利用和声分散搜索算法解决动态共乘的乘客选择研究

论文摘要

动态共乘作为一种配合解决城市交通出行难题的新模式近年来引起了人们越来越多的关注,然而在较大范围内选择合适的乘客,以便获得最佳的综合服务效果却具有相当大的挑战性。本文正是针对这一问题,建立了以乘客效用最大化和司机总行程最短为目标函数,以满足司机与乘客的时间要求和司机参与约束为限制条件的多目标0-1规划共乘模型,用于帮助司机选择最合适的乘客。根据该模型的特点,构造了加入了分散搜索机制的新的和声搜索算法。在仿真实验时,针对司机和乘客效用的两种产生方式,在较大规模的路网环境下利用该算法分别对模型进行了求解,得到了Pareto最优解集。仿真结果不仅表明了模型的合理性和算法的可行性,而且还指出基于效用函数可以发现更多合适的潜在乘客。最后,通过与文献中其它算法的对比进一步展示了本文算法的有效性。

论文目录

• 1 引言
• 2 多目标共乘模型
• 3 和声分散搜索算法
•   3.1 和声搜索算法和分散搜索算法
•   3.2 算法步骤
•     3.2.1 初始解选择
•     3.2.2 实验集和参考集的更新
• 4 仿真实验
•   4.1 参数设置
•   4.2 算法流程与仿真结果
•   4.3 算法比较
• 5 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 侯立文,刘思

关键词: 动态共乘,多目标规划模型,和声分散搜索算法,效用

来源: 中国管理科学 2019年05期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学,工程科技Ⅱ辑

专业: 公路与水路运输

单位: 上海交通大学安泰经济管理学院,上海理工大学管理学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(71372108),教育部人文社科资助项目(12YJC630059)

分类号: U491

DOI: 10.16381/j.cnki.issn1003-207x.2019.05.021

页码: 208-216

总页数: 9

文件大小: 626K

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