基于分布式计算智能的城市出租车最优化调度算法

发布时间：2020-12-03 00:41

　　如今,出租车以搭乘方便、乘坐舒适、安全性高而成为了大众出行的一大主要选择。随着GPS、无线通信技术的进步,出租车公司通过组建出租车调度系统来智能调度出租车来替代出租车司机自主漫游的寻客方式,提升营收和用户体验。在出租车调度系统中,出租车的调度算法扮演了非常关键的角色。如今,基于贪心算法的出租车调度算法被广泛接受,然而这类算法在营收、乘客体验等方面的调度性能还有待进一步提升。在本文中,我们创新性地提出了一类基于双阶段控制的出租车调度框架:首先进行基于多因子的人-车匹配度度量,然后基于度量结果进行最优化匹配。基于该框架,本文提出了一种新型的出租车调度算法。在第一阶段,我们设计了一个模糊逻辑系统实时的为每一对乘车-出租车进行优先度计算,并从乘客请求出租车过程中抽取三个重要的相关指标作为系统的输入来保证系统能够充分考虑服务质量和利润。另外,为了保证该模糊系统的性能最优,我们提出了一种离线的差分演化方法对该系统进行优化。该方法采用了一种新的个体编码形式来表示隶属度函数,并建立参数关联机制以自动化地调整每个个体的中间状态模糊规则库,从而实现了模糊逻辑的隶属度函数和模糊规则库的同时优化,克服了传统上... 

【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图1-1两阶段出租车调度框架

起点和终点都是目前稍微匹配的点，其余的第奇数条边当前还没进入目前的匹配子条数比偶数条边多一条。例如图 3-1 所示，然后 x1 找到了增广路径 x1y0->y0x0->x加 1。程可以概况成以下几个步骤：备匹配则可以修改可行标杆到找到相等子图的完备匹配。种方法，将权重进行转化，在 X 集和 Y初始化时则把权重都放置在 X 集合上。然图 3-1 增广路径示意图

层次分析机制来加强模糊逻辑系统的表现。其通过改变一些输提升了系统的能力。但是在本文当中，我们专注于利用模糊逻问题的可行性，所以就采用了传统的模糊逻辑方案。下文将详细节。量控制系统的输入包括：Waiting_Time、Travel_Dist、PT是指乘客发出预定请求后的持续时间。Travel_Dist 则是代表乘离。PT_Dist 是指出租车与乘客之间的距离。这三个输入变量到出租车顺利送达乘客到达目的的整个过程选择而来的。在乘骤来完成整个服务。首先，调度系统通过其匹配过程得到的结该乘客。第二，出租车出发去乘客请求的位置来接乘客。最后图 5-1 基于模糊逻辑系统的出租车调度系统的框架


本文编号：2895710