隨著我國經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展,私家車數(shù)量與日俱增,車輛數(shù)量的增加使得交通壓力和環(huán)境污染日益嚴(yán)重。通過車輛合乘模式出行可以有效緩解上述問題,但目前車輛合乘模式多為臨時(shí)性匹配,同時(shí)匹配因素只考慮用戶間距離,得到的合乘方案忽略了用戶對額外駕駛時(shí)間和對合乘組成員的要求,在實(shí)際應(yīng)用中缺乏可行性,此外針對此問題的求解算法在解決大型算例問題中均存在求解時(shí)間長、求解質(zhì)量差等情況。本文針對上述問題,建立了一種基于考慮匹配可行性的長期車輛合乘問題(Long-Term Carpooling Problem,LTCPP)的數(shù)學(xué)模型,并提出基于隨機(jī)森林與變鄰域下降的啟發(fā)式求解算法。該算法根據(jù)歷史合乘數(shù)據(jù)以及用戶滿意度信息,使用隨機(jī)森林算法計(jì)算每個(gè)指標(biāo)對用戶滿意度的重要性影響,并作為對應(yīng)優(yōu)化目標(biāo)的權(quán)重,利用加權(quán)表示最終的目標(biāo)函數(shù)模型,以避免人為設(shè)定權(quán)重因子對優(yōu)化結(jié)果的主觀性影響。在此基礎(chǔ)上,針對本問題模型設(shè)計(jì)了變鄰域下降算法(Variable Neighborhood Descent,VND)對目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行優(yōu)化求解。該算法可在短時(shí)間內(nèi)得到最優(yōu)解或較優(yōu)解,具有高效快速的特點(diǎn)。采用VND算法獲得的解決方案,每日私家車出行量...

【文章頁數(shù)】：57 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖2.1合乘前用戶出行示意圖

遼寧工程技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文52問題定義與數(shù)學(xué)模型本章節(jié)主要是針對1.2中闡述的問題進(jìn)行定義，并建立了一種考慮匹配可行性的長期車輛合乘問題數(shù)學(xué)模型，并對各常量和變量進(jìn)行定義說明。2.1問題定義長期車輛合乘問題(TheLong-termCarPoolingProblem,LTCPP....

圖2.2合乘后用戶出行示意圖

遼寧工程技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文52問題定義與數(shù)學(xué)模型本章節(jié)主要是針對1.2中闡述的問題進(jìn)行定義，并建立了一種考慮匹配可行性的長期車輛合乘問題數(shù)學(xué)模型，并對各常量和變量進(jìn)行定義說明。2.1問題定義長期車輛合乘問題(TheLong-termCarPoolingProblem,LTCPP....

圖3.1決策樹創(chuàng)建與模型預(yù)測圖

遼寧工程技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文131）特征選擇：從訓(xùn)練數(shù)據(jù)的特征中選擇一個(gè)特征作為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的分裂標(biāo)準(zhǔn)（特征選擇的標(biāo)準(zhǔn)不同產(chǎn)生了不同的特征決策樹算法）。2）決策樹生成：根據(jù)所選特征評估標(biāo)準(zhǔn)，從上至下遞歸地生成子節(jié)點(diǎn)，直到數(shù)據(jù)集不可分則停止決策樹生長，如圖3.1（a）所示。圖3.1決策....

圖3.2隨機(jī)森林原理圖

遼寧工程技術(shù)大學(xué)碩士學(xué)位論文17圖3.2隨機(jī)森林原理圖Fig3.2RandomForestschematicdiagram總結(jié)隨機(jī)森林算法特點(diǎn)如下：（1）在當(dāng)前所有算法中，具有極好的準(zhǔn)確率。（2）能夠有效地運(yùn)行在大數(shù)據(jù)集上。（3）能夠處理具有高維特征的輸入樣本，而且不需要降維。（....

本文編號：3966051