车辆分时租赁模式下的用户预约分配优化模型的研究

发布时间：2017-04-11 21:03

  本文关键词：车辆分时租赁模式下的用户预约分配优化模型的研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着经济的快速发展,人们对汽车的需求越来越大,由于私家车的购买成本和保养成本较高,车辆租赁逐渐受到人们的欢迎。但是传统的车辆租赁普遍存在租车流程复杂、租车不便捷等问题,而且租期多为日租、月租,对于短时间的出行者来说并不经济。车辆分时租赁是租车行业新兴的一种租车模式,以小时为基本计费单元,支持异地还车,利用互联网技术实现便捷租车。车辆分时租赁不仅能够减少个人的出行成本,而且可以有效减少汽车保有量,因此车辆分时租赁具有光明的发展前景。但是分时租赁运营商的运营情况并不乐观,原因在于车辆利用率低,尤其是出现租车高峰时,运营商一般根据“先来后到”的方式为用户分配车辆,为了提高车辆利用率和获得更大的利润,优化预约分配是十分必要的。当出现租车高峰即在某一时间段内预约租车的用户数多于空闲车辆数时,如何根据用户的预约制定用户预约分配方案才能获得较大的利润,是本文要解决的问题。为了解决以上问题,考虑多个因素,以运营商利润最大化为目标函数构建了三个用户预约分配模型。首先考虑用户预约的租车时长、取车网点、取车时间和还车网点等因素,构建了以第一个用户预约分配模型,记为模型Ⅰ。其次在模型Ⅰ的基础上增加时间优先权这一因素,即在为取车时间靠前的用户优先分配车辆的条件下构建用户预约分配模型,记为模型Ⅱ。最后在模型Ⅰ的基础上增加车辆资源优化—考虑合理配置各网点在初始时刻的车辆规模一这一因素构建第三个用户预约分配模型,记为模型Ⅲ。采用遗传算法对模型Ⅰ、模型Ⅱ、模型Ⅲ这三个模型进行求解,针对模型的具体特性提出染色体编码、选择算子、交叉算子、变异算子等方面的具体设计思路。本文通过一个预约租车的用户规模较小的算例和一个预约租车的用户规模较大的算例验证了模型的有效性和算法的准确性。在两个算例中分别用遗传算法对模型Ⅰ、模型Ⅱ和模型Ⅲ进行求解得到不同的用户预约分配方案,并进行详细的对比分析。基于利润最大化的原则,两个算例的对比结果均表明模型Ⅲ给出的用户预约分配方案优于模型Ⅰ,模型Ⅰ给出的用户预约分配方案优于模型Ⅱ。
【关键词】：车辆分时租赁 用户预约分配模型 遗传算法
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 1 绪论11-19
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意义12
• 1.2 国内外理论研究现状12-16
• 1.2.1 国外研究现状12-14
• 1.2.2 国内研究现状14-16
• 1.3 论文研究内容16-19
• 2 车辆分时租赁模式的分析研究19-27
• 2.1 车辆分时租赁的发展现状19-20
• 2.2 分时租赁的使用流程20-21
• 2.3 车辆分时租赁与传统车辆租赁的区别21-22
• 2.4 分时租赁带来的效益及面临的问题22-24
• 2.4.1 分时租赁带来的效益22-23
• 2.4.2 分时租赁发展中面临的问题23-24
• 2.5 影响分时租赁用户预约分配的因素24-25
• 2.6 本章小结25-27
• 3 用户预约分配模型的建立与求解27-37
• 3.1 问题描述及基本假设27
• 3.2 模型参数和变量定义27-28
• 3.3 模型构建28-30
• 3.3.1 目标函数28-29
• 3.3.2 约束条件29-30
• 3.4 基于遗传算法的模型求解30-36
• 3.4.1 遗传算法简介及实现步骤30-32
• 3.4.2 求解模型Ⅰ的遗传算法设计思路32-36
• 3.5 本章小结36-37
• 4 考虑时间优先权和车辆资源优化配置的预约分配模型的建立与求解37-45
• 4.1 考虑时间优先权的用户预约分配模型37-39
• 4.1.1 问题描述和基本假设37
• 4.1.2 模型构建37-39
• 4.1.3 模型求解39
• 4.2 考虑车辆资源优化配置的用户预约分配模型39-43
• 4.2.1 问题描述及假设39-40
• 4.2.2 模型构建40
• 4.2.3 模型求解40-43
• 4.3 本章小结43-45
• 5 算例分析45-73
• 5.1 算例145-60
• 5.1.1 算例数据45-48
• 5.1.2 算例结果48-57
• 5.1.3 结果对比分析57-60
• 5.2 算例260-71
• 5.2.1 算例数据60-64
• 5.2.2 算例结果64-70
• 5.2.3 对比分析70-71
• 5.3 本章小结71-73
• 6 总结与展望73-75
• 6.1 全文总结73-74
• 6.2 创新点74
• 6.3 研究展望74-75
• 参考文献75-79
• 作者简历及攻读硕士/博士学位期间取得的研究成果79-83
• 学位论文数据集83

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本文编号：299936