【摘要】：隨著公共自行車數(shù)量的不斷增加、用戶規(guī)模的不斷擴大,“借車難”和“還車難”的問題越來越嚴重。為減少此類情況的發(fā)生,需要采取合理的調(diào)度措施。而早期的靜態(tài)調(diào)度不考慮站點需求的動態(tài)變化,導(dǎo)致新出現(xiàn)的站點請求不能被及時處理。因此,本文針對公共自行車動態(tài)調(diào)度問題,對其模型和優(yōu)化算法進行了相關(guān)研究,并在此研究基礎(chǔ)上,研究了基于短時需求預(yù)測的動態(tài)調(diào)度優(yōu)化。本文的主要研究工作如下:(1)對數(shù)據(jù)集進行了處理和分析。首先對影響公共自行車出行的因素進行了分析,并對相關(guān)的氣象數(shù)據(jù)進行了篩選和處理;然后采用Dijkstra算法計算自行車在任意兩站點間轉(zhuǎn)移所需的最短時間,以此來衡量兩站點間的距離;最后采用K-means算法對站點進行了聚類處理,并論證了聚類個數(shù)的合理性。(2)提出了一種基于改進遺傳算法的動態(tài)調(diào)度優(yōu)化方案。首先通過錦標(biāo)賽選擇和精英選擇策略對種群中的個體進行選擇操作;然后使用最佳節(jié)約法和最近鄰優(yōu)先法進行混合交叉操作;最后引入可變懲罰因子對種群個體進行評價。通過和其他方法進行對比,證明了改進后的遺傳算法具有更好的尋優(yōu)能力,并通過實驗案例證明了動態(tài)調(diào)度比靜態(tài)調(diào)度更適合用于解決公共自行車調(diào)度問題。(3)為了進一步提高動態(tài)調(diào)度的優(yōu)化效果,本文提出了一種基于短時需求預(yù)測的動態(tài)調(diào)度優(yōu)化方案。首先利用基于隨機森林的多相似推理模型預(yù)測各站點的需求量;然后基于短時需求預(yù)測的結(jié)果對調(diào)度路徑進行動態(tài)優(yōu)化。最后,在實驗部分,先通過和其他預(yù)測方法的對比,證明了該預(yù)測算法具有較高的準(zhǔn)確度;再將該調(diào)度優(yōu)化方案和其他多種調(diào)度優(yōu)化方案進行對比,證明了該方案具有更好的優(yōu)化處理能力,能有效提高運輸車對站點請求的響應(yīng)時間。
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：F572;TP18
【圖文】：

了諸多不便。據(jù)蘇州市區(qū)政府做的一份關(guān)于公共自行車使用情況及滿意度調(diào)查報逡逑告顯示，公共自行車使用時遇到的問題有多種，其中最主要的兩個問題是借車時逡逑|晃蕹島突鉤凳蔽蘅沼嘧唬郟怠俊Ｍ跡保筆槍賾詮滄孕諧凳褂夢侍獾韃櫚氖蒎義賢臣平峁�。辶x銑盜舅鴰擔(dān)薹ㄆ鐨小觥觥鰣澹矗埃埃ュ義銑盜咎�，歧毿太类P保福埃埃ュ義銑盜靜糠鐘興穡鐨脅皇媸剩玻埃埃埃ュ義匣鉤凳蔽拮豢賞＃玻叮埃埃ュ義轄璩凳蔽蕹悼山瑁玻矗埃埃ュ義隙肫撲鴰蛉筆В矗埃埃ュ義掀淥觶齲斟澹矗埃埃ュ義希埃埃埃ュ危擔(dān)埃埃ュ危保埃埃埃ュ澹保擔(dān)埃埃ュ澹玻埃埃埃ュ澹玻擔(dān)埃埃ュ澹常埃埃埃ュ義賢跡保憊滄孕諧凳褂夢侍獾韃橥臣棋義希卞義

本文編號：2769028