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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

基于深度聚合神经网络的网约车需求时空热度预测

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计算机应用 2022年第12期42卷 3941-3949页

作者：郭羽含田宁辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105

为解决服务车辆与乘客间的供需不平衡问题,提升服务车辆的运营效率和利润,同时降低乘客等待时间并改善其对服务平台的满意度,针对差异化结构的多维时空数据,提出一种深度聚合神经网络(DANN)模型用于对网约车需求进行预测。首先,通过综... 详细信息

为解决服务车辆与乘客间的供需不平衡问题,提升服务车辆的运营效率和利润,同时降低乘客等待时间并改善其对服务平台的满意度,针对差异化结构的多维时空数据,提出一种深度聚合神经网络(DANN)模型用于对网约车需求进行预测。首先,通过综合考虑时间、空间和外部环境等多维影响因素,提出了基于周期的时空变量和基于图像点值的空间变量划分方法;其次,依据数据特点构建了不同的子神经网络结构来分别拟合时间变量、空间变量和环境变量与需求间的非线性关系;然后,提出了多种异类子神经网络的聚合方法以同时捕捉不同结构时空数据的隐含特征;最后,分析了聚合权重的设置方法以获得网络模型的最优性能。实验结果表明,在三个真实数据集上所提模型的R2平均误差仅为9.36%,与卷积长短时记忆网络(FCL-Net)和混合深度学习神经网络(HDLN-Net)模型相比,所提模型的R2分别平均提升了4.6%和5.22%,均方误差(MSE)分别平均降低了27.01%和26.6%。因此,DANN在实际应用中能较大幅度地提升需求预测的准确性,可以作为网约车需求预测的有效手段。

关键词：城市交通需求预测时空数据深度神经网络网约车

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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

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动态约束与松弛分割的多目标上车点推荐

计算机工程与应用 2023年第11期59卷 320-328页

作者：郭羽含刘雨希刘秋月辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 浙江科技学院理学院杭州310000

合理优化网约车乘客上车点,可以有效减少司机接驾和乘客步行距离,提升接驾效率、降低乘客聚集度,从而缓解节点拥堵并提升乘客的出行体验。影响上车点规划结果的因素较多,均衡考虑各影响因子且保证规划方案的可行性具有较大难度。针对上... 详细信息

合理优化网约车乘客上车点,可以有效减少司机接驾和乘客步行距离,提升接驾效率、降低乘客聚集度,从而缓解节点拥堵并提升乘客的出行体验。影响上车点规划结果的因素较多,均衡考虑各影响因子且保证规划方案的可行性具有较大难度。针对上述问题,提出了一种涵盖乘客步行收益、路况收益和司机驾驶收益的多目标整数规划模型,并且设计了一种松弛分割迭代算法以及一种基于动态约束法的帕累托前沿生成法。对时空轨迹数据进行分析与筛选,获取路网中可达的潜在上车点。以分支定界法将松弛问题分割为子问题并对原问题定界,以单纯形法求解转换为标准型的目标函数。分别求解单目标模型获取边界值,再动态调整边界值作为约束条件生成帕累托前沿曲面。通过大量实验对各目标的耦合性和互斥性进行分析,得出目标函数的均衡取值点,从而以不同角度对上车点进行有效推荐。

关键词：城市交通上车点推荐多目标优化帕累托最优综合收益

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文化地标式图书馆形象构建与发展路径研究

图书馆工作与研究 2022年第S1期 5-9页

作者：王含含云南大学工商管理与旅游管理学院

本文以天津市滨海新区图书馆为研究对象，运用NVivo12软件，对214份网络评论资料进行质性分析，通过对文本资料进行解析、重组、归纳，形成编码，揭示文化地标式图书馆的形象特征，并构建图书馆发展为文化地标的路径。

关键词：图书馆文化地标 NVivo 形象构建发展路径

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同方期刊数据库

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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

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

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融合时空流差的网约车双模式混合调度算法

计算机工程 2024年第6期50卷 377-393页

作者：郭羽含李文华钱亚冠浙江科技学院理学院浙江杭州310012

服务车辆时空分布与出行需求的不一致严重影响网约车平台的服务效率,降低平台和服务车辆的收益以及乘客的服务体验。针对该问题,提出融合空间、时间和天气3种维度影响因素的时空流差计算方法,并构造双层深度森林模型对时空流差进行准确... 详细信息

服务车辆时空分布与出行需求的不一致严重影响网约车平台的服务效率,降低平台和服务车辆的收益以及乘客的服务体验。针对该问题,提出融合空间、时间和天气3种维度影响因素的时空流差计算方法,并构造双层深度森林模型对时空流差进行准确预测。双层深度森林模型通过集成两种不同输入数据的深度森林模型来提升模型预测准确性。基于时空流差预测,设计一种在线局部调度与离线全局调度相结合的双模式混合调度算法。在线局部调度采用集成并行和n阶段求解模式对正在等待订单的车辆进行实时调度,离线全局调度则通过遗传匹配算法对可提前预测的车辆进行离线全局调度。依据遗传算法获取最优路径以及车辆对应子空间的最优匹配值,设计一种迭代Kuhn-Munkres算法和更新机制得到所有车辆和子空间的最优匹配。实验结果表明,该预测模型较其他预测模型解释方差平均提升0.13,确定系数平均提升0.16,平均绝对误差平均减少2.39,均方误差平均减少100.44;调度算法可将全局供需差异降低57.16%,司机接单率提升88.4%。

关键词：网约车时空流差深度森林双模式调度算法

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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