合乘出租车动态调度模型与算法研究

摘要

随着人们出行需求的迅速增长，有限的出租车资源与日益增长的乘车需求之间的供需矛盾愈发严重，传统的“一人一车”服务模式使得出租车的运营效率低下。为了有效缓解上述问题，学者们提出了“合乘出租车”的概念。通过合乘，不仅能够充分利用出租车的运力资源，有效缓解乘客打车难的问题，还可以降低出租车的行驶里程，节省燃油消耗，减少尾气排放，有利于城市环境的改善。
　　首先，本文回顾了国内外有关出租车合乘以及车辆调度问题的研究，对当前出租车合乘出行方式以及车辆调度问题的分类与应用进行了梳理。并在此基础上，详细阐述了出租车合乘与车辆调度问题的理论与方法，为后文的研究提供了理论基础。
　　其次，本文对合乘出租车动态调度问题中涉及到的道路网络、车辆以及乘客等要素的基本属性和特征进行详细分析，以“出租车服务水平最高”为优化目标，建立基于时间轴的合乘出租车调度模型。该模型以乘客请求到达时间作为关键点，将时间轴划分为多个片段，将运营时段的总体最优转化为各分时区间最优的累加，进而将合乘出租车动态调度问题拆解为一系列的静态调度问题。模型还引入调节参数，该参数能够基于系统状态自动调节乘客等待时间对目标函数的影响，以保证出租车资源的合理分配进而实现出租车运营时段内目标函数总体最优。
　　针对基于时间轴的合乘出租车调度模型的特点，本文设计了一种合乘出租车动态调度双层优化算法对模型进行求解。上层算法主要通过强化学习对模型中的调节参数值进行优化，下层算法是基于上层算法得到的调节参数值利用插入算法对模型进行求解。
　　最后，本文依托C语言开发环境搭建出租车合乘出行仿真模拟器。根据仿真数据，分析评价模型和算法可行性和有效性，并通过不同参数组合对比的方法对算法进行敏感度分析。
　　在理论研究方面，本文的研究进一步完善了合乘出租车动态调度问题的研究理论;在实际应用方面，本文也能够为现实中的出租车合乘的运营与管理提供科学可靠的理论参考和技术支持。

目录

声明

致谢

论文说明

摘要

1．1研究背景和意义

1．1．1研究背景

1．1．2研究意义

1．2国内外研究现状

1．2．1优化目标选择

1．2．2求解算法研究

1．2．3研究现状评价

1．3研究内容与技术路线

1．3．1研究内容

1．3．2技术路线

2．1出租车合乘概述

2．1．1合乘的概念

2．1．2出租车合乘分类

2．2车辆动态调度问题基本理论与方法

2．2．1问题的定义

2．2．2车辆动态调度问题的分类与应用

2．2．3经典求解算法

2．3强化学习基本理论

2．3．1基本概念

2．3．2强化学习优化原理

2．4本章小结

3合乘出租车动态调度模型的构建

3．1问题描述

3．2问题的组成要素

3．3模型前提与假设

3．4模型符号说明

3．5基于时间轴的合乘出租车动态调度模型

3．6本章小结

4合乘出租车动态调度双层优化算法设计

4．1算法设计思路

4．2基于强化学习的上层优化算法

4．3基于插入算法的下层优化算法

4．4本章小结

5仿真实验与分析

5．1出租车合乘出行模拟器介绍

5．2仿真环境及参数设置

5．3评价指标设定

5．4实验结果分析

5．4．1算法收敛性验证

5．4．2算法有效性分析

5．4．3敏感性分析

5．5本章小结

6．1研究结论

6．2研究展望

参考文献

作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果

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