【摘要】：隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和城市化進(jìn)程的推進(jìn),城市交通越來越擁堵,出行問題受到民眾和相關(guān)管理部門的廣泛關(guān)注。目前城市交通中,存在車輛空載率高的問題,共乘是一種降低空載率、緩解交通擁堵的有效解決方案。目前,滴滴、Uber等出行軟件提供了網(wǎng)約車及順風(fēng)車等服務(wù),方便民眾出行的同時在一定程度上緩解了交通擁堵。但是當(dāng)前的順風(fēng)車服務(wù)需要提前預(yù)定以及人為規(guī)劃路線,未能處理實(shí)時提交的拼車出行請求,完成動態(tài)共乘服務(wù)。本論文研究內(nèi)容是將實(shí)時提交的出行請求與路網(wǎng)上行駛的車輛進(jìn)行動態(tài)匹配的動態(tài)共乘出行問題。動態(tài)共乘問題的研究框架主要由車輛索引構(gòu)建、路徑規(guī)劃、車輛過濾、車輛-請求匹配四部分組成,本文的研究工作集中在車輛過濾和車輛-請求匹配模塊。在車輛索引方面,本文采用已有的網(wǎng)格索引,該索引結(jié)構(gòu)簡單高效,能滿足車輛位置快速動態(tài)更新的索引要求。在路徑規(guī)劃方面,由于多乘客的路徑規(guī)劃是旅行商問題,本文采用簡潔有效的插入策略下的路徑規(guī)劃方式。在車輛過濾階段,發(fā)現(xiàn)車輛原路徑可視為插入路徑規(guī)劃后新路徑的簡化軌跡,結(jié)合方向保證的軌跡簡化思想,本文提出了滿足方向約束的車輛過濾算法。該算法借助滿足方向約束的可探索范圍,對不滿足約束條件的車輛進(jìn)行過濾從而得到候選集,并從理論上證明探索范圍的合理性。在車輛-請求匹配階段,為彌補(bǔ)已有算法無法滿足乘客個性化出行需求的不足,可使用Skyline查詢選擇匹配車輛,但Skyline查詢結(jié)果集的體積不受約束,可依據(jù)乘客選擇的偏好或以往出行習(xí)慣確定的偏好函數(shù),選擇此時得分最高的車輛進(jìn)行車輛-請求匹配。本文提出了基于k-Regret查詢的匹配算法,該算法對已完成路徑規(guī)劃的候選車輛從共乘車費(fèi)和到達(dá)延時兩個維度進(jìn)行共乘損失評估,選擇損失最大的乘客作為代表表示整個車輛并進(jìn)行k-Regret查詢得到最大損失最小化的結(jié)果集,乘客根據(jù)自身偏好選擇匹配度更高的車輛完成出行請求從而提升出行質(zhì)量;進(jìn)一步地,本文考慮已有乘客的車輛所包含的偏好信息,形成具有強(qiáng)約束的后悔查詢,通過消除部分非最優(yōu)解,提升查詢效率。實(shí)驗(yàn)部分設(shè)計并實(shí)現(xiàn)原型系統(tǒng),采用真實(shí)路網(wǎng)數(shù)據(jù)和請求數(shù)據(jù)集驗(yàn)證本文提出算法的有效性和高效性。
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【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：U491

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本文編號：2455216