基于多目标蚁群算法的共享单车调度优化方法OA北大核心CSTPCD
A Scheduling Optimization Method of Shared Bicycles Based on a Multi-objective Ant Colony Algorithm
共享单车作为公共交通接驳、"最后一公里"出行的重要交通工具,存在供需时空不匹配的问题,需要利用调度车实现共享单车的再平衡.针对部分现有共享单车调度方法存在的优化目标单一、调度点只能被访问1次、未考虑连续调度衔接等问题,建立了以总需求不满足度最小和调度成本最小为目标的多目标优化模型.该模型考虑高峰小时调度点需求远大于调度车容量的情况,允许多辆调度车多时段连续调度,且允许调度车重复访问调度点.设计了多目标蚁群算法进行求解,引入非支配排序方法,将解集划…查看全部>>
As a crucial mode for facilitating public transportation connections and addressing the"last mile"prob-lem,shared bicycles confront the challenge of supply and demand imbalances.To solve this issue,deploying vehi-cles for scheduling purposes becomes an essential step in rebalancing the shared bicycles.In order to address the is-sues of current shared bicycle scheduling methods including single optimization objective,limited visits to schedul-ing sites,and in…查看全部>>
薛晴婉;瞿麦青;彭怀军;姚运梅;郭伟伟;谭墍元;王云
北方工业大学电气与控制工程学院 北京 100144北方工业大学电气与控制工程学院 北京 100144亿雅捷交通系统(北京)有限公司 北京 100101亿雅捷交通系统(北京)有限公司 北京 100101北方工业大学电气与控制工程学院 北京 100144北方工业大学电气与控制工程学院 北京 100144北京交通大学交通运输学院 北京 100044
交通运输
城市交通共享单车调度多目标优化蚁群算法
urban trafficshared bicycles schedulingmulti-objective optimizationant colony algorithm
《交通信息与安全》 2024 (2)
124-135,12
国家自然科学基金项目(72371020)、北京市教委科技一般项目(KM202310009009)、北京京投卓越科技发展有限公司科研课题(BIITT-2022-09)资助
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