检索结果-南通市图书馆

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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即时车辆共乘问题的多策略解空间图搜索算法

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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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多目标车辆共乘调度问题求解研究

多目标车辆共乘调度问题求解研究

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作者：刘嘉瑶辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

车辆共乘可分配闲置运输资源,缓解城市道路交通的拥堵程度,并减少城市交通运输的燃料资源消耗量与大气污染物排放量,为供需双方提供可观经济利益、创造显著环境优势和社会福利。但随着中国双碳目标的提出,多目标可持续发展理念在商业领... 详细信息

车辆共乘可分配闲置运输资源,缓解城市道路交通的拥堵程度,并减少城市交通运输的燃料资源消耗量与大气污染物排放量,为供需双方提供可观经济利益、创造显著环境优势和社会福利。但随着中国双碳目标的提出,多目标可持续发展理念在商业领域的被重视程度不断提升,共乘平台在运营过程中引入可持续三重底线已势在必行,因此,多目标车辆共乘调度问题求解研究具有现实意义。针对上述研究问题,构建实时车辆问题面向可持续性发展运营模型,引入专车及顺风车双重模式,考虑可持续性三重底线即经济效益、环境污染、社会责任重要指征,提出一种考虑多目标可持续发展的多模式实时车辆共乘匹配方法。在综合考虑三重底线原则基础上,有效选择最优共乘组合,建立一种路由字典机制有效地生成私家车车主与乘客之间最佳路线,采用改进的NSGA-Ⅲ算法获得所提出多目标模型最佳解决方案,基于真实数据进行了大量仿真实验,通过大规模真实世界数据下不同场景的案例研究,验证了该模型和解决方法的实际意义。实验结果显示,当只最大化经济目标时,环境指标平均恶化约32.7%,社会指标平均下降化约9.8%;当仅牺牲少量经济指标就可实现环境和经济指标大幅度改善,因此应将环境及社会指征纳入目标决策值,忽视它们仅仅优化利润会导致碳足迹增加及社会责任方面恶化。通过与NSGA-Ⅲ算法比较,改进后算法可有效提升时间效率。此外,论文进一步探究了多个目标之间相关性研究,分析其在不同影响因素下的变化趋势,为平台决策者提供一些参考意见。该论文有图30幅,表13个,参考文献51篇。

关键词：城市交通车辆共乘多目标优化可持续发展遗传算法帕累托前沿

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动态车辆共乘的双模式协作匹配算法研究

动态车辆共乘的双模式协作匹配算法研究

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作者：刘永武辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

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,但在学术研究和实际应用情况下,存在车辆共乘的动态实时性要求、价值评估标准的设计和全局最优性等方面的研究难点,难以进行司乘对间的价值评估、价值矩... 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,但在学术研究和实际应用情况下,存在车辆共乘的动态实时性要求、价值评估标准的设计和全局最优性等方面的研究难点,难以进行司乘对间的价值评估、价值矩阵生成和价值矩阵求解。针对上述研究难点,构建了动态车辆共乘匹配的整数规划模型,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来求解此匹配模型。在离线匹配阶段,以通用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;于在线匹配阶段,设计了首尾距离度来代替共乘比率进行价值评估,首尾距离度分为单一首尾距离度和复合首尾距离度,根据离线匹配阶段生成的标准路径对应使用,并基于此理论提出了基于首尾距离度的实时订单插入算法,使用匹配到的乘客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%,因此,双模式协作匹配算法可有效保证动态车辆共乘的实时性要求、增加运输资源利用率和缓解城市拥堵问题。该论文有图27幅,表15个,参考文献51篇。

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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基于多算子演化算法的共乘匹配研究

基于多算子演化算法的共乘匹配研究

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作者：吴丹辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

车辆共乘指以共享、合乘、拼车等方式获取车辆使用权的新兴出行方式,可有效缓解交通拥堵、降低环境污染、减少资源浪费,但在实际应用中易出现司机乘客匹配效率低、车辆空载率和乘客等待时间长、司机收益不稳定等问题。针对上述问题,构... 详细信息

车辆共乘指以共享、合乘、拼车等方式获取车辆使用权的新兴出行方式,可有效缓解交通拥堵、降低环境污染、减少资源浪费,但在实际应用中易出现司机乘客匹配效率低、车辆空载率和乘客等待时间长、司机收益不稳定等问题。针对上述问题,构建了混合整数规划模型,并提出了基于区域流量预测的多算子演化算法对司机与乘客进行匹配。在模型构建方面,对问题的目标函数进行优化,引入带有路线重复度、时间容忍度、预计收益约束的价值函数。在算法求解方面,构建了多目标匹配框架,首先,在不同区域特征、时间特征、空间特征等影响因子下,使用双向门控循环神经网络(Double Gated Recurrent Unit,DB-GRU)对区域流量进行预测;其次,对司机和乘客依次采用时间窗和区域映射,并在映射区域内的对司机乘客进行标记,生成基于总体适应度的初始解;最后,基于区域流量、时间容忍度、预计收益进行交叉重组得到最终解。实验结果表明使用DB-GRU进行区域流量预测,再由多算子演化算法生成的匹配结果,其求解质量达最优解的99.6%。相较于对比算法,司机收益相对提升,平均等待时间相对减少,平均求解时间相对缩短。该论文有图50幅,表13个,参考文献58篇。

关键词：车辆共乘混合整数规划模型流量预测 DB-GRU 多算子演化算法

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