一种基于离散随机性动态规划的空载出租车路径规划方法技术

本发明专利技术公开了一种基于离散随机性动态规划的空载出租车路径规划方法，包括：将目标区域进行网格化，收集所述目标区域出租车GPS历史数据，根据GPS历史数据筛选出租车到达的网格；以收益最大化为目标建立基于网格的离散随机性动态规划模型；利用策略迭代法计算离散随机性动态规划模型中的参数，将得到的参数带入到模型中，计算最优策略下对应的最优价值，得到空载出租车的推荐路线。本发明专利技术基于离散随机性动态规划对空载出租车进行路径规划，根据真实的道路网和出租车GPS数据建立数学模型，有效提高空载出租车的长期收益；对目标区域进行了网格划分，依托数据的集计模型，有效避免了因数据缺失或异常值对于路径规划结果的干扰，提高了路径规划的稳定性。提高了路径规划的稳定性。提高了路径规划的稳定性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于离散随机性动态规划的空载出租车路径规划方法


[0001]本专利技术涉及交通运输规划与管理中的公共交通领域，特别涉及一种基于离散随机性动态规划的空载出租车路径规划方法。

技术介绍

[0002]随着城市经济的快速发展和居民生活水平的稳固提高，城市交通方式日益多样，出租车以其灵活的特点、点对点的服务形式，在城市道路交通中发挥着重要的作用。然而，在提高居民出行便利性的同时，也出现了一系列的运营问题，其中比较突出的是出租车的空驶问题。空载出租车在城市道路中漫无目的地巡游存在以下问题：
[0003](1)造成环境污染和道路资源的浪费：以中国台北市和深圳市为例，出租车的空驶里程占比均在40％以上，其中深圳市出租车的空驶时间占比高达49.2％，即出租车在一半的时间里都处于漫无目的巡游状态；
[0004](2)加剧关键区域高峰时段道路资源紧张的局面：以中国香港为例，出租车在城市交通组成占比约为25％，而在关键区域占比高达50％
‑
60％，发挥着重要的作用，空载出租车不合理的巡游则会影响关键区域的整体交通环境。
[0005]鉴于此，有必要合理地规划空载出租车路径，以此来降低空载率，提高长期收益。现有的空载出租车路径规划在集计化展示、GPS数据和道路网联系方面仍存在较多问题，有些空载出租车路径规划方法中未考虑长期收益，在非集计的路径层面往往需要花费大量的算力，存在数据缺失等问题，同时需要标定大量的模型参数，取得的效果一般。

技术实现思路

[0006]专利技术目的：针对以上问题，本专利技术目的是提供一种基于离散随机性动态规划的空载出租车路径规划方法，利用该方法对空载出租车的路径进行规划，降低车辆空载率，提高出租车的长期收益。
[0007]技术方案：本专利技术的一种基于离散随机性动态规划的空载出租车路径规划方法，包括如下步骤：
[0008]S10、将目标区域进行网格化，收集所述目标区域出租车GPS历史数据，根据GPS历史数据筛选出租车到达的网格；
[0009]S20、基于实际路网，以收益最大化为目标建立基于网格的离散随机性动态规划模型；
[0010]空载出租车在移动过程中相当于在相邻网格之间进行移动，当前网格与相邻网格之间通过向上、向下、向左、向右、或停留在原位置进行网格的转移，不同的网格代表不同的状态，针对每次转移对应的状态建立状态价值函数，在不同状态转移中寻找最优状态价值函数；
[0011]S30、利用策略迭代法计算离散随机性动态规划模型中的参数，将得到的参数带入到模型中，计算最优策略下对应的最优价值，得到空载出租车的推荐路线。
[0012]进一步，以收益最大化为目标建立基于网格的离散随机性动态规划模型包括：
[0013]利用离散随机性动态规划的状态价值的贝尔曼最优方程描述所述的最优状态价值函数，表达式为：
[0014][0015]式中v
*
(s)表示网格s对应的最优价值；a表示动作，包括向上、向下、向左、向右和停留在原位置中的任意一种，分别用数字1、2、3、4、0表示，A表示由动作a所构成的动作集合；π(a|s)表示在网格s所采取动作的概率分布；v
*
(s
′
)表示当前网格的下一网格s
′
对应的最优价值；γ表示衰减系数，取值范围大于0小于1；表示在网格s下采取动作a产生的回报，与目标区域的出租车收费标准相关，表达式为：
[0016][0017]式中α(d
ss
′
)表示出租车行驶成本对于距离的函数；β(d
ss
′
)表示出租车行驶收入对于距离的函数；d
ss
′
表示出租车从网格s行驶到网格s
′
的平均距离，表达式为：
[0018][0019]式中d
ij
表示网格s中第i个结点到网格s
′
中第j个结点的最短距离，结点代表交叉口，n
s
表示网格s中的道路结点总数，n
s
′
表示网格s
′
中的道路结点总数；
[0020]表示在网格s采取动作a转移到网格s
′
的概率，为出租车在网格s上客、前往网格s
′
下客的概率，表达式为：
[0021][0022]式中number Q
s
表示所有起点在网格s、对应的所有讫点的数量；number Q
s
(s
′
)表示所有起点在网格s、对应的位于网格s
′
的讫点的数量；
[0023]对于空载出租车，在网格s[m][n]采取动作a时分为两种情况，接到乘客或未接到乘客，两种不同状态转移情况对应不同的状态价值，根据两种情况将基于网格的空载出租车离散随机性动态规划的最优状态价值描述为：
[0024][0025]式中P
pickup
(s)表示在网格s的接客概率，表达式为：
[0026][0027]式中number J(s)表示网格s中接客点的数量；number K(s)表示网格s中空驶点的数量。
[0028]进一步，所述将目标区域进行网格化，收集所述目标区域出租车GPS历史数据，根
据GPS历史数据筛选出租车到达的网格包括：
[0029]将目标区域在地理空间上进行网格化，选取矩形目标区域，将目标区域在地理空间层面上划分为M行、N列的若干网格，每个网格为正方形，网格与网格之间紧密相接、无空隙，将第m行、第n列的网格记为s[m][n]，所有网格构成集合S；
[0030]将收集到的出租车GPS历史数据进行预处理，获取有效数据集，每辆出租车信息包括车辆编号、经度、纬度、速度、时间、载客状态，其中载客状态为1时表示车上载客，载客状态为0时表示车上无客；
[0031]将所述有效数据集按照车辆编号进行分组，分成以下集合：接客点集合J、起点在网格s所对应的所有讫点集合Q
s
、载客点集合Z、空驶点集合K，将分组后的每组数据按照时间先后进行排序；
[0032]在网格集合S中遍历所有网格s[m][n]，筛选出包含载客点集合Z或空驶点集合K的网格，将筛选出的网格计入出租车到达网格集合S
available
。
[0033]进一步，将载客状态由0变为1时，第一个1所对应的数据计入接客点集合J；对于所有从s出发的点，当载客状态由1变为0时，第一个0所对应的数据计入起点在s所对应的所有讫点的集合Q
s
；将载客状态为1的所有点计入载客点集合Z，将载客状态为0的所有点计入空驶点集合K。
[0034]进一步，将收集到的出租车GPS历史数据进行预处理，获取有效数据集包括：清除存在空值的数据、速度大于120km/h的数据、超出目标区域经纬度范围的数据、载客状态始终为0或始终为1的数据、持续载客时长或持续空驶时长超过5小时的数据、本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于离散随机性动态规划的空载出租车路径规划方法，其特征在于，包括如下步骤：S10、将目标区域进行网格化，收集所述目标区域出租车GPS历史数据，根据GPS历史数据筛选出租车到达的网格；S20、基于实际路网，以收益最大化为目标建立基于网格的离散随机性动态规划模型；空载出租车在移动过程中相当于在相邻网格之间进行移动，当前网格与相邻网格之间通过向上、向下、向左、向右、或停留在原位置进行网格的转移，不同的网格代表不同的状态，针对每次转移对应的状态建立状态价值函数，在不同状态转移中寻找最优状态价值函数；S30、利用策略迭代法计算离散随机性动态规划模型中的参数，将得到的参数带入到模型中，计算最优策略下对应的最优价值，得到空载出租车的推荐路线。2.根据权利要求1所述的路径规划方法，其特征在于，以收益最大化为目标建立基于网格的离散随机性动态规划模型包括：利用离散随机性动态规划的状态价值的贝尔曼最优方程描述所述的最优状态价值函数，表达式为：式中v
*
(s)表示网格s对应的最优价值；a表示动作，包括向上、向下、向左、向右和停留在原位置中的任意一种，分别用数字1、2、3、4、0表示；A表示由动作a所构成的动作集合；π(a|s)表示在网格s所采取动作的概率分布；v
*
(s
′
)表示当前网格的下一网格s
′
对应的最优价值；γ表示衰减系数，取值范围大于0且小于1；S
available
表示出租车到达网格集合；表示在网格s下采取动作a产生的回报，与目标区域的出租车收费标准相关，表达式为：式中α(d
ss
′
)表示出租车行驶成本对于距离的函数；β(d
ss
′
)表示出租车行驶收入对于距离的函数；d
ss
′
表示出租车从网格s行驶到网格s
′
的平均距离，表达式为：式中d
ij
表示网格s中第i个结点到网格s
′
中第j个结点的最短距离，结点代表交叉口，n
s
表示网格s中的道路结点总数，n
s
′
表示网格s
′
中的道路结点总数；表示在网格s采取动作a转移到网格s
′
的概率，为出租车在网格s上客、前往网格s
′
下客的概率，表达式为：式中number Q
s
表示所有起点在网格s、对应的所有讫点的数量；number Q
s
(s
′
)表示所有起点在网格s、对应的位于网格s
′
的讫点的数量；对于空载出租车，在网格s[m][n]采取动作a时分为两种情况，接到乘客或未接到乘客，两种不同状态转移情况对应不同的状态价值，根据两种情况将基于网格的空载出租车离散
随机性动态规划的最优状态价值描述为：式中P
pickup
(s)表示在网格s的接客概率，表达式为：式中nu...

【专利技术属性】
技术研发人员：程琳，张晨皓，李昭璇，杜明洋，李雪峰，丁圣轩，王世伟，赵汗青，刘渊，雍锐，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：