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    共享單車搬遷策略研究

    2019-12-04 01:47:08謝青成
    軟件導(dǎo)刊 2019年10期
    關(guān)鍵詞:用車路況時(shí)段

    謝青成

    摘要:為滿足單車用戶的用車需求,對(duì)共享單車搬遷策略進(jìn)行研究,提出兩階段共享單車搬遷策略.離線階段構(gòu)建單車停放區(qū)域提取模型,采用改進(jìn)的DBSCAN聚類方法(DistrictPick up Technology,DPT)獲取各時(shí)段熱門用車區(qū)域、用車頻率與行程結(jié)束后的放車區(qū)域、放車頻率;在線階段提出搬遷優(yōu)化模型(RelocationOptimi-zationPlan,OMP),根據(jù)當(dāng)前時(shí)段的用車區(qū)域,搜索距離其最近的前一時(shí)段K近鄰放車區(qū)域,并結(jié)合實(shí)時(shí)路況為其推薦前K條路況良好的單車搬遷路徑。相較于傳統(tǒng)的共享單車搬遷策略,在擁堵比例為48%時(shí),OBJ值至少縮小52.4%,AT值至少縮小52.6%。

    關(guān)鍵詞:共享單車;搬遷策略;DPT算法;搬遷優(yōu)化模型DOI:10.11907/ejdk.191910開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識(shí)碼(OSID):

    中圖分類號(hào):TP319文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):1672-7800(2019)010-0147-05

    0引言

    共享單車屬于新型城市公共自行車,傳統(tǒng)城市公共自行車系統(tǒng)開始采用固定的租賃站點(diǎn),以投幣為憑證供人們匿名使用。近幾年,隨著摩拜、OFO等共享單車的廣泛使用,在方便人們出行的同時(shí),也引發(fā)了諸多問題,如大量共享車隨意停放影響了正常交通秩序,且高峰時(shí)段用戶依然面臨無車可用的情況。目前共享單車數(shù)量已趨于飽和,基于有限數(shù)量的單車資源,要確保滿足各時(shí)段的用車需求,亟需設(shè)計(jì)出動(dòng)態(tài)的單車搬遷策略、推薦有效的搬遷路徑,這涉及兩個(gè)問題:①預(yù)測(cè)各時(shí)段的用車需求;②結(jié)合實(shí)際路況的有效搬遷路徑推薦。

    針對(duì)目前共享單車搬遷所面臨的問題,本文構(gòu)建并實(shí)施一個(gè)兩階段的共享單車搬遷策略。在離線階段,提出DPT算法,采用改進(jìn)的DBSCAN聚類方法(DPT)對(duì)各時(shí)段的用車點(diǎn)(放車點(diǎn))聚類,找到各時(shí)段用車區(qū)域及其用車頻率(放車區(qū)域及放車頻率);在線階段,提出搬遷優(yōu)化模型(OMP)。根據(jù)用車區(qū)域的位置,搜索K近鄰放車區(qū)域,并結(jié)合實(shí)時(shí)路況推薦前K條路況良好的單車搬遷路徑,從根本上滿足實(shí)時(shí)用車需求,推進(jìn)綠色智能城市建設(shè)。本文主要作如下研究:提出DPT算法,采用改進(jìn)的DBSCAN聚類DPT算法,提取區(qū)別各時(shí)段的用車區(qū)域和放車區(qū)域;提出結(jié)合實(shí)時(shí)交通狀況的搬遷優(yōu)化模型(OMP),以較小路徑長(zhǎng)度和較短搬遷耗時(shí)的方式完成單車搬遷,確保各時(shí)段內(nèi)的單車使用需求得到滿足。1

    相關(guān)工作

    1.1用車需求預(yù)測(cè)

    現(xiàn)有用車需求預(yù)測(cè)大多數(shù)聚焦于使用單車歷史數(shù)據(jù)即取車(放車)記錄對(duì)用車區(qū)域需求進(jìn)行預(yù)測(cè),許多學(xué)者對(duì)此作了研究。米文勇采用非集計(jì)模型預(yù)測(cè)用車需求,并提出了自行車停車位置規(guī)劃方法;Eoin等研究高峰時(shí)段使用情況,通過分析共享單車系統(tǒng)數(shù)據(jù),以發(fā)現(xiàn)單車的用車需求位置,但該方法僅考慮了高峰時(shí)段的用車需求,且工作日和節(jié)假日高峰時(shí)段未分開考慮;Dimitrios等通過識(shí)別單車使用影響因素及共享單車流動(dòng)模式,進(jìn)而預(yù)測(cè)單車用車需求。

    1.2放車區(qū)域預(yù)測(cè)

    放車區(qū)域預(yù)測(cè)相關(guān)研究大多根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對(duì)放車區(qū)域進(jìn)行提取,也有考慮時(shí)間、天氣等因素,比如Liu等采用區(qū)分工作日、節(jié)假日的高斯混合模型對(duì)固定車站的放車頻率進(jìn)行預(yù)測(cè)。但目前共享單車的很多站點(diǎn)不固定,其雖然能很好地預(yù)測(cè)出放車區(qū)域的放車次數(shù),但是缺乏各時(shí)段放車區(qū)域位置預(yù)測(cè)。對(duì)放車點(diǎn)區(qū)分工作日、節(jié)假日各時(shí)段的聚類DPT算法,可以發(fā)現(xiàn)各時(shí)段的放車區(qū)域和放車頻率。

    1.3搬遷路徑推薦

    對(duì)搬遷路徑的研究大部分是通過對(duì)用車區(qū)域和放車區(qū)域的分析進(jìn)行數(shù)學(xué)建模。如Liu等運(yùn)用帶約束的K中心聚類(AdaCCKC)算法對(duì)用車比例和放車比例進(jìn)行聚類,將大型多車輛路徑問題簡(jiǎn)化為內(nèi)部站點(diǎn)集群間的路徑選擇問題,缺乏實(shí)時(shí)路況的考慮;FObio等提出一個(gè)基于迭代的局部搜索的啟發(fā)式算法,通過一條最優(yōu)路徑完成所有站點(diǎn)之間的搬遷,但是一天僅搬遷一次,不能滿足各時(shí)段用車需求;Christian等提出了一個(gè)混合整數(shù)線性規(guī)劃方法,但未考慮實(shí)時(shí)路況,因此搬遷效率較低。

    2總體框架

    本文構(gòu)建一個(gè)兩階段的共享單車搬遷策略,總體框架如圖1所示,整體框架分為離線階段和在線階段。在離線階段,首先對(duì)歷史軌跡使用地圖匹配技術(shù)并結(jié)合路網(wǎng)數(shù)據(jù)將有序路段的交點(diǎn)序列映射到真實(shí)路段上;然后對(duì)軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,包括去除噪聲數(shù)據(jù),將用車點(diǎn)和放車點(diǎn)的數(shù)據(jù)分別提取出來,再分別對(duì)用車點(diǎn)數(shù)據(jù)和放車點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分時(shí)段基于最小閾值支持的聚類,從而實(shí)現(xiàn)各時(shí)段用車區(qū)域和行程結(jié)束放車區(qū)域的提取?;谧钚¢撝抵С值木垲悾侵赣密囆枨箢l次和放車頻率必須達(dá)到一定閾值α才能被視為用車區(qū)域和放車區(qū)域,聚類技術(shù)采用基于密度聚類的DBSCAN聚類,該聚類適于任意形狀的軌跡數(shù)據(jù)聚類且能進(jìn)一步去噪。在區(qū)域提取過程中,使用實(shí)時(shí)軌跡對(duì)其進(jìn)行增量更新,確保用車區(qū)域和放車區(qū)域提取的精準(zhǔn)性。在線階段,首先獲取當(dāng)前用車區(qū)域的位置信息和所屬時(shí)段,搜索用車區(qū)域的top-K近鄰放車區(qū)域,同時(shí)結(jié)合當(dāng)前時(shí)段共享單車軌跡流完成對(duì)各路段交通擁塞情況的評(píng)測(cè),根據(jù)各路徑擁堵比例對(duì)用車區(qū)域與初始提取的top-K近鄰放車區(qū)域之間的路徑進(jìn)行評(píng)測(cè)排序,實(shí)現(xiàn)top-K單車搬遷路徑推薦。

    2.1離線階段

    本文使用單車歷史軌跡數(shù)據(jù)提取用車及放車區(qū)域,基于DPT算法對(duì)提取出的用車點(diǎn)和放車點(diǎn)分別進(jìn)行聚類,通過使用兩個(gè)參數(shù)rtime和rspatio分別作為時(shí)間維度、空間維度的半徑,給定點(diǎn)在E領(lǐng)域內(nèi)成為核心對(duì)象的最小領(lǐng)域點(diǎn)數(shù)MinPts,將簇視為一系列由低密度區(qū)域(噪聲)分割開的高密度連通區(qū)域。由于在聚類過程中考慮了空間和時(shí)間相似性,使得聚類結(jié)果為在某一時(shí)段內(nèi)數(shù)據(jù)點(diǎn)密度較大的簇,即位于同一簇中的用車點(diǎn)在地理位置和時(shí)間緯度上鄰近,最終達(dá)到某一連續(xù)時(shí)段內(nèi)較大的聚類目標(biāo)。偽代碼如算法1所示。

    對(duì)當(dāng)前用車區(qū)域的K近鄰放車區(qū)域推薦,即用車區(qū)域到放車區(qū)域路徑長(zhǎng)度最短的top-K放車區(qū)域推薦,對(duì)于一個(gè)給定位置Pcurrent、當(dāng)前時(shí)間戳Tcurrent的用車區(qū)域而言,搜索與其時(shí)空鄰近的放車區(qū)域,考慮將用車區(qū)域當(dāng)前位置Pcurrent,的簇心Scen與放車區(qū)域之間的最短路徑作為用車區(qū)域到放車區(qū)域的路徑,并對(duì)每條路徑進(jìn)行評(píng)測(cè)排序,完成用車區(qū)域的K近鄰放車區(qū)域推薦。

    采用Dijkstra算法作為尋路策略,完成對(duì)基于起始位置Pstart、Ptermination的最短路徑計(jì)算。Dijkstra算法可以找到從一個(gè)頂點(diǎn)s到任何其它頂點(diǎn)的最低權(quán)重路徑,本文采用Dijkstra算法找到離用車區(qū)域路徑最短的top-K個(gè)放車區(qū)域,該算法通過距離權(quán)值SP找到最短距離路徑。

    算法1中步驟7-10對(duì)每個(gè)在列表D中的點(diǎn)搜索離其在時(shí)間維度和空間維度上相鄰的點(diǎn),如果相鄰點(diǎn)的數(shù)量小于MinPts,就把它視為噪聲點(diǎn);步驟11-15是對(duì)所有未被訪問的相鄰點(diǎn)再次搜索時(shí)空鄰近點(diǎn),如果相鄰的點(diǎn)數(shù)量超過MinPts就把這些點(diǎn)歸為同一個(gè)簇;步驟16-21是重復(fù)操作步驟11-15直至每個(gè)相鄰點(diǎn)都被訪問完。

    2.2在線階段

    獲取區(qū)分工作日、節(jié)假日中各時(shí)段的用車和放車區(qū)域集,該部分工作以離線方式處理。在線階段中,提出了搬遷優(yōu)化模型(OMP),包括用車區(qū)域的K近鄰放車區(qū)域推薦、實(shí)時(shí)路況評(píng)測(cè)和搬遷路徑推薦3部分。

    2.2.1K近鄰放車區(qū)域推薦

    對(duì)當(dāng)前用車區(qū)域的K近鄰放車區(qū)域推薦,即用車區(qū)域到放車區(qū)域路徑長(zhǎng)度最短的top-K放車區(qū)域推薦,對(duì)于一個(gè)給定位置Pcurrent、當(dāng)前時(shí)間戳Tcurrent的用車區(qū)域而言,搜索與其時(shí)空鄰近的放車區(qū)域,考慮將用車區(qū)域當(dāng)前位置Pcurrent的簇心Ssen與放車區(qū)域之間的最短路徑作為用車區(qū)域到放車區(qū)域的路徑,并對(duì)每條路徑進(jìn)行評(píng)測(cè)排序,完成用車區(qū)域的K近鄰放車區(qū)域推薦。

    采用Dijkstra算法作為尋路策略,完成對(duì)基于起始位置Pstart、Ptermination的最短路徑計(jì)算。Dijkstra算法可以找到從一個(gè)頂點(diǎn)s到任何其它頂點(diǎn)的最低權(quán)重路徑,本文采用Dijkstra算法找到離用車區(qū)域路徑最短的top-K個(gè)放車區(qū)域,該算法通過距離權(quán)值SP找到最短距離路徑。

    2.2.2買時(shí)路況

    本文通過基于滑動(dòng)窗口的軌跡流聚類方法獲得各路段基于時(shí)間Tcurrent的實(shí)時(shí)速度,需要對(duì)用車區(qū)域到搬遷源區(qū)域的每條路徑進(jìn)行實(shí)時(shí)路況評(píng)測(cè)。將道路交通狀況分為3種:速度低于30km/h的將其視為交通擁塞(以紅色標(biāo)記),速度在[30km/h,60km/h]范圍內(nèi)定義為交通緩慢(以黃色標(biāo)記),速度超過60km/h的定義為交通暢通(以綠色標(biāo)記)。

    2.2.3搬遷路徑推薦

    每個(gè)放車區(qū)域到用車區(qū)域有眾多路徑,需要找到交通狀況良好的前K條路徑。根據(jù)擁堵比例評(píng)測(cè)交通狀況,首先需要計(jì)算出各路段的速度,采用基于滑動(dòng)窗口模型的軌跡流聚類關(guān)注最近時(shí)段到達(dá)的車輛行駛軌跡,將其劃分成簇以實(shí)時(shí)提取各簇的移動(dòng)行為模式,繼而實(shí)現(xiàn)對(duì)各簇所在路段的實(shí)時(shí)交通狀況評(píng)測(cè),將交通擁堵和交通緩慢的路段長(zhǎng)度和總路徑長(zhǎng)度進(jìn)行比例分析,并對(duì)所有路徑按擁堵比例排序,從而完成到用車區(qū)域各K鄰近放車區(qū)域的搬遷路徑推薦。擁堵比例計(jì)算如下:

    3實(shí)驗(yàn)

    3.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境及數(shù)據(jù)集

    本文實(shí)驗(yàn)采用上海2015年4月共30天的共享單車軌跡數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集包含近30000輛共享單車的近5萬條GPS軌跡數(shù)據(jù)。離線階段首先采用共享單車歷史軌跡數(shù)據(jù)C1提取用車區(qū)域和放車區(qū)域,在線階段采用出租車軌跡數(shù)據(jù)C2模擬實(shí)時(shí)到達(dá)軌跡,通過各時(shí)段內(nèi)實(shí)時(shí)到達(dá)的出租車軌跡分析路網(wǎng)交通情況,利用C1提取各時(shí)段內(nèi)的用車區(qū)域和放車區(qū)域,并利用C2對(duì)實(shí)時(shí)交通路況進(jìn)行評(píng)測(cè)。實(shí)驗(yàn)使用Java語言實(shí)現(xiàn)算法編寫,并在Windows 7操作系統(tǒng)、機(jī)器配置為2.50GHz Intel Core i5處理器和12GB物理內(nèi)存的PC機(jī)上運(yùn)行。

    3.2對(duì)比方法

    本文提出的DPT算法,是對(duì)用車點(diǎn)和放車點(diǎn)進(jìn)行時(shí)空聚類,預(yù)測(cè)用車和放車頻率的方法。采用的對(duì)比方法如下:

    Multi-Similarity-based Inference(MSI)法考慮天氣、溫度、風(fēng)速和時(shí)間相似性預(yù)測(cè)用車需求。其相似性函數(shù)是這3個(gè)相似性的乘法,而這幾個(gè)因素的權(quán)重沒有被研究。

    Historical Mean(HM)法是將自行車需求的歷史記錄作為預(yù)測(cè)值而不考慮其它因素的需求預(yù)測(cè)方法。

    Muhi-Similarity-Equally-Weighted KNN(MSEWK)方法是對(duì)影響需求預(yù)測(cè)的不同因素采取相同的權(quán)值,運(yùn)用混合高斯算法預(yù)測(cè)需求。

    采用的性能衡量標(biāo)準(zhǔn)是對(duì)每個(gè)時(shí)段用車頻率和放車頻率預(yù)測(cè)的平均絕對(duì)誤差。評(píng)測(cè)標(biāo)準(zhǔn)表示為MAE,如下:

    3.3實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    3.3.1用車頻率及放車頻率預(yù)測(cè)

    本文提出的預(yù)測(cè)用車頻率的DPT算法性能如圖2所示??梢钥闯觯嘣匆蛩啬P停∕SI和MSEWK)雖然優(yōu)于傳統(tǒng)單因素統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)模型(IPPI,HM),但是對(duì)用車頻率時(shí)空聚類的DPT法的錯(cuò)誤率低于其它方法。

    在放車頻率預(yù)測(cè)上,本文方法優(yōu)于其它結(jié)合多因素預(yù)測(cè)方法,如圖3所示,這充分證明了本文方法的有效性。

    3.3.2搬遷優(yōu)化

    搬遷優(yōu)化模型(OMP)的有效性和高效性如圖4所示。在相同路徑長(zhǎng)度下,交通擁堵比例較小的路段可以明顯減少CPU運(yùn)行時(shí)間,總路徑越長(zhǎng)CPU運(yùn)行時(shí)間越長(zhǎng);用OMP法則隨著總搬遷路徑長(zhǎng)度增加,擁堵比例也越低,但是總路徑過長(zhǎng),CPU運(yùn)行時(shí)間也會(huì)變長(zhǎng)。因此,需要找到總路徑長(zhǎng)度較小,擁堵比例也較小的搬遷路徑。

    表1展示了優(yōu)化后總的搬遷路徑長(zhǎng)度(Optimal Objec-tives,OBJ)和CPU運(yùn)行時(shí)間(CPU Running All Times,AT)。將本文優(yōu)化模型與同樣是對(duì)搬遷優(yōu)化的NearestNeighbor Insertion Alzorithm(NNIA)和Genetic Algorithm(GA)進(jìn)行比較可知,本文車輛路徑優(yōu)化策略最優(yōu)。本文搬遷優(yōu)化模型(OMP)比NNIA和GA的搬遷總路徑長(zhǎng)度更小,完成搬遷的CPU運(yùn)行時(shí)間更短。

    4結(jié)語

    為滿足不同時(shí)段共享單車用車需求并解決單車搬遷效率問題,本文提出了一個(gè)兩階段的共享單車搬遷策略框架,該框架能準(zhǔn)確預(yù)測(cè)各時(shí)段的用車需求及放車區(qū)域,并結(jié)合實(shí)時(shí)路況推薦單車搬遷路徑?;诠蚕韱诬嚁?shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,DPT算法能精確預(yù)測(cè)用車需求、發(fā)現(xiàn)放車區(qū)域,所提出的搬遷優(yōu)化模型能有效提升共享單車搬遷效率。在未來工作中,擬結(jié)合包括天氣、日期、POI數(shù)據(jù)等提取多源外部特征,對(duì)軌跡數(shù)據(jù)與外部特征進(jìn)行統(tǒng)一建模,進(jìn)一步提升單車搬遷策略的有效性。

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