公共自行車智能調(diào)度算法研究.pdf

1、隨著城市經(jīng)濟的不斷發(fā)展，人口的積聚和道路交通問題日益嚴重，導致環(huán)境污染、交通擁堵等問題日益凸顯，嚴重制約著城市的發(fā)展。為了緩解城市交通擁堵，減少環(huán)境污染，在綠色出行口號的號召下以及政府的大力推動下，公共自行車作為一種綠色的交通工具，深受廣大市民的歡迎，它可以解決公交出行“最后一公里”的問題，分擔公交出行率，緩解城市突出的交通擁堵問題。然而，在公共自行車的運營過程中，“租車難”、“還車難”的問題卻嚴重影響市民的使用。
　　近年來，人

2、們越來越重視綠色出行，因此，調(diào)度問題的解決迫在眉睫。國內(nèi)外許多學者紛紛著手研究如何解決這個難題，但是他們主要的工作是對靜態(tài)調(diào)度問題的研究，實際應用上不高。因為在調(diào)度過程中，人們借還自行車的行為是動態(tài)變化的，沒有規(guī)律性。所以，研究動態(tài)調(diào)度具有很大的影響力。本文在分析公共自行車調(diào)度問題的基礎上，強調(diào)調(diào)度需求，引入?yún)^(qū)域調(diào)度模型進行公共自行車動靜態(tài)調(diào)度。
　　首先，本文研究了公共自行車靜態(tài)調(diào)度問題，進行了公共自行車調(diào)度區(qū)域的劃分，然后構建

3、區(qū)域調(diào)度靜態(tài)模型，提出了用禁忌遺傳混合算法求解靜態(tài)調(diào)度問題。為了解決調(diào)度區(qū)域過大導致調(diào)度成本增加的問題，本文在k-means聚類的基礎上，根據(jù)用戶借還自行車的歷史數(shù)據(jù)和租賃站點的地理位置信息，劃分出租賃站點關聯(lián)較強的調(diào)度區(qū)域，以此來減少靜態(tài)調(diào)度過程中的成本問題。最后，用實驗驗證了禁忌遺傳算法求出的解要優(yōu)與遺傳算法。
　　其次，本文在公共自行車靜態(tài)調(diào)度的基礎上，研究了公共自行車動態(tài)調(diào)度算法，提出了變鄰域蟻群方法求解該動態(tài)調(diào)度問題。為