本文選題：智能交通 + 全局優(yōu)化��； 參考：《系統(tǒng)工程理論與實踐》2017年11期

【摘要】：出租車以其方便、快捷、舒適等特點成為城市公共交通工具的重要補充,但是當(dāng)前出租車資源普遍存在著分布不合理、空載率高、營運效率低下等問題.本文運用群智能的思想,提出基于人工魚群算法的出租車智能調(diào)度方法,以實現(xiàn)對出租車資源的全局調(diào)度與合理分配.論文提出標(biāo)準(zhǔn)人工魚群算法中的覓食函數(shù)、聚群函數(shù)和追尾函數(shù)的改進(jìn)方案以及當(dāng)前最優(yōu)狀態(tài)閾值限定的優(yōu)化策略,使得改進(jìn)算法具有全局尋找最優(yōu)解的良好搜索能力.同時通過模擬實驗分析視野、嘗試次數(shù)、擁擠度因子、迭代次數(shù)和游動步長等參數(shù)對出租車調(diào)度算法尋優(yōu)能力的影響.研究成果為城市出租車資源得到科學(xué)合理規(guī)劃以及全局優(yōu)化分配提供新思路和依據(jù).
[Abstract]:Taxi has become an important supplement to urban public transportation because of its convenient, fast and comfortable characteristics. However, there are some problems such as unreasonable distribution of taxi resources, high no-load rate and low operating efficiency.This paper presents an intelligent taxi scheduling method based on artificial fish swarm algorithm with the idea of swarm intelligence, so as to realize the global scheduling and rational allocation of taxi resources.In this paper, the feeding function, clustering function and rear-end function of the standard artificial fish swarm algorithm are improved, and the optimization strategy of the threshold limit of the current optimal state is proposed, which makes the improved algorithm have a good ability to search for the optimal solution globally.At the same time, the effects of parameters such as visual field, number of attempts, congestion factor, iteration number and walk length on the optimization ability of taxi scheduling algorithm are analyzed by simulation experiments.The research results provide a new idea and basis for the scientific and rational planning and global optimal allocation of urban taxi resources.
【作者單位】： 武漢大學(xué)國際軟件學(xué)院;巴黎高科國立高等電信學(xué)校計算機科學(xué)與網(wǎng)絡(luò)系;東京大學(xué)空間情報科學(xué)研究中心;
【基金】：蘇州科技局國際科技合作計劃(SH201213)~~
【分類號】：TP18;U492.22

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本文編號：1739748