一种共享自行车调度方法与调度系统技术方案

本发明专利技术提供一种共享自行车调度方法和调度系统，该调度方法和调度系统针对共享自行车调度问题建立VRPSPD模型，并通过混合变邻域离散粒子群算法求解模型得到最优调度方案；由于本发明专利技术建立的VRPSPD模型整合了图论理论和混合整数规划理论，同时结合VRPSPD模型和m‑TSP模型建立，因此更加全面；且采用的混合变邻域离散粒子群算法结合了离散粒子群收敛快、精度高的能力和变邻域搜索算法的局部搜索能力，可以防止离散粒子群在优化过程中陷入局部最优，从而能得到真正的最优调度方案，以解决共享自行车的调度问题，提高共享自行车的运转效率和管理调度水平，有效提高车辆使用率。

A scheduling system and scheduling system for shared bicycles

【技术实现步骤摘要】
一种共享自行车调度方法与调度系统
本专利技术涉及共享自行车调度
，具体涉及一种共享自行车调度方法与调度系统，尤其涉及一种基于共享自行车调度问题的VRPSPD问题及混合变邻域离散粒子群算法的共享自行车调度方法与调度系统。
技术介绍
共享自行车(单车)是指企业在校园、地铁站点、公交站点、居民区、商业区、公共服务区等提供自行车(单车)共享服务，是一种分时租赁模式。共享单车是一种新型共享经济。目前上市面上出现的共享单车品牌很多：以ofo小黄车和摩拜单车为主，其他还有智享单车、永安行、hellobike(哈罗单车)等。截至2016年底，第三方数据研究机构比达咨询发布的《2016中国共享单车市场研究报告》显示，中国共享单车市场整体用户数量已达到1886万，预计2017年，共享单车市场用户规模将继续保持大幅增长，年底将达5000万用户规模。交通部科研院联合高德地图等发布的《2017年第二季度中国主要城市交通分析报告》显示：一方面，共享单车在一定程度上减缓了地铁周边和城市的拥堵状况；另一方面，共享单车乱停乱放也使地铁周边拥堵加剧。若共享单车增加合理调度，可减少近3成的投放量。以北京市五环区域为例，若投放70万辆共享单车并合理摆放，在不调度的情况下，平均能将75％的出行需求潜力转换为出行量，且单车在工作时段停放集中，占用道路资源严重，夜间停放则相对分散，不易管理。若增加合理调度，可减少27％的单车投放量，即51万辆单车就能将75％的出行需求潜力转换为出行量。因此，共享单车运营商应充分利用智能化手段，提高单车运转效率和管理调度水平，有效提高车辆使用率。这样不仅能降低车辆投放带来的成本，还能减少单车集中停放给道路环境带来的影响，实现企业与社会及单车使用者多赢的目标。车辆路径问题VRPSPD(VehicleRoutingProblemwithSimultaneousDelivery),VRPSPD问题是车辆路径问题(VRP)的一种扩展，在VRPSPD问题中，客户的需求是双重的，即同时有取货需求和送货需求，不可以将两者分开独立进行服务，也就是说客户只接收依次服务。VRPSPD问题由Min[1]于1989年首次提出，解决了车辆数确定和车辆负载能力有限的情况下，一个中心图书馆与22个地方图书馆之间图书发送与回库的问题，使用了先聚类后排序的方法，将每个聚类中的TSP问题作为子问题进行优化。之后的十多年中，这一领域的研究相对较少，直到近年来，一些学者开始关注并继续研究这一问题。Halse[2]使用先聚类后排序以及3-OPT算法求解了一个仓库下多辆车的VRPSPD问题；Gendreauetal.[3]研究了只有一辆车的VRPSPD问题，首先解决TSP问题，然后在TSP路径上安排送货和取货的次序；Dethloff[4]首次从逆向物流的角度来研究这个问题，建立了VRPSPD的数学模型，提出了一种基于插入的启发式算法和基于车辆服务自由度的插入准则，通过保持较高的车辆当前剩余空间，增大车辆访问剩余客户的自由度。Tang&Galvao[5]提出了两种局部搜索启发式算法，第一种是对路径分割算法的改进，第二种是对sweep算法的应用改进，并建立了VRPSPD的一种可替代的数学模型，利用解决VRPB问题的方法解决了只有一辆车的VRPSPD问题；Tang&Galvao[6]首次提出了具有车辆最大行程约束的VRPSPD问题的数学模型，并使用禁忌搜索算法以及混合的局部优化算法进行求解；AngelelliandMansini利用分支定界法和分支价格法的精确算法解决了带时间窗约束的VRPSPD问题。对于共享自行车的VRPSPD问题，首先，需要针对本专利技术拟解决的共享自行车的调度问题，建立一个VRPSPD模型，由于现有的共享自行车调度问题涉及多辆调度车，因此建立的VRPSPD模型会涉及到多个数据之间的组合优化，其复杂度较大，传统求解VRPSPD问题模型不可行，因此，若要求解本专利技术拟解决的共享自行车的问题建立的VRPSPD模型，还需要寻求一种新的只能算法才能求得最优调度方案。对比文件1：CN104916124B公开一种基于马尔可夫模型的公共自行车系统调控方法，其主要采用OD矩阵统计推断实时进行公共自行车系统调度。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种共享自行车调度方法和调度系统，该调度方法和调度系统针对共享自行车调度问题建立VRPSPD模型，并通过混合变邻域离散粒子群算法求解模型得到最优调度方案；由于本专利技术建立的VRPSPD模型整合了图论理论和混合整数规划理论，同时结合VRPSPD模型和m-TSP模型建立，因此更加全面；且采用的混合变邻域离散粒子群算法结合了离散粒子群收敛快、精度高的能力和变邻域算法的局部搜索能力，可以防止离散粒子群在优化过程中陷入局部最优，从而能得到真正的最优调度方案，以解决共享自行车的调度问题，提高共享自行车的运转效率和管理调度水平，有效提高车辆使用率。为了解决上述技术问题，本专利技术采用以下技术方案：提供一种共享自行车调度方法，具体包括如下步骤：S1、确定共享自行车调度问题：S101、已知n个自行车站点(1,2,3，...,n)，第i个自行车站点的调度量为qi：如果qi＜0，站点i需要从调度车上卸载|qi|辆；如果qi＞0，站点i中的qi辆车需要装入到调度车；破损自行车的数量为pi；通过多辆调度车的同时运行，来服务完所有站点，每个站点i(i＝1,2,...,n)都有调度量pi和破损量qi，每辆调度车的容量为Q，且对于每个站点：qi≤Q，pi≤Q；S102、利用有向带权图G描述调度车对自行车站点自行车进行调度和对破损自行车辆的收集，设G＝(V,A,C)，其中：V代表自行车站点集合，V＝{i|i＝0,1,...,n}(0代表调配中心，其他为站点序号)；A代表连接各个自行车站点之间的弧集合，A＝{(i,j)|i,j∈V}；C代表各个连接弧的权重值，C＝{cij|(i,j)∈A}，cij表示从站点i到站点j之间的费用(比如：距离、时间等)；S103、确定自行车调度模型的解果由符合以下约束条件的m条路径组成：(1)每辆调度车都是从仓库出发，最后回到仓库，即起点和终点一致；(2)每个自行车站点只能被一辆调度车访问一次；(3)任意一条路径弧后的调度车的总装载量不能超过调度车的容量Q，当调度车不能够满足站点的调度需求、回收需求或无法满足车辆负载约束的时候，就返回仓库；(4)最小化每条路径的调度车辆的空载量。(5)最小化总路径费用；S2、建立自行车调度VRPSPD数学模型：S201、首先建立目标函数：min∑i∈V∑j∈V∑k∈Kcijxijk；目标函数是使调度车运行最小；S202、然后设定约束条件：设定约束条件(1)：约束条件(1)从点的角度进行约束，确保除自调度车的停靠点外的其他自行车站点只能被访问一次，也保证每个点都被访问到；约束条件(2)：约束条件(3)：约束条件(4)：约束条件(3)、(4)能确保有m辆调度车从停靠点出发最终回到停靠点；约束条件(5)：约束条件(6)：约束条件(6)是第k辆调度车的初始载重量；约束条件(7)：∑k∈KL0k≥max{0，-Qtot}；约束条件(7)能确保每辆调度车的载重量为正值；同时满足通本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种共享自行车调度方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1、确定共享自行车调度问题：S101、已知n个自行车站点(1，2，3，...，n)，第i个自行车站点的调度量为qi：如果qi＜0，站点i需要从调度车上卸载|qi|辆；如果qi＞0，站点i中的qi辆车需要装入到调度车；破损自行车的数量为pi；通过多辆调度车的同时运行，来服务完所有站点，每个站点i(i＝1，2，...，n)都有调度量qi和破损量pi，每辆调度车的容量为Q，且对于每个站点：qi≤Q，pi≤Q；S102、利用有向带权图G描述调度车对自行车站点自行车进行调度和对破损自行车辆的收集，设G＝(V，A，C)，其中：V代表自行车站点集合，V＝{i|i＝0，1，...，n}(0代表调配中心，其他为站点序号)；A代表连接各个自行车站点之间的弧集合，A＝{(i，j)|i，j∈V}；C代表各个连接弧的权重值，C＝{cij|(i，j)∈A}，cij表示从站点i到站点j之间的费用(比如：距离、时间等)；S103、确定自行车调度收集模型的结果，由符合以下约束条件的m条路径组成：(1)每辆调度车都是从仓库出发，最后回到仓库，即起点和终点一致；(2)每个自行车站点只能被一辆调度车访问一次；(3)任意一条路径弧后的调度车的总装载量不能超过调度车的容量Q，当调度车不能够满足站点的调度需求、回收需求或无法满足车辆负载约束的时候，就返回仓库；(4)最小化每条路径的调度车辆的空载量；(5)最小化总路径费用；S2、建立自行车调度VRPSPD数学模型：S201、首先建立目标函数：min∑i∈V∑j∈V∑k∈Kcijxijk；S202、然后设定约束条件：设定约束条件(1)：...

【技术特征摘要】
1.一种共享自行车调度方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1、确定共享自行车调度问题：S101、已知n个自行车站点(1，2，3，...，n)，第i个自行车站点的调度量为qi：如果qi＜0，站点i需要从调度车上卸载|qi|辆；如果qi＞0，站点i中的qi辆车需要装入到调度车；破损自行车的数量为pi；通过多辆调度车的同时运行，来服务完所有站点，每个站点i(i＝1，2，...，n)都有调度量qi和破损量pi，每辆调度车的容量为Q，且对于每个站点：qi≤Q，pi≤Q；S102、利用有向带权图G描述调度车对自行车站点自行车进行调度和对破损自行车辆的收集，设G＝(V，A，C)，其中：V代表自行车站点集合，V＝{i|i＝0，1，...，n}(0代表调配中心，其他为站点序号)；A代表连接各个自行车站点之间的弧集合，A＝{(i，j)|i，j∈V}；C代表各个连接弧的权重值，C＝{cij|(i，j)∈A}，cij表示从站点i到站点j之间的费用(比如：距离、时间等)；S103、确定自行车调度收集模型的结果，由符合以下约束条件的m条路径组成：(1)每辆调度车都是从仓库出发，最后回到仓库，即起点和终点一致；(2)每个自行车站点只能被一辆调度车访问一次；(3)任意一条路径弧后的调度车的总装载量不能超过调度车的容量Q，当调度车不能够满足站点的调度需求、回收需求或无法满足车辆负载约束的时候，就返回仓库；(4)最小化每条路径的调度车辆的空载量；(5)最小化总路径费用；S2、建立自行车调度VRPSPD数学模型：S201、首先建立目标函数：min∑i∈V∑j∈V∑k∈Kcijxijk；S202、然后设定约束条件：设定约束条件(1)：约束条件(2)：约束条件(3)：约束条件(4)：约束条件(5)：约束条件(6)：约束条件(6)是第k辆调度车的初始载重量；约束条件(7)：∑k∈KL0k≥max{0，-Qtot}；约束条件(8)：约束条件(9)：约束条件(10)：约束条件(11)：约束条件(12)：约束条件(13)：Lkj≤Q，j∈V0，k∈K；约束条件(14)：上述约束条件(1)-(14)中各符号的定义如下：V：站点集；A：弧集；N：自行车车站点个数；pi：表示站点i上的破损自行车的数量，pi≥0k：第k辆调度车，K是调度车辆的集合，k＝1，2...，mm：调度车的个数；Q：调度车的容量；qi：站点i的需求，对于每一个i∈V，已知需求qi，同时单车仓库q0＝0.需求可正可负；如果qi＜0，站点i需要从调度车上卸载|qi|辆，如果qi＞0，站点i中的qi辆车需要装入到调度车；cij：弧(i，j)上的成本；L0k：第k辆调度车离开depot点0之后装载数量，j∈V；Lk0：第k辆调度车回到depot点0时的装载数量，j∈V；Lkj：第k辆调度车通过点j之后装载数量，j∈V0；fij：给出了弧(i，j)上的流量，即通过弧(i，j)上的调度车的装载量，对于任意(ij)∈A；gij：为通过弧(i，j)的调度车的剩余空间，对于任意S3、采用混合变领域离散粒子群算法求解步骤S2中建立的自行车调度数学模型，获得最终调度方案。2.根据权利要求1所述的一种共享自行车调度方法，其特征在于，上述步骤S3中采用的混合变邻域离散粒子群算法是结合离散粒子群算法和变邻域搜索算法的一种混合算法，其求解步骤S2中建立的自行车调度数学模型的具体求解过程具体包括如下步骤：S301、初始化离散粒子群根据随机排列xi，j∈[1，51]，i∈[1，popsize]，j∈[1，length]整数，获得原始粒子Xi＝{xi，j|xi，j∈[1，51]，i∈[1，popsize]，j∈[1，length]}，再根据上述约束条件对原始粒子分段，获得粒子编码结果；S302、计算适应度根据如下适应度计算公式，计算出适应度：上述适应度计算公式中：X(i)表示在初始粒子中的路径数据编号；ci，j表示为从i地到j地的车辆费用(路程)；fitness为粒子的适应度；S303、选取粒子历史最优值和全局最优值；S304、运用变邻域搜索算法对更新后的粒子历史最优和全局最优进行变邻域操作；S305、更新粒子速度和粒子位置以更新粒子群获得最优调度方案根据如下公式(1)更新粒子的飞行速度：公式(1)中：ω：为惯性权值；r1r2：为分布于[0-1]之间的随机数；c1c2：分别为粒子的学习因子和社会因子；为个体的最优粒子位置；为粒子群的全局最优粒子位置；n：为当前的迭代次数；Vn+1：为粒子的更新速度；Vn：为粒子的当前的速度；Xn：为粒子当前的位置；根据如下公式(2)更新粒子的位置：公式(2)中：Xn：为粒子的当前位置；Xn+1：为粒子的更新位置；Vn+1：为粒子的更新速度；依次进行迭代；当满足如下收敛条件时，终止；fitness(n+1)＝fitness(n)或迭代次数≥iteration；上述收敛条件中：fitness(n+1)为第n+1次迭代计算时的fitness值；fitness(n)为第n次的fitness值；iteration为最大的迭代次数；否则继续进行迭代，直至找到最优调度方案。3.根据权利要求2所述的一种共享自行车调度方法，其特征在于，步骤S304中的所述变邻域搜索算法为：开始输入一个初始解s0，然后依据所提供的邻域结构获得一个新的解s′，进行局部搜索，如果新解满足接受条件，就将当前解替换为s′，否则当前解仍为s0。按照上述的步骤进行反复的寻找，获得改进后的解s′。4.根据权利要求2或3所述的一种共享自行车调度方法，其特征在于，所述变邻域搜索算法的邻域结构包括：插入邻域结构、交换邻域结构、2-opt邻域结构。5.根据权利要求1-3任意一项所...

【专利技术属性】
技术研发人员：张生，向冠华，
申请(专利权)人：长沙理工大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43