基于随机森林与变邻域下降的车辆合乘问题求解

发布时间：2024-04-28 02:39

　　随着我国经济的迅猛发展,私家车数量与日俱增,车辆数量的增加使得交通压力和环境污染日益严重。通过车辆合乘模式出行可以有效缓解上述问题,但目前车辆合乘模式多为临时性匹配,同时匹配因素只考虑用户间距离,得到的合乘方案忽略了用户对额外驾驶时间和对合乘组成员的要求,在实际应用中缺乏可行性,此外针对此问题的求解算法在解决大型算例问题中均存在求解时间长、求解质量差等情况。本文针对上述问题,建立了一种基于考虑匹配可行性的长期车辆合乘问题(Long-Term Carpooling Problem,LTCPP)的数学模型,并提出基于随机森林与变邻域下降的启发式求解算法。该算法根据历史合乘数据以及用户满意度信息,使用随机森林算法计算每个指标对用户满意度的重要性影响,并作为对应优化目标的权重,利用加权表示最终的目标函数模型,以避免人为设定权重因子对优化结果的主观性影响。在此基础上,针对本问题模型设计了变邻域下降算法(Variable Neighborhood Descent,VND)对目标函数进行优化求解。该算法可在短时间内得到最优解或较优解,具有高效快速的特点。采用VND算法获得的解决方案,每日私家车出行量...

【文章页数】：57 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图2.1合乘前用户出行示意图

辽宁工程技术大学硕士学位论文52问题定义与数学模型本章节主要是针对1.2中阐述的问题进行定义，并建立了一种考虑匹配可行性的长期车辆合乘问题数学模型，并对各常量和变量进行定义说明。2.1问题定义长期车辆合乘问题(TheLong-termCarPoolingProblem,LTCPP....

图2.2合乘后用户出行示意图

辽宁工程技术大学硕士学位论文52问题定义与数学模型本章节主要是针对1.2中阐述的问题进行定义，并建立了一种考虑匹配可行性的长期车辆合乘问题数学模型，并对各常量和变量进行定义说明。2.1问题定义长期车辆合乘问题(TheLong-termCarPoolingProblem,LTCPP....

图3.1决策树创建与模型预测图

辽宁工程技术大学硕士学位论文131）特征选择：从训练数据的特征中选择一个特征作为当前节点的分裂标准（特征选择的标准不同产生了不同的特征决策树算法）。2）决策树生成：根据所选特征评估标准，从上至下递归地生成子节点，直到数据集不可分则停止决策树生长，如图3.1（a）所示。图3.1决策....

图3.2随机森林原理图

辽宁工程技术大学硕士学位论文17图3.2随机森林原理图Fig3.2RandomForestschematicdiagram总结随机森林算法特点如下：（1）在当前所有算法中，具有极好的准确率。（2）能够有效地运行在大数据集上。（3）能够处理具有高维特征的输入样本，而且不需要降维。（....

本文编号：3966051