本文選題：公共自行車　切入點(diǎn)：調(diào)度優(yōu)化　出處：《杭州電子科技大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：隨著城市經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,人口的積聚和道路交通問題日益嚴(yán)重,導(dǎo)致環(huán)境污染、交通擁堵等問題日益凸顯,嚴(yán)重制約著城市的發(fā)展。為了緩解城市交通擁堵,減少環(huán)境污染,在綠色出行口號(hào)的號(hào)召下以及政府的大力推動(dòng)下,公共自行車作為一種綠色的交通工具,深受廣大市民的歡迎,它可以解決公交出行“最后一公里”的問題,分擔(dān)公交出行率,緩解城市突出的交通擁堵問題。然而,在公共自行車的運(yùn)營(yíng)過程中,“租車難”、“還車難”的問題卻嚴(yán)重影響市民的使用。近年來,人們?cè)絹碓街匾暰G色出行,因此,調(diào)度問題的解決迫在眉睫。國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者紛紛著手研究如何解決這個(gè)難題,但是他們主要的工作是對(duì)靜態(tài)調(diào)度問題的研究,實(shí)際應(yīng)用上不高。因?yàn)樵谡{(diào)度過程中,人們借還自行車的行為是動(dòng)態(tài)變化的,沒有規(guī)律性。所以,研究動(dòng)態(tài)調(diào)度具有很大的影響力。本文在分析公共自行車調(diào)度問題的基礎(chǔ)上,強(qiáng)調(diào)調(diào)度需求,引入?yún)^(qū)域調(diào)度模型進(jìn)行公共自行車動(dòng)靜態(tài)調(diào)度。首先,本文研究了公共自行車靜態(tài)調(diào)度問題,進(jìn)行了公共自行車調(diào)度區(qū)域的劃分,然后構(gòu)建區(qū)域調(diào)度靜態(tài)模型,提出了用禁忌遺傳混合算法求解靜態(tài)調(diào)度問題。為了解決調(diào)度區(qū)域過大導(dǎo)致調(diào)度成本增加的問題,本文在k-means聚類的基礎(chǔ)上,根據(jù)用戶借還自行車的歷史數(shù)據(jù)和租賃站點(diǎn)的地理位置信息,劃分出租賃站點(diǎn)關(guān)聯(lián)較強(qiáng)的調(diào)度區(qū)域,以此來減少靜態(tài)調(diào)度過程中的成本問題。最后,用實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了禁忌遺傳算法求出的解要優(yōu)與遺傳算法。其次,本文在公共自行車靜態(tài)調(diào)度的基礎(chǔ)上,研究了公共自行車動(dòng)態(tài)調(diào)度算法,提出了變鄰域蟻群方法求解該動(dòng)態(tài)調(diào)度問題。為了降低公共自行車動(dòng)態(tài)調(diào)度的復(fù)雜性,本文提出了分時(shí)間段的動(dòng)態(tài)調(diào)度算法,將一次調(diào)度周期T分成n個(gè)時(shí)間片段,在每個(gè)時(shí)間片段的末尾時(shí)刻進(jìn)行一次路徑選擇,在每個(gè)時(shí)間片內(nèi)考慮用戶借還自行車行為對(duì)租賃站點(diǎn)需求量的影響,采用這種方式解決公共自行車動(dòng)態(tài)調(diào)度問題。最后,用對(duì)比實(shí)驗(yàn)論證了,變鄰域蟻群算法的收斂速度上以及算法的效率上都優(yōu)于其他算法。
[Abstract]:With the development of city economy, population accumulation and road traffic problems are becoming more and more serious, leading to environmental pollution, traffic congestion and other problems have become increasingly prominent, seriously restrict the development of the city. In order to alleviate the city traffic congestion, reduce environmental pollution, the green travel slogan of the call and vigorously promote the government, as a public bicycle green traffic tools, the majority of people welcome, it can solve the problem of bus travel "last mile" problem, bus travel sharing rate, alleviate the problem of traffic congestion in city prominent. However, in the process of operation of public bicycles, "car difficult," the car hard "problem has serious impact on public use. In recent years, people pay more and more attention to green travel, therefore, to solve the scheduling problem is imminent. Many domestic and foreign scholars have begun to study how to solve this problem, but Their main job is to study the static scheduling problem, the practical application is not high. Because in the scheduling process, people also borrow bicycles behavior is dynamic, there is no regularity. Therefore, it has great influence on the dynamic scheduling. Based on the analysis of the public bicycle scheduling problem, emphasize scheduling needs, the introduction of regional scheduling model of public bicycle static and dynamic scheduling. Firstly, this paper studies common bicycle static scheduling problem, the division of public bicycle dispatch area, and the construction of regional scheduling static model, is proposed for solving mixed tabu genetic algorithm and static scheduling problem. In order to solve the scheduling region due to the large increase in the cost of scheduling problem, this paper based on K-means clustering, according to the user by geographic location information of historical data and also the bicycle rental site, divided rental station Strong regional correlation scheduling, in order to reduce the cost of static scheduling process. Finally, experiment with a solution to the optimization of genetic algorithm and tabu genetic algorithm is obtained. Secondly, based on the public bicycle static scheduling, dynamic scheduling algorithm of public bike, put forward the method for solving the variable neighborhood ant colony the dynamic scheduling problem. In order to reduce the complexity of the dynamic scheduling of public bicycles, the paper proposes a dynamic scheduling algorithm of the time, a scheduling cycle T is divided into n time segments, a path selection at the end of time each time segment, in each time slice in consideration of user behavior on the rental by bike the site of demand, adopt this approach to solve the public bicycle dynamic scheduling problem. Finally, the experimental results demonstrate that the convergence speed of ant colony algorithm and variable neighborhood The efficiency of the algorithm is better than that of other algorithms.

【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP18;U495

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本文編號(hào)：1671315