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復(fù)合變鄰域搜索算法如何解決長期車輛的合乘問題詳細(xì)算法說明

2018-12-06 | rar | 1.00 MB | 次下載 | 免費(fèi)

資料介紹

  針對于長期車輛合乘問題( LTCPP),提出一種復(fù)合變鄰域搜索算法(HVNSA),將具有相同目的地的用戶進(jìn)行合乘匹配從而減少車輛出行數(shù)量。首先,構(gòu)建一個(gè)全面準(zhǔn)確的長期車輛合乘問題的數(shù)學(xué)模型,將所有用戶按復(fù)合距離優(yōu)先算法分配到合乘小組中,對時(shí)間窗口和車容量約束驗(yàn)證,得到初始合乘方案;然后利用變鄰域搜索算法對初始合乘方案進(jìn)行優(yōu)化迭代,得到最終的優(yōu)化合乘方案。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法在處理100人和200人的規(guī)模問題上可以在Is內(nèi)得到高質(zhì)量的優(yōu)化合乘方案,對于400人和1000人的較大規(guī)模問題,該算法仍然可以在2~4 s內(nèi)得到較高質(zhì)量的優(yōu)化合乘方案。

  隨著我國經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展,私人汽車保有量急劇增加,導(dǎo)致城市交通擁堵和環(huán)境污染情況日益嚴(yán)重。為緩解以上問題并提升市民的出行效率,順風(fēng)車、網(wǎng)約車等車輛合乘模式開始涌現(xiàn)。但傳統(tǒng)車輛合乘均采用即時(shí)匹配模式,缺乏穩(wěn)定性且每天均需重復(fù)匹配過程,用戶需要頻繁操作且對計(jì)算資源的耗費(fèi)十分巨大。本文研究的長期車輛合乘為解決以上弊端提供了新的手段。長期車輛合乘主要針對于大中型城市中具有相同或相近的上下班時(shí)間和工作地點(diǎn),但居住分散的用戶群體。合乘用戶在成功匹配之后,其合乘關(guān)系將長期保持無需再次匹配。這種合乘模式可在很大程度上提高用戶合乘的便利性,增加參與合乘的用戶數(shù)量,繼而減少私人汽車出行率、降低出行花費(fèi)、緩解城市交通壓力和減少污染物的排放。

  本文針對長期車輛合乘問題提出了涵蓋車容量和時(shí)間窗約束的全面數(shù)學(xué)模型,并在變鄰域搜索的基礎(chǔ)上提出了一種有效的復(fù)合算法。變鄰域搜索算法具有算子設(shè)計(jì)自由度高、收斂速度快、不易陷入局部最優(yōu)等特點(diǎn),本文針對長期車輛合乘問題特點(diǎn)設(shè)計(jì)了專用算子,可在短時(shí)間內(nèi)求得高質(zhì)量的解決方案。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法求解質(zhì)量高,且運(yùn)算時(shí)間短,具有很高的時(shí)效性。

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