公共自行车系统调度策略及求解方法研究

发布时间：2017-10-13 18:29

  本文关键词：公共自行车系统调度策略及求解方法研究

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【摘要】：伴随着城市交通拥堵、空气污染问题日渐严重,“低碳生活”方式渐入人心。“绿色出行”作为低碳生活方式的一种变得越来越普及,国内不少大、中、小城市开展公共自行车项目,并且得到快速的发展。在实际的公共自行车系统运营过程中,存在着诸多的问题,最重要的一项就是用户租借困难。为了尽可能满足用户的借、还自行车需求,需要通过调度进行满足。调度成本和用户租借满意度始终制约着公共自行车系统运营商的长足发展,根据国内外相关研究成果发现,合理、优化的调度路线是解决这一问题的关键之一。本文对国内外各城市的公共自行车系统的运行状态进行了分析总结,结合了公共自行车系统的时空特点,提出了一种改进的公共自行车调度策略,对公共自行车系统中影响调度成本的因素进行了分析和量化处理。提出的策略考虑了不同的调度模型,分别在不同的情况下考虑调度成本和用户满意度最大化因素,在平峰时段把调度成本目标作为模型的第一目标,把客户满意度作为第二目标来进行路线优化策略。在高峰时段,采用相反的调度策略进行建模,实验证明该策略能够较好的满足自行车系统在高峰和平峰时段的目标需求。在满意度量化方面,考虑了调度实际提供量和调度需求量,对以往的满意度量化方法进行改进,使之能够更加的符合用户的实际需求,使得调度方案能够在不影响用户满意度的条件下降低调度成本。在此基础上,提出了结合用户满意度和调度成本的多目标调度策略。在分析了车辆调度的求解算法基础上,采用萤火虫算法对调度模型进行求解。根据公共自行车系统调度的特点和独特性,确定萤火虫算法求解模型的思路。通过对温州市鹿城区实际运营数据进行分析,选取不同数量的租赁点进行模拟。实验结果表明,本文的调度模型能够较好的达到运营商和用户的需求。
【关键词】：公共自行车系统 调度模型 用户满意度 萤火虫算法
【学位授予单位】：南京师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491.225
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 绪论9-20
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究目的及意义10-11
• 1.2.1 研究目的10-11
• 1.2.2 研究意义11
• 1.3 国内外相关理论和技术研究现状11-17
• 1.3.1 国内外公共自行车系统调度的理论研究11-13
• 1.3.2 公共自行车系统开发技术13-16
• 1.3.3 公共自行车系统车辆调度中出现问题16-17
• 1.4 研究内容及组织结构17-20
• 1.4.1 研究内容17-18
• 1.4.2 组织结构18-20
• 第2章 公共自行车系统调度优化方法研究20-32
• 2.1 公共自行车系统潮汐性分析20-24
• 2.1.1 公共自行车系统潮汐性影响因素分析20
• 2.1.2 公共自行车系统运行数据分析20-24
• 2.2 公共自行车系统调度优化原理分析24-26
• 2.2.1 公共自行车调度问题相关理论分析24-25
• 2.2.2 公共自行车系统调度影响因素分析25-26
• 2.3 公共自行车系统调度模型综述26-31
• 2.3.1 期望值模型26-28
• 2.3.2 机会约束模型28-29
• 2.3.3 其他模型策略29-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第3章 公共自行车系统车辆调度模型构建32-41
• 3.1 公共自行车系统调度问题32-35
• 3.1.1 公共自行车系统调度问题界定32-34
• 3.1.2 公共自行车系统调度特点分析34-35
• 3.2 公共自行车系统调度模型策略35
• 3.3 公共自行车系统动态调度模型构建35-40
• 3.3.1 调度成本模型36-38
• 3.3.2 最大租赁点满意度模型38-40
• 3.4 本章小结40-41
• 第4章 基于萤火虫算法的模型求解及实例分析41-65
• 4.1 车辆调度问题求解算法41-43
• 4.1.1 车辆调度问题求解算法分析41-42
• 4.1.2 车辆调度问题各求解算法的优势和不足42-43
• 4.2 萤火虫算法及其应用43-48
• 4.2.1 萤火虫算法概述43-45
• 4.2.2 萤火虫算法的应用45-48
• 4.3 公共自行车系统调度优化模型求解算法设计48-52
• 4.3.1 求解思路48-49
• 4.3.2 萤火虫算法在公共自行车系统调度问题中的实现49-51
• 4.3.3 萤火虫算法求解步骤51-52
• 4.4 公共自行车系统调度实例分析52-64
• 4.4.1 温州公共自行车系统发展概况说明52-53
• 4.4.2 实验条件及算法参数设置53-57
• 4.4.3 模型求解及结果分析57-64
• 4.5 本章小结64-65
• 第5章 总结及展望65-67
• 5.1 总结65
• 5.2 展望65-67
• 参考文献67-71
• 致谢71

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4 刘波;郭家宝;袁智强;陈文升;唐勇俊;;风光储联合发电系统调度策略研究[J];华东电力;2010年12期

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6 方泳;袁召云;;环行穿梭车调度策略的仿真研究[J];物流技术与应用;2012年04期

7 王振凯,刘斌,徐光yP;核心无状态虚拟时钟调度策略[J];清华大学学报(自然科学版);2003年01期

8 袁正午;桑新广;;企业扩展云中的资源调度策略[J];华中科技大学学报(自然科学版);2012年S1期

9 张洁;方海松;程扬;;光纤制造中复绕单元加工次序调度策略的研究[J];中国机械工程;2006年20期

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1 胡子敬;李红燕;;一种资源共享情况下的连续查询算子调度策略[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2004年

2 林志红;;照口水电厂优化调度策略的分析[A];福建省科学技术协会第八届学术年会分会场——提高水电站水库调度技术 推进海西经济建设研讨会论文集[C];2008年

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4 王冰;谷寒雨;席裕庚;;大规模单机静态调度的终端约束滚动策略[A];第二十二届中国控制会议论文集（下）[C];2003年

5 赵千川;郑大钟;;一类HDS的事件反馈型最优调度策略[A];1996年中国控制会议论文集[C];1996年

6 赵千川;郑大钟;;CLB调度策略的性能估计[A];1998年中国控制会议论文集[C];1998年

7 方剑;席裕庚;;动态环境下的Job Shop周期性滚动调度策略[A];1996中国控制与决策学术年会论文集[C];1996年

8 淡图南;朱立平;颜纪迅;;一种基于时间触发的安全关键操作系统混合调度策略[A];全面建成小康社会与中国航空发展——2013首届中国航空科学技术大会论文集[C];2013年

9 郭红星;彭嘉丽;盛涛;田婷;张爱华;;无线多用户视频流中支持内容感知的包调度策略[A];第四届和谐人机环境联合学术会议论文集[C];2008年

10 李茂增;王丹;杜东明;;一种数据流查询操作符的调度策略[A];第二十四届中国数据库学术会议论文集（技术报告篇）[C];2007年

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1 戈;国华集群负载优化系统具备八项功能[N];电脑商报;2007年

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1 周浏阳;网络控制系统中调度策略的设计与延时的处理[D];哈尔滨工业大学;2015年

2 Rabee Furkan Hassan Saleh;[D];电子科技大学;2015年

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本文编号：1026444