一种车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择方法技术

本发明专利技术公开了一种车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择方法，其特征在于：该方法采用下列步骤：先通过车联网技术实时读取拼车服务范围内各条路径的距离、车流量等相关数据；接着对获得的数据导入车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择模型中，该模型的构建步骤主要包括拼车协同路线费用的计算、协同路线时间的计算、利用距离矩阵法求单一指标下的最优路线、利用系数法求综合指标下的最优路线；最后实时地为驾驶员推荐最优行驶路线。本发明专利技术针对不同拼车用户的不同需求，让私家车拼车路线的选择更加人性化，协同拼车减少了出行的总距离、总费用、总时间，实现节约化出行。

Collaborative carpool route selection method for uncertain demand in vehicle networked environment

The invention discloses a vehicle networking environment with uncertain demands of collaborative carpool route selection method, which is characterized in that the method adopts the following steps: first, distance traffic and other related data real-time services within each read carpool path connected through the car; then the data into the car networking environment uncertainty collaborative carpool requirements selection model, the model building steps include carpool route cost calculation, collaborative computing, collaborative route time using the distance matrix method for single index under the optimal route, the use of coefficient method for the comprehensive index of the optimal route; finally, in real time for the driver to recommend optimal route. The invention aims at the different requirements of different carpooling users, and makes the selection of the private car carpool route more humanized, and the coordinated carpool can reduce the total distance, the total cost and the total time of travel, and realize the economical trip.

【技术实现步骤摘要】
一种车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择方法
本专利技术涉及绿色智能交通领域，特别是涉及一种车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择方法。
技术介绍
在私家车实时拼车过程中存在许多不确定的因素，如多个实时随机拼车用户、突发事故和道路堵塞以及重新选择路线等问题都会耗费车主和拼车用户的支付成本和行驶时间，从而降低拼车用户的满意度。为了更好的解决这些问题，将拼车平台融入车联网技术，在私家车行驶途中实时获得道路、车辆和其它交通信息的数据资源，方便拼车路线的筛选与重组。车联网可以将各项资讯进行收集、整合和运用变成一个完整性的服务，提供给用户准确、实时和全方位的动态出行资讯，为提高私家车拼车双方的成功性、实时性和过程动态优化性提供了平台和整体生态系统保障。现有的私家车拼车主要为两人合乘，当超过两人合乘时就存在为了增加合乘人员而额外增加合乘时间和路程，由此会导致多人合乘路线不合理，甚至迂回。借助车联网环境下获取的交通信息，可以对不确定的拼车需求进行实时处理，并且能够与其他行驶车辆进行拼车信息的共享，从而实现多车辆间的协同拼车，在最大程度内实现多人合乘拼车时的路线费用成本最低，路程最短，时间最少。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择方法，利用车联网技术获取拼车服务范围内各条路径的距离、车流量等数据，代入费用公式、路阻函数公式，计算出各条路径的行驶费用、行驶时间，然后运用距离矩阵法从各条路径中求出单一指标的最优路线。为了达到综合推荐最优路线的效果，引入样本权重系数概念，以实现将这三个指标结合来对协同路线进行综合推荐最优，并以实施例进行方法应用。为实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：本专利技术提供了一种车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择方法，该方法包括：步骤1：车联网环境下拼车范围内各条路径的距离、车流量数据的实时获取。步骤2：车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择模型的构建。步骤3：车联网环境下不确定需求的协同拼车路线推荐。其中，步骤1中所述的路径的距离和车流量的数据通过车联网技术获得，即车联网环境下通过人-车-路三者的动态联系，将数据实时呈现出来。其中，步骤2中所述车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择模型的构建，其步骤如下：第一步：拼车协同路线费用计算方法本方法中的实时拼车协同路线计费主要考虑油耗费用和拼车人数。关于这两部分的设计原则是：(1)私家车拼车的油价为每公里0.8元。(2)拼车人数对拼车用户的分摊费用有影响,每增加一位拼车用户，则多增加0.03元的油耗费用。(3)路线费用可加原则，考虑协同路线拼车费用，则对路网的每条路径进行费用计算，最后可相加得到总的拼车费用。在以上设计原则的基础上，建立每条路线的费用公式如式(1)所示：Ci＝(0.8+0.03n)×di(1)其中：Ci是第i条路线上的费用，n是拼车人数，di是第i条路线上的距离。第二步：协同路线的时间计算方法车联网环境下的拼车平台会综合考虑拼车路线的路阻状况，为车主重新推荐新的行车路线，以节省行驶时间。将拼车服务范围内每两个节点看作一对起止对(OD对)，每一OD对之间都有m条随机路径，每条路径都有其自己的路阻和通行能力。考虑到有可能在选择的路径中发生阻塞，这会导致路阻的变化，拥挤系数增大，通行能力降低，由此耗费大量的时间。构建路阻函数相关公式如式(2)：其中：vk是某一时刻汽车在路段上的行驶速度，vf是自由流时的行车速度，k是某一时刻汽车在路段上的车流密度，kmax是堵车时的车流密度。根据速度、流量、密度之间的公式关系即qk＝vk×k，其中qk为流量，可以推导出式(3)：此推导公式可以求出路段上的流量最大值，即当时，路段上的流量最大，其值为同时也是此路段的通行能力，设此路段的通行能力为C，将代入到路阻函数公式可得出此路段行车速度为现假设路段的长度为l,那么路段的行驶时间就是而在自由行驶状态下的路段行驶时间为根据t和t0可以推出行驶速度为路阻函数又可以表示为k的函数，即再将vk和k的函数代入qk得式(4):上式可以转换为关于的方程形式得式(5)：不发生意外堵车事故时，即qk≤C时，该方程的解为式(6)：因此，行驶时间计算公式为式(7)：其中：t0是路径长度与自由流车速的比值，自由流车速即为设计车速vf。q是每条路径的交通流量，可以在车联网环境中实时获取。C是路径的最大通行能力即设计能力，是固定值。第三步：利用距离矩阵法求单一指标下的最优路线本方法利用距离矩阵法求出费用、时间、距离三个指标中单一条件下的最优路线。距离矩阵表示法：邻接矩阵表示法中规定了如下的公式用于表示两结点的连接信息:其中：A[i,j]代表邻接矩阵结点i与j的距离，w为权值，在图的带权邻接矩阵中用插入顶点的方法依次构造出n个矩阵D(1)、D(2)、…D(n)，使最后得到的矩阵D(n)成为图的距离矩阵，同时也求出插入点矩阵以便得到两点间的最短路径。算法原理：把带权邻接矩阵作为距离矩阵的初值，(1)(2)在D(n)中，若i＝j,则否则转(3)(3)若或(l＝1,2,3,…,n),且则否则转(4)(4)若i<j,则否则，若且则记下l,并在距离矩阵中对应的元素换成l,表明经过该次迭代后从节点vi出发到节点vj最短路长值为(5)若D(k+1)＝D(k)，结束；否则k＝k+1,转(2)。第四步：利用系数法求综合指标下的最优路线本方法中对时间、费用、距离三个因素所设置的权重比重不同，对所求最优路线的结果有很大影响。引入样本权重系数F，每条路线上的F的计算公式为式(8)：F＝A+B+C(8)其中：A＝αd，B＝βt，C＝γc；α、β、γ分别表示距离、时间、费用的权重；A为赋值后的距离值，B为赋值后的时间值，C为赋值后的费用值。距离、时间、费用单位不同，为了对一些数据或者指标对比，要归一化单位，选择min-max标准化，将其归化到[0,1]区间，转换函数为式(9)：其中：x为样本数据，xk为归一化后的样本数据，xmin为样本数据中的最小值，xmax为样本数据中的最大值，d、t、c分别表示每条路线上归一化之后的距离、时间和费用数值。为避免计算结果出现特殊情况，如一个因素数据很大，两个因素数据很小，结果还是最优的情况，那么就不能仅靠选F是最大的或最小的为最优了，需要对三个因素所占的比重进行约束，即满足的要求，在所有条件都符合的情况下，选择F最小的路线为最优。其中，步骤3中所述车联网环境下不确定需求的协同拼车路线推荐，主要是将步骤1中车联网环境中获取的实时数据导入到步骤2中的不确定需求的协同拼车路线选择模型的构建中，可实时地为驾驶员推荐最优行驶路线。本专利技术的有益效果在于：通过对多个路线指标单独和综合考虑，使得路线选优更加全面。同时，对不同拼车用户的不同需求，让私家车拼车路线的选择更加人性化。从私家车实时拼车的角度对协同拼车路线的多个指标进行计算，并通过引入权重系数的方法综合多个指标以达到综合推优的效果。协同拼车与不协同拼车相比，在总距离、总费用和总时间上均实现节约化。附图说明图1为车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择方法流程示意图；图2为淮安某区域路网距离图；图3为路网路径的交通流与时间标记图；图4为路网路径费用标记图；图5为部分路径及其权值本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：车联网环境下拼车范围内各条路径的距离、车流量数据的实时获取；步骤2：车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择模型的构建；步骤3：车联网环境下不确定需求的协同拼车路线推荐。

【技术特征摘要】
1.一种车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：车联网环境下拼车范围内各条路径的距离、车流量数据的实时获取；步骤2：车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择模型的构建；步骤3：车联网环境下不确定需求的协同拼车路线推荐。2.根据权利要求1所述的一种车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择方法，其特征在于：所述的步骤1中路径的距离和车流量的数据通过车联网技术获得，即车联网环境下通过人-车-路三者的动态联系，将数据实时呈现出来，读取路径的距离,路径的车流量。3.根据权利要求1所述的一种车联网环境下不确定需求的协同拼车路线选择方法，其特征在于：所述的步骤2中不确定需求的协同拼车路线选择模型的构建，其步骤如下：第一步：拼车协同路线费用计算方法；第二步：协同路线的时间计算方法；第三步：利用距离矩阵法求单一指标下的最优路线；第四步：利用系数法求综合指标下的最优路线。4.根据权利要求3所述的不确定需求的协同拼车路线选择模型的构建方法，其特征在于：本方法的实...

【专利技术属性】
技术研发人员：周桂良，包天雯，毛丽娜，黄丽君，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：江苏,32