發(fā)布時(shí)間：2021-04-06 06:25

　　針對(duì)無樁式共享單車運(yùn)營中所出現(xiàn)的亂停亂放和分布不平衡問題,引入電子圍欄并將其作為單車停放站點(diǎn),通過調(diào)節(jié)各電子圍欄的單車數(shù)量使得供需平衡。首先以最小化電動(dòng)汽車固定使用成本和能耗成本為目標(biāo)函數(shù),構(gòu)建了共享單車重平衡問題的混合整數(shù)規(guī)劃模型。然后提出了IACP+IVNS算法來求解該模型,其中IACP算法（改進(jìn)自動(dòng)確定聚類中心的勢(shì)能聚類算法）將大規(guī)模問題分解為小規(guī)模問題,IVNS算法（改進(jìn)變鄰域搜索算法）對(duì)每個(gè)小規(guī)模問題進(jìn)行優(yōu)化求解。最后,不同規(guī)模的算例仿真及靈敏度分析結(jié)果表明:本文算法可以有效地減少共享單車重平衡總成本。 

【文章來源】：工業(yè)工程與管理. 2020,25(01)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

FBSRP的典型示例

為了降低大規(guī)模實(shí)際問題的求解難度，本文對(duì)自動(dòng)確定聚類中心的勢(shì)能聚類算法[16](Automatically Clustering based on Potential metric,ACP算法）進(jìn)行改進(jìn)，提出了改進(jìn)ACP算法（Improved ACP,IACP算法）。IACP算法中，首先采用ACP算法進(jìn)行聚類，將電子圍欄的分布區(qū)域劃分成若干個(gè)調(diào)度區(qū)域；然后對(duì)該聚類結(jié)果進(jìn)行調(diào)整，使得各個(gè)調(diào)度區(qū)域內(nèi)的需求量平衡，以滿足約束（5）的要求。這樣每個(gè)調(diào)度區(qū)域內(nèi)就可以快速實(shí)現(xiàn)共享單車的重平衡。IACP算法流程如圖2所示。3.1 ACP算法

圖3是聚類結(jié)果調(diào)整的一個(gè)典型示例。圖3(a）中，點(diǎn)1-4為調(diào)度區(qū)域A中的電子圍欄，點(diǎn)5-9為調(diào)度區(qū)域B中的電子圍欄。區(qū)域A中的總裝車需求為13輛，總卸車需求為16；而區(qū)域B中的總裝車需求為18輛，總卸車需求為15輛。區(qū)域A和B都不滿足需求量平衡約束，需要進(jìn)行調(diào)整。如果將區(qū)域A中的點(diǎn)1與B中的點(diǎn)6進(jìn)行交換（如圖3(b）所示），或者將A中的點(diǎn)3與B中的點(diǎn)8進(jìn)行交換（如圖3(c）所示），均可實(shí)現(xiàn)調(diào)度區(qū)域A和B的需求量平衡。這時(shí)就可以根據(jù)類內(nèi)最小離散度原則從兩種方案中選擇最優(yōu)方案。4 IVNS算法

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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[4]自動(dòng)確定聚類中心的勢(shì)能聚類算法[J]. 于曉飛,葛洪偉.  計(jì)算機(jī)科學(xué)與探索. 2018(06)
[5]公共慢行系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)調(diào)度建模與滾動(dòng)時(shí)域調(diào)度算法研究[J]. 董紅召,趙敬洋,郭海鋒,郭明飛.  公路工程. 2009(06)

碩士論文
[1]城市公共自行車站點(diǎn)需求預(yù)測(cè)及調(diào)度優(yōu)化方法研究[D]. 劉路美.北京交通大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3120946