模型32-33
• 2.4.3 调配计划动态调整模型33-34
• 2.5 本章小结34-35
• 第三章 公共自行车调配中心选址问题分析35-43
• 3.1 公共自行车区域调配模式35-36
• 3.2 公共自行车调配中心选址基本模型建立36-39
• 3.3 公共自行车调配服务模糊时间窗39-42
• 3.3.1 公共自行车调配服务时间窗概述39
• 3.3.2 调配服务模糊时间窗的建立39-40
• 3.3.3 调配服务模糊时间窗惩罚函数40-42
• 3.4 本章小结42-43
• 第四章 基于选址-路径的公共自行车调配中心选址模型研究43-55
• 4.1 租赁点调配需求的确定43-45
• 4.1.1 调配服务安全阂值的设定43
• 4.1.2 调配服务时间窗的确定43-44
• 4.1.3 调配需求量的确定44-45
• 4.2 基于选址-路径的公共自行车调配中心选址模型45-47
• 4.2.1 问题描述45
• 4.2.2 模型假设与符号说明45-47
• 4.2.3 模型建立47
• 4.3 求解算法设计47-53
• 4.3.1 求解思路48
• 4.3.2 混合自适应遗传算法设计48-52
• 4.3.3 算法求解流程52-53
• 4.4 本章小结53-55
• 第五章 算例分析55-63
• 5.1 算例说明55-58
• 5.1.1 研究时段确定55-56
• 5.1.2 重点研究对象确定56-57
• 5.1.3 参数设定57-58
• 5.2 传统方法算例求解58-60
• 5.2.1 传统选址方案58-59
• 5.2.2 车辆路径优化59-60
• 5.3 基于选址-路径的调配中心选址模型算例求解60-61
• 5.4 对比分析61-62
• 5.5 本章小结62-63
• 第六章 结论和展望63-67
• 6.1 主要工作和结论63-64
• 6.2 主要创新点64
• 6.3 研究展望64-67
• 参考文献67-70
• 致谢70-71
• 附录 混合自适应遗传算法代码71-85
• 攻读硕士学位期间发表论文及参与科研情况85

【参考文献】

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本文编号：1082809