【摘要】：共享出行,特別是網(wǎng)約車的出現(xiàn),極大地方便了人們的出行生活。其充分利用了大量空閑的汽車資源,提高了社會的生產(chǎn)力,對國民經(jīng)濟和個人效率都有極大的促進。城市居民的出行極大的依賴于公共交通系統(tǒng),但是傳統(tǒng)的城市交通系統(tǒng)由于系統(tǒng)的承載能力和交通需求變化不協(xié)調(diào)而時常受到不利影響。網(wǎng)約車的出現(xiàn)一定程度上緩解了這種不利的局面,滴滴公司(占據(jù)國內(nèi)網(wǎng)約車市場87%份額的龍頭企業(yè))公布的數(shù)據(jù)顯示目前每天的訂單量為2000萬單左右,可以看出其對交通便利起著極大的促進作用。然而,存在于傳統(tǒng)公共交通中供需不平衡的問題在網(wǎng)約車市場中依然嚴重,某些區(qū)域的乘客會時常打不到車,某些區(qū)域的司機卻時常接不到單。造成供需不平衡的原因主要在于調(diào)度系統(tǒng)缺乏對未來一段時間打車需求量的準確預估以及合理的實時調(diào)度。傳統(tǒng)的公共交通由于缺乏足夠的供需數(shù)據(jù),導致該問題一直沒有得到很好的緩解。網(wǎng)約車系統(tǒng)的優(yōu)勢不僅體現(xiàn)在乘客端,在系統(tǒng)的后端也存儲了海量的乘客出行和車輛分布的歷史數(shù)據(jù),并且新數(shù)據(jù)會實時傳送到控制臺,這為解決供需不平衡問題,改進資源調(diào)度算法提供了有力的支持。由此,本文提出了一個創(chuàng)新的基于模型預測控制(MPC,Model Predictive Control)框架的網(wǎng)約車調(diào)度算法,通過機器學習算法對供需歷史數(shù)據(jù)建模并準確預測供需比,然后結合預測結果和車輛的實時GPS坐標數(shù)據(jù),通過MPC框架進行實時的調(diào)度優(yōu)化。本算法在實現(xiàn)全局供需均衡的前提下,考慮了被調(diào)度車輛的空載行駛距離,避免了車輛的“南水北調(diào)”,減少了司機不必要的開銷。本文的實驗數(shù)據(jù)來源于滴滴公司發(fā)布的出行數(shù)據(jù)公眾平臺,筆者選取了成都市2016年6月至10月五個月的出行數(shù)據(jù),其中前4個月用于機器學習算法的訓練數(shù)據(jù)集,最后一個月用于供需比預測的測試和調(diào)度算法的驗證。實驗結果表明,本文的調(diào)度算法將車輛平均空載距離減少了54%,總供給需求比率誤差降低了48%。
【學位授予單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：U491;TP181

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本文編號：2550141