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基于混合奖励机制的共享汽车调度优化研究

基于混合奖励机制的共享汽车调度优化研究

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作者：屠李媛南京财经大学

学位级别：硕士

随着居民总体生活水平的提高,公共交通系统已经无法满足居民日益多样化、个性化的出行需求,越来越多的家庭购买私家车代步,甚至一个家庭拥有两辆以上的私家车。随之而来的交通拥堵、环境污染等现象也愈发严重。因此,共享汽车服务应运而... 详细信息

随着居民总体生活水平的提高,公共交通系统已经无法满足居民日益多样化、个性化的出行需求,越来越多的家庭购买私家车代步,甚至一个家庭拥有两辆以上的私家车。随之而来的交通拥堵、环境污染等现象也愈发严重。因此,共享汽车服务应运而生,并在共享经济盛行的背景下逐渐扩大市场,成为居民重要的出行选择之一。作为一种新兴的分时租赁服务,共享汽车具备提高车辆利用率、缓解交通拥堵、减少有害气体排放等优点,并且其单程站点式的运营模式也为用户提供了更加便捷的用车服务。新兴事物的发展往往也伴随着各种各样的问题。由于用户用车需求在时间与空间上的不均衡状况,使得共享汽车的供需不平衡,从而影响了共享汽车的车辆利用率和用户的体验感。因此,如何解决共享汽车分布的不均衡和规划由此引发的车辆调度成为了企业管理层面临的主要挑战之一。针对这类车辆供需不平衡问题,企业通常选择派遣专业调度人员对车辆进行调度,但这种做法不仅调度成本高,灵活性也较差,会导致企业收益降低,用户体验感变差。长久以往,对企业未来的运营非常不利。由此可见,对于如何更高效且低成本地调度共享汽车的研究,是非常有意义的。基于以上背景,本文对共享汽车的调度问题展开研究。首先,本文梳理了国内外多位学者对于共享汽车的相关研究,由于有关使用奖励机制鼓励用户参与调度共享汽车的文献较少,因此还查阅了其他共享车辆在调度优化层面的研究作为参考。其次,基于一定的前提和假设,使用订单选择策略和混合奖励机制,构建了以利润最大化为主要目标的共享汽车调度优化的混合整数规划模型。考虑到计算的复杂性,本文采用改进的人工水母搜索算法对模型进行求解。在综合考量了标准人工水母搜索算法的优势和劣势之后,引入基于Tent映射的混沌初始化方法对本文的初始解进行优化,同时设计一种新的水母个体更新方法,进一步优化种群的多样性。考虑到模型的离散属性,本文设计了专门的编码和解码方式。为了验证模型的有效性和改进的人工水母搜索算法的高性能,本文采用了小中大三种规模的算例进行测试。一方面,将混合奖励机制和两种单一奖励机制进行对比,验证了混合奖励机制能更好地提升企业收益。另一方面,将改进的人工水母搜索算法与遗传算法、粒子群算法、模拟退火算法以及标准人工水母搜索算法进行对比,最终结果证明了改进后的人工水母搜索算法相较于其他四种算法,具有更强的优越性。

关键词：共享汽车调度混合奖励机制订单选择策略人工水母搜索算法

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