一种用于城际网约车路径规划的多任务优化方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种用于城际网约车路径规划的多任务优化方法及系统，将城际网约车路径规划问题定义为一个包含五个目标的多目标问题；通过基于贪婪的系列路径构造方法为当前的路径规划任务构造初始非占优的规划方案；基于问题分解策略的多任务环境构造方法将单个路径规划问题分解成多个表示不同方向的子问题，并将多个子问题组合成多个任务实现多任务化，加速生成路径规划方案过程；并提出一种知识转移策略将其他不同路径规划任务代表的解区域中得到的优秀路径规划方案解转移到目标任务，对路径规划方案进行多样性优化。最后引入基于链的自适应局部搜索对路径规划方案进行迭代优化。本发明专利技术能够高效地规划城际网约车的出行路径。径。径。

【技术实现步骤摘要】
一种用于城际网约车路径规划的多任务优化方法及系统


[0001]本专利技术涉及智能优化计算和调度规划两大
，特别是涉及一种用于城际网约车路径规划的多任务优化方法及系统。

技术介绍

[0002]随着经济的快速发展，中短途城际旅游需求不断增加。旅行者通常自己开车或乘坐城际公共交通工具(如长途汽车和铁路)。近年来，城际网约车出行作为一种新型的快速交通方式在我国得到了发展，也越来越为公众所接受。城际网约车运营模式是市民日益增长的交通出行需求下的创新应用，响应了国家“互联网+”便捷交通促进智能交通发展的号召。在这种出行模式下，来自同一个城市的几名乘客将车开到另一个城市。与过渡性公共交通相比，城际网约车出行可以提供灵活、省时的门到门服务，更好地满足乘客的个性化出行需求。
[0003]不同于常见的叫车服务，城际网约车服务主要是为了解决特定城市之间的个性化出行难题。与市内出行不同，城际出行具有以下特点：出行需求低、出行频率低、出行距离长、出行选择少。这些特点使得城际旅行通常是高度计划的。因此在城际网约车服务中，路径规划问题是指在满足一定的约束条件和特定城市之间的客户出行需求的情况下，对从某个城市出发到达目的城市的一系列乘客规划合理的接送路径，从而减少车辆的空载率，缩短客户的等待时间，减少司机的绕行距离等目标的优化问题。
[0004]城际网约车路径规划问题属于车辆路径问题(Vehicle routing problem,VRP)的一种变形。车辆路径问题是经典的组合优化问题，在物流运输、供应链管理、生产调度、自动驾驶等多个领域有着广泛的应用前景。目前学术界对车辆路径问题提出了许多有效的解决方法。然而现有的针对多目标车辆路径问题的研究存在一个主要问题：忽略了不同问题以及子问题之间的信息共享和交流，因此对于大多数现有方法来说，有效地解决多个冲突目标的优化问题仍然是一个巨大的挑战。
[0005]城际网约车出行路径规划问题与车辆路径问题类似，具备五目标强约束的问题属性。目前针对城际网约车出行路径规划的大部分工作是基于单任务的，而通过单任务优化方法求解带路径平衡的车辆路径问题是低效的、忽略了问题的相似性特征。因此，如何为城际网约车出行服务提供一种高效的路径规划方法及系统，具有非常重要的现实意义和应用前景。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种用于城际网约车路径规划的多任务优化方法及系统，不仅能够高效地规划城际网约车的出行路径，而且可以利用多任务多目标优化方法为城际网约车服务提供不同需求的高质量的规划方案集合。
[0007]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0008]一种用于城际网约车路径规划的多任务优化方法，包括：
[0009]S1.根据城际网约车出行路径规划的实际需求，对出行路径规划问题进行建模；建立的模型为包含五个目标的多目标优化问题min f＝{f1,f2,f3,f4,f5}，其中f1为网约车数量，f2为网约车接送客的总行驶距离；f3为网约车接送最长行驶路径的行驶时间，f4为网约车因提前到达接送地的总等待时间，f5为网约车因晚到而造成的总延迟时间；
[0010]S2.判断当前是否存在未处理的网约车订单，若存在，则进入步骤S3；否则，进入等待状态，直到新订单的到来，并进入步骤S3；
[0011]S3.通过基于贪婪的路径构造方法，生成订单出行路径的初始规划方案，并将所述初始规划方案保存到外部存档解集POP中；
[0012]S4.根据所述初始规划方案，采用问题分解策略将所述多目标优化问题分解为N个单目标的子问题，并将N个所述子问题组合成K个任务；
[0013]S5.将K个所述任务中的第k个任务定为目标任务T
k
，其中，k＝1,2,...,K,其余所述任务定为辅助任务，在各所述任务之间采用知识转移方法进行优化，得到新路径规划方案，根据所述新路径规划方案利用ε占优存档更新策略对所述POP进行第一次更新，得到第一POP；
[0014]S6.通过基于链的自适应局部搜索对所述第一POP中的所有规划方案进行第二次更新，得到第二POP；
[0015]S7.根据订单中乘客的需求，从所述第二POP的路径规划方案中为乘客选取路径并分配对应的车辆和司机，将分配好的路径从所述第二POP中删除；
[0016]S8.将POP集合设为空集，并返回步骤S2。
[0017]本专利技术还提供一种用于城际网约车路径规划的多任务优化系统，包括：
[0018]模型建立模块，用于根据城际网约车出行路径规划的实际需求，对出行路径规划问题进行建模；建立的模型为包含五个目标的多目标优化问题min f＝{f1,f2,f3,f4,f5}，其中f1为网约车数量，f2为网约车接送客的总行驶距离；f3为网约车接送最长行驶路径的行驶时间，f4为网约车因提前到达接送地的总等待时间，f5为网约车因晚到而造成的总延迟时间；
[0019]订单判断模块，用于判断当前是否存在未处理的网约车订单，若存在，则进入步骤“通过基于贪婪的路径构造方法，生成订单出行路径的初始规划方案”；否则，进入等待状态，直到新订单的到来，并进入步骤“通过基于贪婪的路径构造方法，生成订单出行路径的初始规划方案”；
[0020]初始规划模块，用于通过基于贪婪的路径构造方法，生成订单出行路径的初始规划方案，并将所述初始规划方案保存到外部存档解集POP中；
[0021]问题分解模块，用于根据所述初始规划方案，采用问题分解策略将所述多目标优化问题分解为N个单目标的子问题，并将N个所述子问题组合成K个任务；
[0022]第一更新模块，用于将K个所述任务中的第k个任务定为目标任务T
k
，其中，k＝1,2,...,K,其余所述任务定为辅助任务，在各所述任务之间采用知识转移方法进行优化，得到新路径规划方案，根据所述新路径规划方案利用ε占优存档更新策略对所述POP进行第一次更新，得到第一POP；
[0023]第二更新模块，用于通过基于链的自适应局部搜索对所述第一POP中的所有规划方案进行第二次更新，得到第二POP；
[0024]方案分配模块，用于将所述第二POP中的每一路径规划方案分配给对应该路径的车辆和司机，并将分配好的路径从所述第二POP中删除；
[0025]设空模块，用于将POP集合设为空集，并返回步骤“判断当前是否存在未处理的网约车订单”。
[0026]根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
[0027]本专利技术提供一种用于城际网约车路径规划的多任务优化方法及系统，将城际网约车路径规划问题定义为一个包含五个目标的多目标问题，更加全面真实地反映路径规划问题的本质；通过基于贪婪的系列路径构造方法为当前的路径规划任务构造初始非占优的规划方案；然后基于问题分解策略的多任务环境构造方法将单个路径规划问题分解成多个表示不同方向的子问题，并将多个子问题组合成多个任务实现多任务化，加速生成路径规划方案过程；同时为了进一步利用不同解区域本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于城际网约车路径规划的多任务优化方法，其特征在于，包括：S1.根据城际网约车出行路径规划的实际需求，对出行路径规划问题进行建模；建立的模型为包含五个目标的多目标优化问题min f＝{f1,f2,f3,f4,f5}，其中f1为网约车数量，f2为网约车接送客的总行驶距离；f3为网约车接送最长行驶路径的行驶时间，f4为网约车因提前到达接送地的总等待时间，f5为网约车因晚到而造成的总延迟时间；S2.判断当前是否存在未处理的网约车订单，若存在，则进入步骤S3；否则，进入等待状态，直到新订单的到来，并进入步骤S3；S3.通过基于贪婪的路径构造方法，生成订单出行路径的初始规划方案，并将所述初始规划方案保存到外部存档解集POP中；S4.根据所述初始规划方案，采用问题分解策略将所述多目标优化问题分解为N个单目标的子问题，并将N个所述子问题组合成K个任务；S5.将K个所述任务中的第k个任务定为目标任务T
k
，其中，k＝1,2,...,K,其余所述任务定为辅助任务，在各所述任务之间采用知识转移方法进行优化，得到新路径规划方案，根据所述新路径规划方案利用ε占优存档更新策略对所述POP进行第一次更新，得到第一POP；S6.通过基于链的自适应局部搜索对所述第一POP中的所有规划方案进行第二次更新，得到第二POP；S7.根据订单中乘客的需求，从所述第二POP的路径规划方案中为乘客选取路径并分配对应的车辆和司机，将分配好的路径从所述第二POP中删除；S8.将POP集合设为空集，并返回步骤S2。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过基于贪婪的路径构造方法，生成订单出行路径的初始规划方案，并将所述初始规划方案保存到初始路径规划解集POP中，具体包括：S31、设置路径规划方案的数量i
′
＝1；S32、获取当前所有订单，并组合为一个订单序列，获取当前所有所述订单的订单属性，获取一个路径规划方案P
i
′
；所述订单属性包括订单的人数、起点、起点服务时间以及终点；S33、从所述订单序列中随机选择一个订单，记为第一订单，根据所述第一订单的起点和终点创建一条路径t，将所述第一订单的起点作为网约车p的起点；所述网约车p为服务时间满足所述第一订单的起点服务时间，且距离所述第一订单的起点最近的网约车；S34、判断所述第一订单的人数是否等于所述网约车p空载的座位数；若是，则进入步骤S310；若否，则进入步骤S35；S35、判断所述订单序列中是否还有未被选择过的订单，若是，则进入步骤S36，否则，进入步骤S310；S37、从所述订单序列中随机选择一个未被选择过的订单，记为第二订单；S38、判断所述第二订单的起点服务时间是否满足所述网约车p的服务时间，得到第一判断结果，并判断若将所述第二订单加入所述网约车p的订单中是否满足五个约束条件，得到第二判断结果；所述五个约束条件包括：容量约束、时间约束、安全约束、第一服务约束和第二服务约束；所述容量约束为每一个订单的乘客数不能超过网约车的最大载客数，且同一条路径上分配的所有订单的总乘客数不能超过网约车的最大载客数；所述安全约束为网约车驾驶员在两次连续行程之间需要休息一次；所述第一服务约束为网约车在接下一批乘
客之前，需要让本次路径的所有乘客下车；所述第二服务约束为在一个路径规划方案中，任意一个订单的上下车接送点仅会出现在一条且同一条路径中，并且每一订单的上车点必须出现在该条路径的下车点之前；若所述第一判断结果和所述第二判断结果均为是，则将所述第二订单加入到所述网约车p的订单中；否则，返回步骤S35；S39、判断当前添加到所述网约车p的订单中的订单人数是否等于所述网约车p空载的座位数；若是，则进入步骤S310；若否，则返回步骤S35；S310、利用贪婪策略对所述网约车p的所有订单的终点以及除所述第一订单之外的其余订单的起点进行排序，根据排序结果将所述网约车p的其余订单起点和终点插入到所述路径t中，得到所述网约车p的路径规划路线，并将所述路径规划路线添加到路径规划方案P
i
′
中，将所述网约车p的所有订单状态设为“已处理”，并从所述订单序列中移除；S311、将所述路径规划方案P
i
′
添加到初始路径规划解集POP中；S312、判断所述订单序列中是否存在未处理的订单，若是，则返回步骤S33，否则，进入步骤S313；S313、判断POP中路径规划方案的数量是否达到N，若是，则结束；若否，则对i
′
执行i
′
＝i
′
+1，并返回步骤S32。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述初始规划方案，采用问题分解策略将所述多目标优化问题分解为N个单目标的子问题，并将N个所述子问题组合成K个任务，具体包括：采用边界交叉法将所述多目标优化问题分解为N个子问题，将N个所述子问题组成子问题集合，并根据初始路径规划方案初始化N个解，得到初始规划解集；所述N个解与所述N个子问题一一对应；从N个所述子问题中随机选择一个未被选择过的子问题，记为第一子问题，并从所述初始规划解集中选择与所述第一子问题适应值最小的解作为所述第一子问题的权重向量解，将所述权重向量解从所述初始规划解集中移除，并返回步骤“从N个所述子问题中随机选择一个未被选择过的子问题”，直到所述初始规划解集为空；初始化多任务数目K，并将N个子问题平均划分成K个任务；计算每一任务的中心点x，并根据所述中心点确定中心子问题，将所述中心子问题添加到对应的任务，并将所述中心子问题从所述子问题集合中移除；采用欧式距离计算与每一所述中心点x距离最近的n
‑
1个点，并确定n
‑
1个点各自对应的子问题，记为最近子问题，将所述最近子问题添加到所述中心点x对应的任务，并将所述最近子问题从所述子问题集合中移除。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在各所述任务之间采用知识转移方法进行优化，得到新的路径规划方案，根据所述新的路径规划方案利用ε占优存档更新策略对所述POP进行第一次更新，具体包括：S51、编码和种群初始化；S52、设种群C为空，将所述目标任务T
k
的权重向量解添加到种群C中，其中k＝1；S53、采用NSGA
‑
II算法将所述辅助任务中每一任务的权重向量解进行快速非支配排
序，根据排序结果得到第一前沿解；S54、将所述目标任务的权重向量解和所述第一前沿解进行联合...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡奕侨，林子帆，程美琴，喻小光，王成，
申请(专利权)人：华侨大学，
类型：发明
国别省市：