本文關鍵詞：城市公共自行車調配中心選址模型研究

  更多相關文章： 車輛路徑優(yōu)化 公共自行車調配中心 模糊時間窗 選址-路徑 混合自適應遺傳算法

【摘要】：公共交通以其大運量、高效率、低成本、低污染的優(yōu)勢,成為了緩解城市交通擁堵的必然選擇,優(yōu)先發(fā)展公共交通成為了國家和地方政府的普遍共識。在公共交通多模式發(fā)展的引導下,公共自行車受到了越來越多的青睞。一方面,公共自行車是城市居民短距離出行的理想選擇；另一方面,公共自行車可以接駁大運量公共交通方式,解決居民出行的最后一公里問題。然而,高峰時段租賃點公共自行車借還需求不均衡,很容易出現(xiàn)借車難、還車難問題,嚴重影響了公共自行車系統(tǒng)的服務水平。因此,在公共自行車系統(tǒng)大力發(fā)展的關鍵時期,研究公共自行車調配中心選址問題,增強公共自行車調配系統(tǒng)服務能力,提高公共自行車系統(tǒng)服務水平,具有重要的理論意義和實用價值。首先,分析了公共自行車靜態(tài)調配問題,建立了靜態(tài)調配模型；分析了動態(tài)調配的各動態(tài)事件類型,確定了對應的調配計劃動態(tài)調整觸發(fā)機制；重點研究了調配需求新增問題,建立了調配需求新增的動態(tài)調配數(shù)學模型。其次,從公共自行車區(qū)域調配模式出發(fā),在傳統(tǒng)選址問題和車輛調配路徑優(yōu)化問題的基礎上,同時考慮調配中心建設成本和日常調配車輛啟用及運輸成本,建立了公共自行車調配中心選址基本模型；對公共自行車調配服務時間窗進行模糊化處理,提出了模糊時間窗懲罰函數(shù),對調配中心選址問題的時間約束條件進行量化。再次,設定租賃點自行車在樁率安全閾值,提出了調配服務時間窗和調配需求量的確定方法：綜合調配中心選址基本模型和模糊時間窗懲罰函數(shù),以調配中心運營成本、調配車輛啟用成本、車輛運輸成本及時間懲罰費用之和最小為口標,構建了基于選址-路徑的公共自行車調配中心選址模型；在簡單遺傳算法的基礎上,引入自適應調整策略和模擬退火算法,設計了混合自適應遺傳算法。最后,以江寧區(qū)公共自行車系統(tǒng)為算例,分析自行車借還歷史數(shù)據(jù),確定研究時段和重點研究對象,設定模型參數(shù)；按照傳統(tǒng)方法和本文模型分別使用MATLAB編程進行算例求解,對比分析結果表明,本文模型在控制啟用調配車輛數(shù)、減少車輛行駛里程和滿足租賃點調配服務時間方面優(yōu)勢明顯。
【關鍵詞】：車輛路徑優(yōu)化 公共自行車調配中心 模糊時間窗 選址-路徑 混合自適應遺傳算法
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：U491.225
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 緒論11-25
• 1.1 研究背景及意義11-13
• 1.1.1 研究背景11-12
• 1.1.2 研究意義12-13
• 1.2 國內外研究概況13-18
• 1.2.1 公共自行車調配路徑優(yōu)化問題13-15
• 1.2.2 配送中心選址問題15-16
• 1.2.3 物流配送選址-路徑優(yōu)化問題16-17
• 1.2.4 研究現(xiàn)狀評價17-18
• 1.3 研究內容18-19
• 1.4 研究方法及技術路線19-20
• 1.4.1 研究方法19
• 1.4.2 技術路線19-20
• 1.5 論文研究組織結構20-23
• 1.6 本章小結23-25
• 第二章 公共自行車調配車輛路徑優(yōu)化模型研究25-35
• 2.1 車輛路徑優(yōu)化問題分析25-26
• 2.2 公共自行車靜態(tài)調配車輛路徑優(yōu)化模型26-28
• 2.2.1 靜態(tài)調配車輛路徑優(yōu)化問題概述26-27
• 2.2.2 靜態(tài)調配車輛路徑優(yōu)化問題建模27-28
• 2.3 公共自行車動態(tài)調配車輛路徑優(yōu)化問題分析28-31
• 2.3.1 動態(tài)調配車輛路徑優(yōu)化問題概述28
• 2.3.2 動態(tài)調配與靜態(tài)調配異同點28-29
• 2.3.3 動態(tài)事件類型及其觸發(fā)機制分析29-31
• 2.4 調配需求新增的動態(tài)調配數(shù)學模型31-34
• 2.4.1 建模思路31-32
• 2.4.2 初始靜態(tài)調配模型32-33
• 2.4.3 調配計劃動態(tài)調整模型33-34
• 2.5 本章小結34-35
• 第三章 公共自行車調配中心選址問題分析35-43
• 3.1 公共自行車區(qū)域調配模式35-36
• 3.2 公共自行車調配中心選址基本模型建立36-39
• 3.3 公共自行車調配服務模糊時間窗39-42
• 3.3.1 公共自行車調配服務時間窗概述39
• 3.3.2 調配服務模糊時間窗的建立39-40
• 3.3.3 調配服務模糊時間窗懲罰函數(shù)40-42
• 3.4 本章小結42-43
• 第四章 基于選址-路徑的公共自行車調配中心選址模型研究43-55
• 4.1 租賃點調配需求的確定43-45
• 4.1.1 調配服務安全閡值的設定43
• 4.1.2 調配服務時間窗的確定43-44
• 4.1.3 調配需求量的確定44-45
• 4.2 基于選址-路徑的公共自行車調配中心選址模型45-47
• 4.2.1 問題描述45
• 4.2.2 模型假設與符號說明45-47
• 4.2.3 模型建立47
• 4.3 求解算法設計47-53
• 4.3.1 求解思路48
• 4.3.2 混合自適應遺傳算法設計48-52
• 4.3.3 算法求解流程52-53
• 4.4 本章小結53-55
• 第五章 算例分析55-63
• 5.1 算例說明55-58
• 5.1.1 研究時段確定55-56
• 5.1.2 重點研究對象確定56-57
• 5.1.3 參數(shù)設定57-58
• 5.2 傳統(tǒng)方法算例求解58-60
• 5.2.1 傳統(tǒng)選址方案58-59
• 5.2.2 車輛路徑優(yōu)化59-60
• 5.3 基于選址-路徑的調配中心選址模型算例求解60-61
• 5.4 對比分析61-62
• 5.5 本章小結62-63
• 第六章 結論和展望63-67
• 6.1 主要工作和結論63-64
• 6.2 主要創(chuàng)新點64
• 6.3 研究展望64-67
• 參考文獻67-70
• 致謝70-71
• 附錄 混合自適應遺傳算法代碼71-85
• 攻讀碩士學位期間發(fā)表論文及參與科研情況85

【參考文獻】

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9 張麗s，

本文編號：1082809