共享单车调度模型及算法研究

共享单车运营过程中出现的周转率低、调度成本过高等问题制约了城市慢行交通的发展。针对现有自行车调度模型假设条件的局限性,提出共享经济模式下转运最大化策略。在详细分析共享单车调度成本及相关参数的基础上,以成本最小和投放率最高为目标建立了共享单车调度模型。引入精英策略和进化算子对遗传算法进行改进,并采用TOPSIS法在改进算法求解出的有效路线集中选择最优路线。选取北京市某区域进行仿真分析,结果表明改进算法寻优能力较好。与常规调度模型相比,可选择调度路线增加了74.3%,平均调度成本进一步降低了18.3%.     

共享单车分层调度策略研究

针对共享单车乱停乱放、故障率高、时空分布不均等特点,解决调度中效率低下、成本过高的问题,提出了一种共享单车分层调度策略,将调度区域划分为道路层和小区层,采用不同类型的调度车辆完成故障车的收集、正常车的收集与投放工作。以时间成本最小为优化目标,考虑调度车容量约束和补给约束,建立了多车次的静态调度模型。案例分析表明,该模型可以有效地指导调度路径的优化调整; 3种策略的调度成本分析也表明,构建的分层调度模式在经济成本上具有明显优势。     

考虑移步需求的无桩型共享单车动态调度研究

共享单车系统自发的不均衡性导致单车数量分布与用户需求分布之间产生偏移，降低了系统服务能力，需要调度实现再平衡. 现有动态调度算法缺乏考虑起点车辆供给不足，用户在出行过程中“再次”取车的移步需求，难以准确识别用户真实的出行需求分布，降低了调度效果. 本文提出以用户出行选择行为为下层，以调度车辆路径规划为上层的双层规划模型框架，设计结合仿真系统的启发式求解算法. 算例场景基于上海市虹口、杨浦区共享单车历史出行数据搭建，并进行网格化处理. 算例结果表明，模型能有效识别移步需求，提高共享单车的供需匹配能力. 针对各类调度资源配置情况，共享单车的供需匹配率提升18.07%~ 19.89%，提高了共享单车系统的管理效率.     

基于Fisher算法的无桩共享单车故障预测

无桩共享单车故障的主要诊断方式为人工定期维修和APP用户反馈,但在诊断过程中存在浪费劳动力和资金、报修率较低等问题.因此,单车的故障率居高不下,严重影响用户的使用体验,不利于共享单车企业的未来发展.为提高故障诊断效率并节约成本,结合大数据技术,提出共享单车故障预测模型及求解算法进行探究:以无桩共享单车的行驶时间和行驶距离作为输入,构建有条件约束的故障预测模型;针对模型计算的复杂性,利用Fisher线性判别法设计模型的求解算法;最后,对北京市某地区的哈啰单车系统进行案例分析,验证模型和算法的有效性.结果表明:与传统的两种方法相比较,该模型可快速预测该地区的故障无桩共享单车,且准确率高达86.13％,能够显著降低无桩共享单车的故障率并节约成本.     

高校无桩式公共自行车规划与调度——以西南林业大学为例

自2016年下半年以来,随着移动互联网技术的成熟,基于共享经济+智能硬件的无桩式公共自行车(共享单车)取得了蓬勃发展,为中短距离出行,长距离换乘问题提供了有效的解决方案。文中基于四阶段法,探讨了适合高校的交通发生与吸引量的预测方法和无桩式公共自行车的使用需求预测方法,并建立了基于最短路径的单车场夜间调度模型并设计了改进型蚁群算法对模型求解,以提高投放效益和用户体验,降低调度成本。     

多车场协同运输的公共自行车调度方法研究

为改善城市公共自行车使用过程中“借车难,还车难”的问题,针对公共自行车调度问题展开研究。通过构建一个多车场协同运输的公共自行车调度优化模型,分析公共自行车系统静态调度的最优路径问题。在模型求解方面,设计一种融合遗传算法和禁忌搜索算法的启发式求解算法,通过M atlab编程对模型进行求解。最后,以中山市公共自行车系统为例进行分析,结果显示本调度方法比传统调度方法节约9.3％的调度成本。     

场面航空器滑行时空协同优化模型

引入双层规划方法, 研究了场面航空器在滑行道系统中的滑行调度问题; 考虑了成本与冲突对场面航空器运行效率和安全的影响, 以航空器推出延迟时间与滑行路径作为决策变量, 以航空器在滑行道系统中滑行过程无冲突与场面航空器的总滑行距离最短为目标函数, 构建了场面航空器滑行时空协同优化模型; 针对航空器滑行道调度问题的特点, 设计了适用于航空器滑行时空协同优化模型的双层规划算法, 以降低场面航空器滑行距离和等待时间; 为了验证航空器滑行时空协同优化模型及算法的有效性, 对比了先到先服务调度方案的计算结果, 分析了滑行等待时间与滑行距离对场面航空器运行效率的影响。研究结果表明: 场面航空器滑行时空协同优化模型与先到先服务的航空器调度方案相比, 保证了航空器滑行过程无冲突, 将16架次航空器的总滑行距离从40 690 m降至37 700 m, 降低了8%;航空器平均运行时间为254 s, 提升了滑行道系统的整体运行效率; 在复制组数为100与变异概率为0.4的条件下, 采用场面航空器滑行时空协同优化模型能够在412 s内获得最优解, 求解效率与收敛性显著。可见, 采用场面航空器时空协同优化模型在保障航空器滑行安全的前提下, 能有效提高场面航空器滑行调度效率, 降低航空器运行成本, 能够为繁忙机场滑行道调度提供决策支持。      

集装箱码头混合交叉作业集成调度模型

针对集装箱码头进出口作业系统中泊位分配、装卸作业、水平搬运等诸多环节之间的关系,分析了现有进出口作业系统对集装箱码头生产效率与运营成本的影响。运用系统工程优化理论,提出混合交叉作业集成调度方法与同步优化技术,以泊位分配、设备配置、集装箱卡车(集卡)行驶路径为决策变量,以集装箱码头最小运营成本为目标函数,建立了三阶段集成调度优化模型,设计了双层遗传求解算法。在双层遗传算法中,上层遗传算法用于搜索集装箱码头设施设备的合理配置组合,下层遗传算法在上层算法的基础上优化集卡行驶路径。计算结果表明:与独立装卸作业过程相比,使用混合交叉作业集成调度模型时,集卡数量为22veh,减小了66.2%,集卡行驶总距离为10 389.8km,减小了17.4%;与单独调度方式相比,使用混合交叉作业集成调度模型时,集卡行驶总距离减小了14.5%,码头运营总成本为84 266.2元,降低了4.6%。可见,使用集装箱码头混合交叉作业集成调度模型,能有效提高集装箱码头生产效率,明显降低运营成本。     

基于快速需求响应的城市公交在线调度方法研究

通过研究制约公交系统运行效率的问题,提出了一种旨在快速响应乘客出行需求的"小粒度"频繁调度方法,构建了以"小粒度"时段为调度周期的多日标优化模型.针对模型特征设计了实现在线调度的改进遗传算法,结合启发信息控制变异位置、增加修复算子,解决了染色体变长和跨维搜索难题.利用仿真试验验证了方法的有效性,结果表明,算法能在较短时间产生调度方案,满足在线调度要求;与传统的基于统计数据的调度方案相比,模型能有效优化出行成本和运营成本.     

主动配电网的两阶段优化调度模型

为了减小可再生能源和负荷的功率预测误差对主动配电网调度策略的影响,解决DG(distributed generation)在配电网中的过压问题,提出了包括日前经济优化和日内滚动修正两阶段优化调度方法,以配电网运行成本最低为目标函数,建立了日前优化调度模型;引入DG的有功功率削减量和无功功率作为松弛变量,以配电网的调度成本和网络损耗最小为目标函数,建立了日内滚动优化模型.将本文模型应用于IEEE34节点配电网进行实例分析,结果表明:用本文模型优化后的调度策略使配电网运行成本减少了3.27%,网络损耗降低了0.22%,越限的母线电压恢复到正常范围内.