网约车合乘路径鲁棒优化

发布时间：2020-09-11 16:00

　　 在现代经济信息化发展迅速的情况下,各种车辆的数量急速增多,特别是各种私家车的大量增加,从而导致了很多城市出现了大量拥堵现象。车辆行驶路径的选择大多都凭借经验选择路径行驶,存在一定的主观意识。所以车辆合乘有望缓解城市交通拥堵。让乘客选择合乘并且制定出合理的车辆行驶路径,一方面可以降低乘客的出行成本,减少出行时间的延误;另一方面,由于乘客的合乘,可以减少空车的数量,增加司机的收入。也能够响应国家的可持续发展的交通理念,降低能源消耗,减少环境污染,从而改善城市的交通拥堵、缓解交通压力问题。我国对网约车合乘路径制度还处于萌芽阶段,没有进行大力推广实施,且网约车合乘路径的制度模式、收费标准等也没有严谨的依据,导致网约车合乘乱象频发,各种人事纠纷因路径选择不当而造成对合乘的反感。所以,无论是从消费者还是服务消费者的角度,推广有效的网约车合乘路径优化模式,能够实现车辆的合理配置以及促进城市交通更加稳定健康的发展。本文在原有研究车辆合乘和车辆路径问题的基础上,建立在多方共赢的条件下,通过分析考虑司机和乘客双方共赢的情形下,本文建立了确定情形下和不确定情形下网约车合成路径优化两大问题模型。针对两大问题模型设计了以合乘系统中乘客总合乘费用最省,乘客合乘时间最短以及最短行驶距离作为目标函数,以车辆容量、乘客数量等作为约束条件,建立网约车合成路径优化模型,并设计出求解该模型的NSGA-II多目标遗传算法。在不确定情形下网约车合乘路径优化模型中,根据鲁棒优化模型,建立了不确定情形下单网约车合乘路径鲁棒优化模型与不确定情形下多网约车合乘路径鲁棒优化模型。运用了两段式编码的多目标遗传算法去解决不确定情形下单网约车合乘路径鲁棒优化问题模型;对于不确定情形下多网约车合乘路径鲁棒优化模型,本文采取利用贪心策略,以快速排序法构造Pareto最优解集的多目标遗传算法进行优化。最后按照各个章节的模型与算法建立各自算例分析,表明在同等条件下,网约车合乘路径优化能够减少网约车的空载现象,缓解交通压力,减少环境污染,能够在一定程度上缓解城市交通拥堵问题,实现双赢。案例研究结果表明该优化模型及算法的可行性,能够为推行网约车合乘路径选择提供决策依据。
【学位单位】：兰州交通大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：U491;TP18
【部分图文】：

论文技术路线图

本原理 车辆路径问题综述车辆路径问题(VRP)一般定义为：对于一系列的装货点和卸货点，为了满足一定的条件(如对货物的需求、送货量、交货时间等)，必须组织适当的行驶路线，以便车够有序地通过它们。在车辆容量限制、里程限制、时间限制等条件下，可以达到某题(如最短距离、最小成本、最少时间、使用车辆数量等)的目标。目前关于 VRP 的研究已经可以表达出来了（图 2.1）：给定一个或多个中心点（中库），一系列车辆，以及一系列客户，车辆和客户各自拥有自己的属性，每辆车都个容量和装载的货物不能超过其容量。首先，车辆位于中心，顾客随机分布在空间车把从车库运送到每个顾客（或者货物从每个顾客运送到车库），并且满足顾客的。车辆终于返回车库，每个客户只能服务一次，如何最大限度地降低运输成本。客需求是已知的，或随机的，或随时间变化的。

网约车合乘路径鲁棒优化初始节点为 28。每个节点的距离已知，如果两个节点之间不连通，则该两点之间距离为∞。假设网约车运行速度为 30km/h，假设车辆合乘的起步价为 10 元，起步距离为 3km，超过 3km 后的距离按 1 元/km 来算，每辆车的最大容量为 3 名乘客。不考虑到交通管制、量测手段不同、外加其他不可抗因素等影响条件。

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本文编号：2816872