基于多目标蚁群算法的共享单车调度优化方法

共享单车作为公共交通接驳“、最后一公里”出行的重要交通工具,存在供需时空不匹配的问题,需要利用调度车实现共享单车的再平衡。针对部分现有共享单车调度方法存在的优化目标单一、调度点只能被访问1次、未考虑连续调度衔接等问题,建立了以总需求不满足度最小和调度成本最小为目标的多目标优化模型。该模型考虑高峰小时调度点需求远大于调度车容量的情况,允许多辆调度车多时段连续调度,且允许调度车重复访问调度点。设计了多目标蚁群算法进行求解,引入非支配排序方法,将解集划分为不同的非支配层级,取最高层级的解,形成1组同时考虑2个目标的Pareto最优解。该算法引入了最大-最小蚂蚁系统,改进了状态转移概率规则和信息素更新规则,使其能够适用于求解多目标优化问题。算例结果表明,该模型能够在保证较低调度成本的同时,减少需求损失,算例调度后的总需求不满足度由不进行调度时的26.48%降低到17.86%。将不同算例规模下多目标蚁群算法与贪心算法求解结果进行比较,多目标蚁群算法在多时段连续调度问题上具有优势,能够统筹安排每辆调度车在每个调度周期的行驶路径和在各调度点的到达时间和共享单车装卸数量。多目标蚁群算法所求得的解的质量优于贪心算法,较大规模算例求解得到的调度成本和总需求不满足度比贪心算法分别降低了62%和23%。

基于Markov过程天气预测的共享单车调度优化研究

针对某大学城共享单车资源分配不平衡问题,建立了与调度成本和用户满意度相关的单目标数学规划模型,对现有共享单车调度策略进行分析,并制定改善方案.通过调查问卷分析单车调度过程中存在的问题,利用Python获取单车的相关数据.在此基础上,基于齐次Markov过程对天气状况进行预测,采用LSTM时间序列对区域内未来单车数量的变化情况进行预测,利用遗传算法求解最优调度路径和调度数量,提出优化方案.通过敏感性分析验证本文所提方案的可行性.结果表明,优化后的调度方案缩短了单次调度时间并提高了用户的满意度,对共享单车管理部门具有指导意义.

基于用户激励的共享单车调度策略

针对共享单车的调度问题,在考虑预算限制、用户最大步行距离限制、用户时空需求以及共享单车分布动态变化的情况下,提出一种用户激励下的共享单车调度策略,以达到提高共享单车平台长期用户服务率的目的。该调度策略包含任务生成算法、预算分配算法和任务分配算法。在任务生成算法中,使用长短期记忆(LSTM)网络预测用户未来的单车需求量;在预算分配算法中,采用深度策略梯度(DDPG)算法来设计预算分配策略;任务分配完预算后,需要将任务分配给用户执行,因此在任务分配算法中使用贪心匹配策略来进行任务分配。基于摩拜单车的数据集进行实验,并把所提策略分别与无预算限制的调度策略(即平台不受预算限制,可以使用任意金钱激励用户将车骑行至目标区域)、贪心的调度策略、卡车拖运下的调度策略以及未进行调度的情况进行对比。实验结果表明,与贪心调度策略和卡车托运下的调度策略相比,用户激励下的共享单车调度策略能有效提高共享单车系统中的用户服务率。

“红包车”机制下的共享单车调度问题

共享单车具有随取随放的优点,但用户的租还车使站点之间经常出现供需不平衡现象.为了有效缓解运营商调度压力,提出了一种顾客参与调度的共享单车调度方式.将某些闲置的共享单车设置为红包车,鼓励用户将红包车骑到需求旺盛的区域,用户完成调度后可以获得红包奖励.以运营商运输成本,红包奖励支出以及未满足站点需求的惩罚成本最小为目标建立了混合整数规划模型,并设计了混合禁忌搜索算法对模型进行了求解.数值实验表明:红包车机制可有效减少运营商总成本;混合禁忌搜索算法可以有效求解大规模问题.

基于遗传禁忌搜索的单车场多目标区域调度优化

区域调度是公交营运调度的发展方向,但区域调度相对于传统的线路调度,其影响因素多,模型构建难度大,求解也较为复杂。以单车场区域调度为对象,选择公交车辆空驶时间、等待时间、跨线次数以及运力规模最小等主要目标,构建了多目标区域调度优化模型。考虑到多目标函数优化问题的复杂性,将禁忌搜索融入遗传算子,设计遗传禁忌搜索求解算法,最后将已建模型和设计算法运用到算例中。计算结果表明,遗传禁忌算法较一般遗传算法更能高效地解决公交车辆的单车场多目标区域调度问题。

基于共享单车时间分布优化调度模型

随着共享单车服务的快速发展,给人们的出行带来了极大的便利,形成一种新型共享经济。但同时也出现了许多问题,其中供需调度关系就是其中主要问题之一,过多的单车形成拥堵,过少的单车供不应求。本文根据共享单车使用时间状况,提出了一种静态调度与动态调度相结合的调度方式,促进共享单车资源的利用。

基于单纯形法的共享单车优化调度

共享单车是指企业在多区域提供自行车单车共享服务,是一种新型共享经济。本文主要研究了共享单车的调度问题,实现了对共享单车的合理调度,解决了一系列问题。基于当前共享单车的综合情况,建立了完整的调度系统模型。具体详细的分析处理了共享单车的系统调度问题,达到了最低成本和最高效的调度方式。

考虑移步需求的无桩型共享单车动态调度研究

共享单车系统自发的不均衡性导致单车数量分布与用户需求分布之间产生偏移,降低了系统服务能力,需要调度实现再平衡.现有动态调度算法缺乏考虑起点车辆供给不足,用户在出行过程中"再次"取车的移步需求,难以准确识别用户真实的出行需求分布,降低了调度效果.本文提出以用户出行选择行为为下层,以调度车辆路径规划为上层的双层规划模型框架,设计结合仿真系统的启发式求解算法.算例场景基于上海市虹口、杨浦区共享单车历史出行数据搭建,并进行网格化处理.算例结果表明,模型能有效识别移步需求,提高共享单车的供需匹配能力.针对各类调度资源配置情况,共享单车的供需匹配率提升18.07%~19.89%,提高了共享单车系统的管理效率.

基于人均保有单车率的共享单车分配与调度研究

本文针对共享单车的分配与调度的问题,从共享单车在我国的时间、空间需求情况出发,运用了线性规划及模糊 聚类的方法,构建基于人均保有单车率模型及运输模型,在 MATLAB、EVIEWS 及 LINGO 等软件条件下求解,得到共享单 车合理分配及调度方式的结论,再以上海市部分区域为例进行实际说明,最后结合实际给出合理化建议。