公共自行车智能调度算法研究
本文选题:公共自行车 切入点:调度优化 出处:《杭州电子科技大学》2017年硕士论文
【摘要】:随着城市经济的不断发展,人口的积聚和道路交通问题日益严重,导致环境污染、交通拥堵等问题日益凸显,严重制约着城市的发展。为了缓解城市交通拥堵,减少环境污染,在绿色出行口号的号召下以及政府的大力推动下,公共自行车作为一种绿色的交通工具,深受广大市民的欢迎,它可以解决公交出行“最后一公里”的问题,分担公交出行率,缓解城市突出的交通拥堵问题。然而,在公共自行车的运营过程中,“租车难”、“还车难”的问题却严重影响市民的使用。近年来,人们越来越重视绿色出行,因此,调度问题的解决迫在眉睫。国内外许多学者纷纷着手研究如何解决这个难题,但是他们主要的工作是对静态调度问题的研究,实际应用上不高。因为在调度过程中,人们借还自行车的行为是动态变化的,没有规律性。所以,研究动态调度具有很大的影响力。本文在分析公共自行车调度问题的基础上,强调调度需求,引入区域调度模型进行公共自行车动静态调度。首先,本文研究了公共自行车静态调度问题,进行了公共自行车调度区域的划分,然后构建区域调度静态模型,提出了用禁忌遗传混合算法求解静态调度问题。为了解决调度区域过大导致调度成本增加的问题,本文在k-means聚类的基础上,根据用户借还自行车的历史数据和租赁站点的地理位置信息,划分出租赁站点关联较强的调度区域,以此来减少静态调度过程中的成本问题。最后,用实验验证了禁忌遗传算法求出的解要优与遗传算法。其次,本文在公共自行车静态调度的基础上,研究了公共自行车动态调度算法,提出了变邻域蚁群方法求解该动态调度问题。为了降低公共自行车动态调度的复杂性,本文提出了分时间段的动态调度算法,将一次调度周期T分成n个时间片段,在每个时间片段的末尾时刻进行一次路径选择,在每个时间片内考虑用户借还自行车行为对租赁站点需求量的影响,采用这种方式解决公共自行车动态调度问题。最后,用对比实验论证了,变邻域蚁群算法的收敛速度上以及算法的效率上都优于其他算法。
[Abstract]:With the development of city economy, population accumulation and road traffic problems are becoming more and more serious, leading to environmental pollution, traffic congestion and other problems have become increasingly prominent, seriously restrict the development of the city. In order to alleviate the city traffic congestion, reduce environmental pollution, the green travel slogan of the call and vigorously promote the government, as a public bicycle green traffic tools, the majority of people welcome, it can solve the problem of bus travel "last mile" problem, bus travel sharing rate, alleviate the problem of traffic congestion in city prominent. However, in the process of operation of public bicycles, "car difficult," the car hard "problem has serious impact on public use. In recent years, people pay more and more attention to green travel, therefore, to solve the scheduling problem is imminent. Many domestic and foreign scholars have begun to study how to solve this problem, but Their main job is to study the static scheduling problem, the practical application is not high. Because in the scheduling process, people also borrow bicycles behavior is dynamic, there is no regularity. Therefore, it has great influence on the dynamic scheduling. Based on the analysis of the public bicycle scheduling problem, emphasize scheduling needs, the introduction of regional scheduling model of public bicycle static and dynamic scheduling. Firstly, this paper studies common bicycle static scheduling problem, the division of public bicycle dispatch area, and the construction of regional scheduling static model, is proposed for solving mixed tabu genetic algorithm and static scheduling problem. In order to solve the scheduling region due to the large increase in the cost of scheduling problem, this paper based on K-means clustering, according to the user by geographic location information of historical data and also the bicycle rental site, divided rental station Strong regional correlation scheduling, in order to reduce the cost of static scheduling process. Finally, experiment with a solution to the optimization of genetic algorithm and tabu genetic algorithm is obtained. Secondly, based on the public bicycle static scheduling, dynamic scheduling algorithm of public bike, put forward the method for solving the variable neighborhood ant colony the dynamic scheduling problem. In order to reduce the complexity of the dynamic scheduling of public bicycles, the paper proposes a dynamic scheduling algorithm of the time, a scheduling cycle T is divided into n time segments, a path selection at the end of time each time segment, in each time slice in consideration of user behavior on the rental by bike the site of demand, adopt this approach to solve the public bicycle dynamic scheduling problem. Finally, the experimental results demonstrate that the convergence speed of ant colony algorithm and variable neighborhood The efficiency of the algorithm is better than that of other algorithms.
【学位授予单位】:杭州电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:TP18;U495
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本文编号:1671315
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