基于遗传算法的动态出租车合乘模型研究

为提高出租车的运输效率,缓解城市公交压力和打车难问题.在以往出租车合乘问题研究基础上,基于不同类型出租车与乘客组信息,联合考虑路径和费率优化问题,建立了以出行者与驾驶员的利益为优化目标的多对多模式的动态出租车合乘模型.结合模型特点,设计相应的遗传算法进行求解.并将该模型置于整个动态出租车合乘仿真流程中,在一个小型网络上进行测试,结果表明,出租车合乘减少了乘客费用,增加了驾驶员的收益,同时出租车的空载率下降.

解决动态出租车“拼车”问题的模拟退火算法

"拼出租车"(Taxipooling)是基于人们到达同一目的地需求从而共享车辆的现象,它在一定程度上解决了"上班族"在上下班高峰期打车难的问题,而且费用经济(一般由顾客根据旅途长短来共同分担),同时很大程度上缓解了交通拥挤,减少道路车流出行量,节省能源.而且当今智能化交通系统为出租车"拼车"问题的优化,提供了良好的平台.应用了智能算法中的模拟退火算法来解决出租车"拼车"中"一对多"模型,以达到最优的顾客匹配及线路设计,并通过算例进行比较验证,证明算法的合理性和有效性.

乘客与出租车出行信息双向感知的合乘系统关键技术研究

针对传统合乘的实际问题、出租车合乘实施的障碍以及合乘的影响因素等方面进行分析,获取乘客与出租车出行的双向信息,并传达给乘客和驾驶员,设计合乘信息双向感知系统并对其关键技术进行研究。系统对乘客和出租车进行GPS定位,实时得到乘客与出租车的地理位置和目的地信息并进行匹配。系统分为三模块,传输信息依靠3G网络,调控中心将出租车与乘客信息反馈给双方,使乘客与出租车双方感知。文中对系统的操作流程进行阐述,验证该系统的合理性和可操作性。设计研究数据库的数据处理关键技术,包括高峰时段采用遗传算法对最优路径进行选择,多人合乘模式下采用起讫点匹配的方式进行路径匹配,体现了智能调度模式下出租车合乘实时和高效的特性。

基于路径优化模式的出租车合乘调度

针对城市出租车实际运营中存在的时空分布不平衡、调度效率低等问题,对出租车合乘调度进行了研究。通过引入合乘站点的概念,借助时空网络的方法,构建了动态的调度优化路网。考虑乘客时间窗、出租车容量限制等相关约束条件,最大化合乘服务水平,以合乘过程中出租车的运营时间和乘客的出行时间(包括乘车和等待时间)最小为目标函数,建立了基于路径优化的出租车合乘调度模型。并针对该模型特点设计了相应的混合蚁群遗传算法(HACGA)进行求解,通过多次运算验证了混合蚁群遗传算法(HACGA)求解路径优化模型的有效性。算例分析表明,同时和出租车单乘相比,基于路径优化模式的合乘策略可以大幅度减少对出租车的需求,出租车总的运营里程也明显降低。

探讨合肥商办区白领拼车出行的可行性

从工作日上下班交通需求的角度出发,通过问卷调查,对合肥某居住区域及写字楼区域的上班族进行了拼车可行性分析,并对实施效果进行了预测,指出在巨大的城市压力下,采取拼车出行的方式不仅减少了交通拥堵,降低了空气污染,而且节约了时间和经济成本。

基于sufferage的动态出租车拼车调度算法

目前对于拼出租车调度问题的研究多集中于静态的或者“一个起点到多个终点”和“多个起点到一个终点”的动态拼车。针对“多个起点到多个终点”的动态拼出租车问题，首先对拼车和任务调度两个问题进行了分析比较，建立了拼车问题的任务调度模型；然后给出了计算拼车任务完成时间的算法；最后根据任务完成时间计算任务的sufferage值，并基于任务调度中的sufferage算法的原理，给出了一种动态拼出租车调度算法。实验结果表明，提出的动态拼出租车调度算法可以有效提高整个拼车系统的成功率，缩短乘客的平均拼车完成时间。

基于动态规划算法的出租车合乘模式研究

针对目前出租车"一人一乘"的租赁模式导致空载率较高的问题,对现有的车辆合乘模式予以改进,以提高出租车在城市公共运输系统的辅助效应。通过构建一种适合国内大中型城市出行分布特征的出租车合乘模式,对出租车运营路径按各节点已确定乘载需求以决策树求解,对运行过程中的临时乘载需求,以动态规范算法计算调整路径的插入可行性,实现整体的动态规划调度。模拟程序实验结果表明,随着乘载量的提高,车辆运载效率也随着提高。

国外出租汽车合乘制经验借鉴及其启示

文中首先对国外出租汽车合乘发展现状进行研究,然后具体分析各国发展出租汽车合乘所采用的管理措施,主要包括出租汽车合乘网络的建设、设置高承载车辆专用车道、车辆分级收费等,并对出租汽车合乘效益进行评价,最后总结国外出租汽车合乘制度发展的成功经验,并结合我国当下面临的出租汽车改革困境,提出适合我国国情的出租汽车合乘策略。