基于遗传灰狼算法的员工通勤合乘路径优化方法技术

本发明专利技术公开了基于遗传灰狼算法的员工通勤合乘路径优化方法，所述方法包括：构建以总路径最短和出行成本最小为目标的目标函数；基于遗传灰狼算法求解目标函数，输出最优解；其中，遗传灰狼算法将灰狼社会等级及狩猎机制引入到基本遗传算法的选择算子。本发明专利技术以总路径最短和出行成本最小为目标的目标函数，从合乘路径最短和出行成本最低的角度分析了多目标下的单位员工通勤合乘，运用遗传灰狼融合算法进行算例分析，对比不同算法，验证了融合算法的有效性，最后通过对比分析合乘方案较非合乘方案,在私家车资源节省、合乘乘客成本降低与车主出行成本降低等方面具有明显优势。车主出行成本降低等方面具有明显优势。车主出行成本降低等方面具有明显优势。

【技术实现步骤摘要】
基于遗传灰狼算法的员工通勤合乘路径优化方法


[0001]本专利技术涉及一种基于遗传灰狼算法的员工通勤合乘路径优化方法，属于路径规划


技术介绍

[0002]近年来，随着我国城市化进程的不断加快，私家车已经成为人们出行的主要交通工具。由此引发的城市道路拥堵、环境污染等负面问题已经成为制约国民经济发展的瓶颈，在这种背景下，共享出行也就应运而生。共享出行是指人们无需自己购买车辆，以合乘方式与其他人共享车辆，在双方具有相似出行需求的前提下，共同分担道路费用的一种新型出行方式。早期的共享出行模式一般指的是出租车司机搭载多名乘客，这样会导致路程绕行、乘客的出行时间成本增加等一系列的问题。为解决上述的问题，应针对共享出行模式，综合考虑路径限制、成本限制、时间限制、容量限制等限制。
[0003]目前针对共享出行的问题大多以单一的路径最短或者以单一的运营成本为目标函数，并没有综合考虑路径、成本、匹配率等问题，单一目标一定程度上能确保优化目标最优，但不能保证系统最优。长期车辆合乘路径优化问题(LCPP)是车辆路径优化问题(VRP)的一个重要研究分支本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于遗传灰狼算法的员工通勤合乘路径优化方法，其特征在于，所述方法包括：构建以总路径最短和出行成本最小为目标的目标函数；基于遗传灰狼算法求解目标函数，输出最优解；其中，遗传灰狼算法将灰狼社会等级及狩猎机制引入到基本遗传算法的选择算子。2.根据权利要求1所述的基于遗传灰狼算法的员工通勤合乘路径优化方法，其特征在于，所述目标函数为：其中，x为车辆的数量，X为所有车辆的集合，X＝{1,2,...,x}，y为乘客的数量，Y为所有乘客的集合，Y＝{1,2,...,y}，s为路网中站点的数量，S为站点集合，S＝{1,2,...,s}，i,j为所有站点编号索引，K为车辆编号，d
ij
为站点i到站点j实际最短路径距离，Q为私家车额定载客量，PT
ik
为车辆k到达乘客i上车点的时间，指在站点u到站点v之间，第k辆车里的乘客数量，为乘客i在车辆k上的时间，为车辆k搭载在站点u上车到站点v下车的乘客的合乘费率，P
uv
＝m0(D
uv
‑
L0)+C0，其中，m0指乘客单乘时超过起步价的距离后每公里的价格，D
uv
指站点u到站点v的距离，L0指车辆的起步里程，C0指车辆的起步价；其中对于其中，a为服务延迟的惩罚系数，b为成本损失的惩罚系数，若车辆在E
i
前到达乘客i的上车点，则车辆在等待，产生成本损失；若车辆在L
i
之后到达乘客i的下车点，则乘客的服务被延误，支付一定的罚金。3.根据权利要求1所述的基于遗传灰狼算法的员工通勤合乘路径优化方法，其特征在于，所述目标函数约束条件：E
i
≤P
ik
≤L
i
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(3)(3)约束(2)为车容量约束，初始车容为0，约束(3)为时间窗...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁昱杰，张凯，张龄允，卢海鹏，刘洪，
申请(专利权)人：南京信息工程大学，
类型：发明
国别省市：