考虑匹配可行性的长期合乘问题建模与求解

论文摘要

车辆合乘对于减少碳排放、停车位需求以及缓解交通压力具有重要意义。针对长期车辆合乘问题(LTCPP),构建了带有车容量和时间窗约束的多目标优化模型。该模型以最小化用户行驶总距离、用户合乘产生的额外驾驶时间、用户实际启程到达时间与用户期望时间的差距以及最大化匹配可行性为目标。LTCPP是聚类和路由问题的组合,基于该特点,提出了一种分布式聚类蚁群算法(DCAC)求解LTCPP。该算法在蚂蚁行进中基于启发式信息与偏好值产生合乘组,继而采用枚举方法确定用户的最佳行驶路径。最后,在Apache Spark分布式计算框架中进行分布式实现。实验结果表明,该算法能为LTCPP提供高质量的解,并且在处理大规模LTCPP问题上具有明显优势。

论文目录

• 1引言
• 2问题定义和数学模型
•   2.1问题定义
•   2.2数学模型
•     2.2.1集合
•     2.2.2参数
•     2.2.3模型
•     2.2.4约束
• 3分布式聚类蚁群算法
•   3.1主要结构
•   3.2初始化
•     3.2.1偏好信息
•     3.2.2吸引力信息
•   3.3聚类
•   3.4路由规划
•   3.5局部搜索
•   3.6偏好信息更新
•   3.7分布式计算实现
•     3.7.1 Apache Spark简介
•     3.7.2分布式聚类蚁群算法
• 4实验与分析
•   4.1 实验环境
•   4.2 参数设置
•   4.3 实验结果
•   4.4 结果分析
•     4.4.1 有效性分析
•     4.4.2 效率分析
•     4.4.3 局部搜索性能分析
•     4.4.4 与经典蚁群算法比较
•   5结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 郭羽含,胡芳霞

关键词: 车辆合乘,匹配可行性,蚁群算法,分布式计算

来源: 计算机科学与探索 2019年11期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输,自动化技术

单位: 辽宁工程技术大学软件学院

基金: 辽宁省教育厅科学技术研究一般项目No.LJYL051~~

分类号: TP18;U491

页码: 1894-1910

总页数: 17

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