基于马尔科夫链模型与遗传算法的共享汽车调度方法研究

摘要

研究共享汽车系统中站点供车调度问题.在浮动共享汽车系统中单日调度因数据滞后带来较大误差,改为短时间窗、多次调度.使用马尔可夫链模型进行短时预测站点内可用车辆数,再使用遗传算法,基于预测而得的站点可用车辆与需求,以满足站点需求提高用户使用率为目标进行优化,得出调度方案.在仿真系统中进行方案模拟,对调度方法的计算力,优化表现等进行评估,论证该方法的有效性与适应性.