一种公共自行车预约调度与路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种公共自行车预约调度与路径规划方法，依次包括以下步骤：根据公共自行车服务站点调度信息和现有运输车资源，确定问题约束条件，构建数学模型；把该模型转化为伪旅行商问题模型；采用改进智能水滴算法求解该伪旅行商问题模型，求得各运输车的最优服务站点的次序，所用运输车车辆数和各运输车初始所带公共自行车车辆数。本发明专利技术针对智能水滴算法启发性不足，容易陷入局部最优等缺点，提出了基于最优候选结点子群的选择策略，提高了搜索效率和算法精度；本发明专利技术提出了把公共自行车预约调度与路径规划模型转化为伪旅行商问题模型，提出了相应求解方法，消除了不可行解问题，提高了求解方法的效率与精度。

A reservation scheduling and path planning method for public bicycles

【技术实现步骤摘要】
一种公共自行车预约调度与路径规划方法
本专利技术涉及城市智能公共交通系统
，具体涉及一种公共自行车预约调度与路径规划方法。
技术介绍
随着环境污染日趋严重，“绿色出行”理念越来越深入人心，公共自行车系统应时而生，并得到迅猛发展。但在实际运营过程中存在调度问题，即如何解决用户“借车难、还车难”和如何使城市公共交通管理机构运营成本最小化，始终制约着公共自行车系统的长期发展。根据国内外运营经验和相关研究成果发现，合理的调度是解决这些问题的关键所在。目前已经有一些人对这些问题进行了研究，但提出相应的调度算法均容易陷入停滞。例如：神经网络法需要大量的训练数据，算法收敛慢，搜索能力不高；蚁群算法具有搜索时间长，容易陷入局部最优的缺点；遗传算法有计算速度慢，容易过早收敛等缺点。智能水滴算法是一种新型群体智能算法，在短时间内可以得到更优的解，并在多个领域得到验证，例如：旅行商问题、调度问题、车辆路径规划问题等。该算法本身存在启发性不足和容易陷入局部最优的缺点。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：在现有的公共本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种公共自行车预约调度与路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：/n1)建立本地数据库，进行数据预处理，具体步骤为：/n1a)读入公共自行车服务站点数量N

【技术特征摘要】
1.一种公共自行车预约调度与路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：
1)建立本地数据库，进行数据预处理，具体步骤为：
1a)读入公共自行车服务站点数量Nc，服务中心与服务站点之间的距离向量，服务站点与服务站点之间的距离矩阵；读入服务站点的预约时间段和调度量；
1b)读入公共自行车服务中心运输车数量K，运输车装载量Q和运输车服务不同需求的服务站点的时间；
1c)设定运输车以相同速度出发并设定运输车速度，由步骤1a)所得服务中心与服务站点之间的距离向量，服务站点与服务站点之间的距离矩阵，求出服务中心与服务站点之间的距离时间向量，服务站点与服务站点之间的距离时间矩阵；
2)根据问题的描述，确定问题的约束条件，建立公共自行车预约调度与路径规划模型的数学模型；
3)把步骤2)中所得数学模型转化为伪旅行商问题：即将站点视为城市点，运输车视为旅行商人，运输车寻找一条遍历所有站点的回路，使所述回路的目标函数值最小，且各站点只能被遍历一次；
4)采用智能水滴算法对步骤3)所得伪旅行商问题模型进行求解；
5)输出最优公共自行车调度模型的目标函数值，调度路径规划结果，即各运输车服务站点的次序，所用运输车车辆数和各运输车初始所带公共自行车车辆数。


2.根据权利要求1所述的一种公共自行车预约调度与路径规划方法，其特征在于，所述步骤2)中，根据问题的描述，确定问题的约束条件，建立公共自行车预约调度与路径规划模型的数学模型，其具体步骤为：
2a)建立数学模型，包括以下限制条件：
(2a1)在整个区域内公共自行车服务中心只有1个，运输车从服务中心出发，沿着某条路线逐个服务站点，最终回到服务中心，形成一个封闭的行驶路径；
(2a2)每个站点接受服务的时长与站点的调度量呈正比关系，调度量越大，装载时间越长，每辆运输车装载自行车数量固定；
(2a3)每个站点仅由一辆运输车服务，且一次完成对该站点的服务；
(2a4)每个站点的调度量不能超过运输车最多可装载的自行车数量，且在调度过程中，运输车上的自行车数量不能超过其载运能力；
(2a5)运输车服务站点的时间必须满足对应的时间窗要求，不允许站点在时间窗上限之后访问对象，在时间窗下限之前访问对象会产生等待成本，在时间窗之内访问对象不产生等待成本；
2b)根据以上条件，建立公共自行车预约调度与路径规划模型如下：



公式(1)表示运输车路程成本﹑等待时间、站点服务数量、运输车数量的加权总和取得最小值，加号连接的四部分依次代表路程成本、等待时间惩罚、未服务站点惩罚、服务站点的运输车车辆数惩罚，运输车车辆数越多，成本越高。


3.根据权利要求2所述的一种公共自行车预约调度与路径规划方法，其特征在于，式(1)满足以下几个约束条件：



xijk表示第k辆运输车是否从第i个服务站点到第j个服务站进行服务，i，j为0，代表服务中心；



yik表示第k辆运输车是否为第i个服务站点进行服务；



式(4)表示每一个站点至多由一辆运输车进行服务，且一次完成对该站点的服务；
0≤Qk≤Q,k＝1,2,…K(5)
Qk表示第k辆运输车的车载量，Q表示运输车最多可装载的自行车数量；
|qi|≤Q，i＝1,2,…,Nc(6)
|qi|表示第i个站点的调度量；qi>0表示第i个服务站点从运输车调入qi辆自行车；qi＜0，表示运输车从第i个服务站点带走|qi|辆自行车；
ti≤bi，i＝1,2,…,Nc(7)
ti：表示运输车到达第i个服务站点的时间，bi表示第i个站点接受预约时间的上限；
其中：
K1：未服务的运输车车辆数；
N1：未被服务站点的数量；
dij：第i个站点与第j个站点之间的距离矩阵；
waitk：第k辆运输车等待时间；
ai表示第i个站点接受预约时间的下限；
bi表示第i个站点接受预约时间的上限；
wδ,δ＝1,2,3：目标函数各部分的加权系数。


4.根据权利要求1所述的一种公共自行车预约调度与路径规划方法，其特征在于，所述步骤4)采用基于最优候选结点子群选择策略的智能水滴算法对步骤3)所得伪旅行商问题模型进行求解，具体包括以下步骤：
4a)读入运输车的数据，站点的数据；
4b)初始化静态参数：设置水滴数量NIWD；结点数量NC；泥沙常量InitSoil，速度变化量系数一av，速度变化量系数二bv，速度变化量系数三cv，泥沙变化量系数一as，泥沙变化量系数二bs，泥沙变化量系数三cs；局部泥沙量更新系数ρs；全局泥沙量更新系数ρn；最大迭代次数Nmax；初始化任意两个结点间的泥沙量soil(i,j)；
4c)根据结点数量随机产生全局最优路线TB，并计算其适应度值Smin；
4d)初始化动态参数：设置每个水滴的速度velIWD，每个水滴携带的泥沙量soilIWD，每个水滴的访问列表Vc(IWD)＝{}，迭代次数置为一；
4e)设置每个水滴的起始出发点，并将该点添加到访问列表Vc(IWD)；
4f)采用基于最优候选结点子群的选择策略，对每个水滴计算各未访问结点的概率，并选择下一个待访...

【专利技术属性】
技术研发人员：薛云灿，吴金朝，杨启文，龙婧，
申请(专利权)人：河海大学常州校区，
类型：发明
国别省市：江苏;32