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范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
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主题

1 篇 重新安置问题
1 篇 共享汽车
1 篇 演化算法
1 篇 任意还模式
1 篇 概率构造算法

机构

1 篇 东北财经大学

作者

1 篇 刘玉学

语言

1 篇 中文

检索条件"主题词=重新安置问题"

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详细简洁

排序：

基于种群式概率构造算法的任意还模式下共享汽车重新安置问题研究

基于种群式概率构造算法的任意还模式下共享汽车重新安置问题研究

引用

作者：刘玉学东北财经大学

学位级别：硕士

共享经济和互联网行业的快速发展催生了共享汽车出行模式。用户可以通过共享汽车APP搜索、解锁并驾驶附近可用的共享汽车,完成出行后将车辆归还,实现便捷灵活的出行方式。最初的共享汽车行业采用双向模式,要求用户在指定时间内将车辆归... 详细信息

共享经济和互联网行业的快速发展催生了共享汽车出行模式。用户可以通过共享汽车APP搜索、解锁并驾驶附近可用的共享汽车,完成出行后将车辆归还,实现便捷灵活的出行方式。最初的共享汽车行业采用双向模式,要求用户在指定时间内将车辆归还到指定停车场,但这种模式限制了用户的灵活性。为了满足市场需求,共享汽车逐渐发展为单向模式。在单向模式下,用户可以选择将车辆停放在运营区域内的停车场或者任意位置。前者被称为非浮动模式,意味着车辆需停放在指定的停车场内;而后者则是自由浮动模式,表示车辆可以停放在任意位置,本文称作任意还模式。任意还模式下用户只需将车辆停放在附近位置即可结束行程,这为用户提供了更大的灵活性和便捷性。因此,EVCARD等共享汽车平台为了拓展市场广泛采用了更受用户青睐的任意还模式。然而,在任意还模式下,可停放的位置范围非常广,导致用户使用完车辆后车辆分散在各个地点。通常情况下,用户取车地点会集中在交通流量大的区域,但是用户行程结束后,共享汽车会分散到需求较少的地点。为了集中管理、运营和维护,以确保交通流量大的区域内用户的取车需求,并减少不必要的停车成本和违规问题,需要解决共享汽车车辆位置不平衡的问题。一般由运营商主导解决车辆位置不平衡问题,运营商可以为用户的行程定不同的价格,如果用户的行程帮助运营商把车辆往需求量更大的地点移动,给予行程优惠。这种方法从理论上能以很小的成本解决车辆不平衡问题,但是实际上利于车辆平衡的用户行程往往较少,所以运营商主要采用雇佣员员工为重新安置车辆的策略来解决车辆存量不平衡问题。运营商可以雇佣员工骑行折叠电动车前往分散在外的车辆,将折叠电动车放置待安置车辆后备箱之后驾驶车辆到指定停车场,再去安置其他车辆到停车场。运营商需要确定员工数量,然后为每一个员工确定安置的车辆、顺序和路线,在这个过程中需要尽可能的节省重新安置过程的成本。本文将该问题定义为共享汽车重新安置成本最小化问题。确定共享汽车重新安置成本最小化问题的决策路线是主要的核心问题,该问题属于车辆路径规划问题。本文在传统车辆路径规划问题的基础上额外考虑了任意还共享汽车运营模式下的员工重新安置过程中取车送车的顺序和成本,员工的可安置车辆数和雇佣成本,停车场容量和位置等因素。本文旨在解决共享汽车重新安置成本最小化问题,提出了一个针对共享汽车重新安置成本最小化的整数规划模型,并规划了员工重新安置活动的路径。优化目标是降低整个重新安置过程的成本。在建模过程中,本文引入了两组等价的约束条件。该模型是NP难问题VRP的扩展,同样属于NP难问题。为了在有限时间内得到令人满意的解决方案,本文提出了一种新颖的种群式概率构造启发式算法,用于求解共享汽车重新安置成本最小化模型。本文基于大连市某共享汽车运营项目的真实数据特征生成了大量实例,以模拟实际运营情况下的数据。随后,本文进行了对比实验,验证了种群式概率构造算法整体和相关组件的性能和优势。实验结果表明,种群式概率构造算法在实际测试中无论是求解时间还是解的质量方面都表现良好。此外,本文针对不同算例类型给出了不同的解决方案,并分析了不同算例下总安置成本的表现。研究结果显示,用户停车位置分布在停车场周围分布能够降低成本,减少用户停车位置随机分布所带来的负面效应。基于研究结论,本文提出了一些帮助运营商降低成本的管理启示。一方面,运营商可以从用户端出发,建议或鼓励用户将停车点调整至靠近停车场的位置。另一方面,运营商可以在有大量用户点随机分散的停车位置区域周围新建停车场,以降低车辆重新安置的总成本。

关键词：任意还模式共享汽车重新安置问题演化算法概率构造算法

来源：评论

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