检索结果-内蒙古大学图书馆

地球信息科学学报 2023年第12期25卷 2315-2328页

作者：马毓哲王蒙李辉崔江涛刘俊华李瑞蒙西安工程大学计算机科学学院西安710048 陕西省服装设计智能化重点实验室西安710048 西安电子科技大学计算机科学与技术学院/西安市先进数据库技术重点实验室西安710126 上海沄熹科技有限公司上海200131

共享汽车在满足用户多样化出行需求的同时,有助缓解交通拥堵、降低污染,很多场景比出租车更为经济。单向共享汽车允许用户在系统内任意站点借车和还车,具备运营成本低、服务灵活的优势。然而,用户出行需求的时空偏态性会导致站点间车辆... 详细信息

共享汽车在满足用户多样化出行需求的同时,有助缓解交通拥堵、降低污染,很多场景比出租车更为经济。单向共享汽车允许用户在系统内任意站点借车和还车,具备运营成本低、服务灵活的优势。然而,用户出行需求的时空偏态性会导致站点间车辆和需求不平衡,成为制约单向共享汽车企业盈利的关键问题。车辆调度能在一定程度上缓解上述问题,现有研究多数以期望收益最大化或降低系统不平衡性为目标构建优化模型。前者受限于出行需求预测精度不足,放弃当前订单而追求期望更高收入的模式难以保证实际收益;后者为满足系统平衡而付出更多调度成本会使系统盈利能力下降。为此,本文提出一种收益驱动并适用实时场景的单向共享汽车用户重定位模型RUG,基于前景理论的确定效应保证当前可获得收益,对于受系统资源限制无法满足的需求,通过为用户提供替代方案在尝试获取收益的同时,也能有效平衡系统车辆资源。通过设计合理的用户激励和接受度模型将用户作为重定位主体纳入系统,利用公共交通突破传统用户重定位车辆的距离局限,以贪心的最优化实现调度计算。在真实的纽约出行和共享汽车数据集上的实验结果表明,RUG模型相比现有用户重定位方法优势显著,在同样模型参数条件下,相比现有代表性基于用户调度方法,RUG在服务订单数和利润2个方面分别提高14%和60%,尤其提升了交通高峰期单位利润。通过加入出行需求预测,模型进一步增加5.4%收益的同时,还能有效改善用户服务水平和系统平衡性。

关键词：单向共享汽车收益驱动前景理论用户重定位用户激励启发式贪心公共交通出行需求预测

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基于需求预测的共享汽车调度方法

基于需求预测的共享汽车调度方法

引用

作者：马毓哲西安工程大学

学位级别：硕士

共享经济近年的蓬勃兴起推动了交通领域共享汽车的发展。共享汽车在满足用户多样化出行需求的同时,有助缓解交通拥堵、降低污染物排放,在很多场景比出租车更具经济性。单向共享汽车允许用户在系统内任意站点借车和还车,具备运营成本低... 详细信息

共享经济近年的蓬勃兴起推动了交通领域共享汽车的发展。共享汽车在满足用户多样化出行需求的同时,有助缓解交通拥堵、降低污染物排放,在很多场景比出租车更具经济性。单向共享汽车允许用户在系统内任意站点借车和还车,具备运营成本低、服务灵活的优势。然而,用户出行的时空偏态性会导致站点间车辆和需求不平衡,是影响单向共享汽车系统盈利的主要挑战。为此,运营过程中的车辆调度策略就成为突破收益瓶颈的关键。一方面,运营商雇佣员工的调度模式,高昂的人力搬迁成本制约盈利水平;另一方面,现有方法普遍采用的用户预约和时间窗调度假设,难以应对实时场景。为了解决上述问题,本文提出了两种单向共享汽车系统车辆重定位模型,能够提高共享汽车系统的用户服务水平和运营收益,形成企业和用户多方得利的逻辑闭环,更具有可持续性。提出基于遗传算法思想的运营商车辆调度优化模型GA2R（Genetic Algorithm Approximation Relocation）,该模型借鉴遗传算法思想,将车辆重定位计划表征为基因序列的交换,按照贪心的基因交换策略寻找面向需求平衡的近似最优解决方案。模型采用经典的时间窗模式,在每个时间窗开始时,基于历史统计数据用GA2R算法获得一个最优的员工搬迁（即车辆重定位）计划,员工按照制定的计划进行车辆搬迁。在此基础上,将预测融入算法中对该模型进行扩展。具体地,利用预测模型得到用户的出行需求,将其作为输入替换GA2R中的历史统计数据,进而构建搬迁计划。在真实出行数据集上的实验仿真结果表明,GA2R相较于经典运营商调度模型OVOS,能够提高4.1%的净利润。提出一种收益驱动并适用实时场景的单向重定位模型RUG（Revenue-driven User-based Greedy relocation）。RUG基于前景理论的确定效应,将用户作为调度主体纳入系统,利用公共交通突破传统上用户调度车辆的距离局限,把用户重定位额外时间作为单位,构建统一的用户接受概率模型和用户激励计算模型。RUG模型通过对用户调度路线进行约束,使得每次调度均能对系统的平衡起到积极作用,以贪心的局部最优化实现调度计算。实验仿真结果表明,RUG相较于传统运营商和用户调度模型能大幅提高利润6倍以上,且显著提升交通高峰期单位利润。通过在模型中加入需求预测,能进一步提升收益,显示了模型的可扩展性。

关键词：单向共享汽车收益驱动前景理论用户重定位需求预测

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