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考虑时空热度的共乘匹配问题建模及求解

交通运输系统工程与信息 2019年第6期19卷 112-122页

作者：郭羽含于俊宇辽宁工程技术大学软件学院

在共乘匹配问题中,考虑时空热度对共乘车主收益的影响,构建了以共乘收益和共享路线百分比为优化目标的数学模型,提出了一种启发式多进程进化算法用于求解.算法根据历史数据采用三次样条插值法和复合辛普森求积法得到预计订单的时空热度... 详细信息

在共乘匹配问题中,考虑时空热度对共乘车主收益的影响,构建了以共乘收益和共享路线百分比为优化目标的数学模型,提出了一种启发式多进程进化算法用于求解.算法根据历史数据采用三次样条插值法和复合辛普森求积法得到预计订单的时空热度,从而预估车主共乘收益.在进化算法中,根据差异度自适应选择不同的交叉策略,以达到搜索深度和广度的自动平衡.实验结果表明,该算法与最优化算法(匈牙利算法)比较,在以相同效用矩阵作为输入条件时,本文方法可在较短时间内得到高质量的解,且在处理大规模实例上效果明显,能够高效求解共乘匹配问题.

关键词：城市交通共乘匹配时空热度启发式算法进化算法

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动态车辆共乘问题的双模式协作匹配算法

计算机研究与发展 2022年第7期59卷 1533-1552页

作者：郭羽含刘永武辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105

车辆共乘可有效提升运输资源利用率,降低出行成本,缓解交通拥堵并降低环境污染.针对动态车辆共乘问题构建了整数规划模型,并提出了一种基于离线匹配和在线匹配的双模式协作匹配算法.在离线匹配阶段,以共乘比率和绕行距离为标准对匹配价... 详细信息

车辆共乘可有效提升运输资源利用率,降低出行成本,缓解交通拥堵并降低环境污染.针对动态车辆共乘问题构建了整数规划模型,并提出了一种基于离线匹配和在线匹配的双模式协作匹配算法.在离线匹配阶段,以共乘比率和绕行距离为标准对匹配价值进行评估,设计了基于带权路径搜索树的通用共乘比率生成算法对共乘参与者进行准确高效的预匹配.在在线匹配阶段,提出了基于首尾距离度的实时订单插入算法,并对离线匹配结果中的行驶路径进行修正.通过双模式协作,可有效兼顾算法的实时性和结果质量.基于真实数据的大量实验结果表明,该算法给出的匹配方案在总匹配价值和求解效率上均优于实验中的对比算法,其平均离线匹配率达93.71%、平均双模式协作匹配率达85.53%,增加运输资源利用率82.86%,减少车辆并发数84.86%.

关键词：车辆共乘动态匹配双模式搜索树距离矩阵

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车辆合乘问题的分布式复合变邻域搜索算法

计算机科学与探索 2019年第2期13卷 330-341页

作者：郭羽含伊鹏辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125100

针对长期车辆合乘问题(long-term carpooling problem,LTCPP),提出一种基于分布式的复合变邻域搜索算法,利用分布式计算的优势可快速求解出大规模用户的合乘匹配方案。首先构建带有时间窗约束和车容量约束的数学模型,建立成本计算的目... 详细信息

针对长期车辆合乘问题(long-term carpooling problem,LTCPP),提出一种基于分布式的复合变邻域搜索算法,利用分布式计算的优势可快速求解出大规模用户的合乘匹配方案。首先构建带有时间窗约束和车容量约束的数学模型,建立成本计算的目标函数;然后按复合距离优先算法将所有用户分配到各合乘小组中,最终得到满足约束条件的初始合乘方案。通过对变邻域搜索算法进行分布式处理,使算法可以对初始合乘方案进行并行迭代优化计算,得到最终的合乘方案。实验结果表明,该算法在速度和大规模问题求解质量上具有明显的优势。

关键词：变邻域搜索车辆合乘问题智能交通启发式算法优化匹配车辆调度问题

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考虑匹配可行性的长期合乘问题建模与求解

计算机科学与探索 2019年第11期13卷 1894-1910页

作者：郭羽含胡芳霞辽宁工程技术大学软件学院

车辆合乘对于减少碳排放、停车位需求以及缓解交通压力具有重要意义。针对长期车辆合乘问题(LTCPP),构建了带有车容量和时间窗约束的多目标优化模型。该模型以最小化用户行驶总距离、用户合乘产生的额外驾驶时间、用户实际启程到达时间... 详细信息

车辆合乘对于减少碳排放、停车位需求以及缓解交通压力具有重要意义。针对长期车辆合乘问题(LTCPP),构建了带有车容量和时间窗约束的多目标优化模型。该模型以最小化用户行驶总距离、用户合乘产生的额外驾驶时间、用户实际启程到达时间与用户期望时间的差距以及最大化匹配可行性为目标。LTCPP是聚类和路由问题的组合,基于该特点,提出了一种分布式聚类蚁群算法(DCAC)求解LTCPP。该算法在蚂蚁行进中基于启发式信息与偏好值产生合乘组,继而采用枚举方法确定用户的最佳行驶路径。最后,在Apache Spark分布式计算框架中进行分布式实现。实验结果表明,该算法能为LTCPP提供高质量的解,并且在处理大规模LTCPP问题上具有明显优势。

关键词：车辆合乘匹配可行性蚁群算法(ACO) 分布式计算 Spark

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即时车辆共乘问题的多策略解空间图搜索算法

计算机研究与发展 2020年第6期57卷 1269-1283页

作者：郭羽含张宇沈学利于俊宇辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125100

车辆共乘旨在通过降低车辆空载率以提升运输效率、缓解交通拥堵、降低环境污染并节省出行资源.首先针对即时车辆共乘问题构建了数学模型,以共享路程比率和绕行距离约束为手段对车辆合乘中车主资源的利用效率进行评估.然后提出离散排列... 详细信息

车辆共乘旨在通过降低车辆空载率以提升运输效率、缓解交通拥堵、降低环境污染并节省出行资源.首先针对即时车辆共乘问题构建了数学模型,以共享路程比率和绕行距离约束为手段对车辆合乘中车主资源的利用效率进行评估.然后提出离散排列问题的解空间图理论并对其原理进行了阐述和分析,继而基于此理论构建一种多策略解空间图搜索算法.该算法以并行化结构生成价值矩阵显著提升了传统方法的效率,并以多种控制策略操纵结合离散排列问题特点设计的不同搜索算子,指导搜索过程在解空间图中向更高价值方向移动以高效获取高质量的匹配方案.实验结果表明,该算法的求解质量可达最优解的95%以上,且求解效率明显优于对比实验中的其他算法.

关键词：车辆共乘解空间图多策略搜索算法离散排列问题组合优化算法

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时空轨迹和复合收益的动态上车点推荐

计算机科学与探索 2022年第7期16卷 1611-1622页

作者：郭羽含刘秋月辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105

随着互联网技术的快速发展,网约车已成为出行的重要方式。通过智能手段为用户推荐上车点不仅可有效实现分流缓解道路拥堵,也可减少乘客与司机的沟通成本,提升司机的服务效率并降低乘客的等待时间,从而提高司乘双方的出行体验感。但现存... 详细信息

随着互联网技术的快速发展,网约车已成为出行的重要方式。通过智能手段为用户推荐上车点不仅可有效实现分流缓解道路拥堵,也可减少乘客与司机的沟通成本,提升司机的服务效率并降低乘客的等待时间,从而提高司乘双方的出行体验感。但现存推荐方法所依据的指标较为单一,未在乘客便利性与司机收益之间取得较好平衡,且无法保证所推荐上车点的安全性与可达性。通过对时空轨迹大数据的归纳与分析,提取保证可达性的潜在上车点,避免依据单一指标推荐上车点所导致的偏袒性问题,综合考虑乘客步行收益、司机驾驶收益、上车点路况指标、周边安全性等关键因素,建立上车点的复合收益评价,构建上车点的动态推荐模型。以约束控制同时段同上车点的推荐量,有效解决由于单上车点订单堆积而造成的非必要等待和资源浪费,在一定程度上缓解交通压力。基于真实网约车数据的实验表明,该模型和推荐方法可实现上车点的有效动态分配,较单一指标上车点推荐方法有较好的综合收益与时间优势。从司机与乘客双方角度出发,在降低行程总时间的基础上,提升全局司机接驾效率并降低乘客等待时间,且推荐结果的综合评价值优于现存推荐方法。

关键词：智能交通上车点推荐复合收益时空轨迹数据启发式算法

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情景迁移学习的多网合作碳交易供应链优化

计算机集成制造系统 2023年第3期29卷 1001-1028页

作者：郭羽含陈涛刘万军浙江科技学院理学院/大数据学院浙江杭州310023 辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105

为解决碳交易背景下跨企业供应链网络的联合优化问题,提出一种碳交易供应链多网双向合作整数规划模型以及一种情景迁移学习算法。前者针对跨企业供应链网络间的协同决策,引入合作成本、伙伴共享、协同运输及横向物流,建立针对经济侧和... 详细信息

为解决碳交易背景下跨企业供应链网络的联合优化问题,提出一种碳交易供应链多网双向合作整数规划模型以及一种情景迁移学习算法。前者针对跨企业供应链网络间的协同决策,引入合作成本、伙伴共享、协同运输及横向物流,建立针对经济侧和环境侧的目标函数,并通过基于配额的碳交易手段将二者进行量化整合。后者融合马尔可夫决策过程和信息积累机制,可有效学习不同情景下的求解经验,实现了模型的高效率、高精度可迁移求解。基于真实企业数据的实验结果表明,所得方法的求解速度优于CPLEX求解器92.68倍。迁移学习模式在不同规模算例下的效率和精度上均优于独立学习模式,且具有良好的兼容性和鲁棒性,能够有效处理大规模算例。

关键词：供应链多网合作碳交易情景迁移学习网络优化

有限产能和库存的生产批量与双模式维护联合优化

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计算机集成制造系统 2022年第9期28卷 2894-2908页

作者：郭羽含冯玥刘万军张宇辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105

由于制造系统中设备随生产活动的进行而逐渐劣化,其可靠性及产品质量随之降低。选择合理的时机对设备进行预防维护不但可保证产品质量、降低生产费用,还可避免因设备故障而造成损失。针对多周期、多产品种类、多设备并联的生产系统,提... 详细信息

由于制造系统中设备随生产活动的进行而逐渐劣化,其可靠性及产品质量随之降低。选择合理的时机对设备进行预防维护不但可保证产品质量、降低生产费用,还可避免因设备故障而造成损失。针对多周期、多产品种类、多设备并联的生产系统,提出基于设备劣化率的保养维护和预防维护双维护模式,并以产能和库存约束、生产启动费用、生产费用、库存持有费用、缺货费用、维护费用为决策依据,对周期性生产批量和非周期性维护计划进行联合建模。在此基础上,设计了任务单元规划和多邻域下降复合算法,以实现对模型的高效近似求解。最后,通过求解大量算例,验证了模型和算法的有效性,并对实验结果进行了分析。

关键词：制造系统生产批量预防维护近似算法启发式算法

基于双向强化学习的可持续供应链跨网合作建模及求解

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计算机集成制造系统 2024年

作者：郭羽含陈志伟钱亚冠浙江科技大学理学院/大数据学院

针对考虑经济指标与环境指标的跨网络合作可持续供应链优化问题，提出一种混合整数规划模型并设计了一种基于角色与层级差异性的双向强化学习算法。前者将跨网络共享采购、仓储、物流引入可持续供应链模型，通过多网络协同降低了多条供... 详细信息

针对考虑经济指标与环境指标的跨网络合作可持续供应链优化问题，提出一种混合整数规划模型并设计了一种基于角色与层级差异性的双向强化学习算法。前者将跨网络共享采购、仓储、物流引入可持续供应链模型，通过多网络协同降低了多条供应链的整体成本并提升了资源利用效率。后者将模型求解过程划分为基于逆向学习的差异映射生成算法和基于正向学习的层级协同优化算法两个模块。逆向学习基于真实企业数据通过随机化贪心算法生成专家解集，再使用机器学习模型推理供应链角色与层级差异性和目标函数值间的映射关系；正向学习首先构建层级协同矩阵与状态转移矩阵，在不同状态下依据上述矩阵进行动作选择决策并根据奖励函数对其进行迭代更新。通过正向学习与逆向学习的融合简化了复杂的求解运算过程，大幅降低了求解时间。基于真实企业数据的大量实验表明，所提方法的平均求解速度相比于GUROBI求解器最快能够提升6.1倍，且在处理大规模算例时具有较大优势。

关键词：可持续供应链跨企业合作双向强化学习层次协同状态转移