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    基于VRP問題的大學校園共享單車的優(yōu)化調(diào)度

    2020-11-25 09:22:12孫啟隆李文榮龐曉軍
    商情 2020年13期
    關鍵詞:優(yōu)化調(diào)度共享單車遺傳算法

    孫啟隆 李文榮 龐曉軍

    【摘要】如今,共享經(jīng)濟以及移動互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展,共享單車已成為我國各大院校學生出行的重要工具。因此,收集、分析學生的騎車需求以及時空特征,對校園共享單車進行優(yōu)化調(diào)度具有重要意義。由于校園內(nèi)單車騎行的特殊規(guī)律性,本文提出結合‘吧三stic模型對騎行高峰期需求量進行合理預測,并利用VRF問題確定調(diào)度路線,選擇遺傳算法進行求解,最后以山東師范大學為實例,給出優(yōu)化調(diào)度路線。

    【關鍵詞】共享單車 優(yōu)化調(diào)度 Logistic模型 VRP問題 遺傳算法

    1、引言

    從2016年起,共享單車迅速普及,我國各大院校中也出現(xiàn)了共享單車的身影,為廣大學生提供了便利。但是,校園內(nèi)共享單車的供需關系及調(diào)度問題還存在一定的不合理性。因此,分析學生的騎車需求以及時空特征,對校園共享單車進行優(yōu)化調(diào)度具有重要意義。本文利用VRP(Vehicle Routing Problem)問題研究大學校園共享單車的優(yōu)化i思度,主要分為數(shù)據(jù)收集與處理、調(diào)度需求預測方法、優(yōu)化調(diào)度模型的建立及求解3個階,段。其中,數(shù)據(jù)收集以問卷調(diào)查和實地調(diào)查為主;高峰期的調(diào)度需求預測通過結合Logistic模型和實際情況實現(xiàn);在調(diào)度優(yōu)化模型建立及求解部分,首先進行區(qū)域劃分,利用VRP問題確定調(diào)度路線,并選擇遺傳算法進行求解。

    2、數(shù)據(jù)收集與處理

    數(shù)據(jù)收集主要通過問卷調(diào)查和實地調(diào)查的方法。問卷調(diào)查的主要目的是得到學生對校園內(nèi)部單車數(shù)量、投放情況的滿意程度,以及騎行的時空特征。實地調(diào)查的目的是獲取包括不同時間停放量在;內(nèi)的校園內(nèi)各投放點的實際情況。

    由于實地調(diào)查受到時間限制,所獲取數(shù)據(jù)并不完整,為了得到較為準確的完整數(shù)據(jù),本文選擇將得到的數(shù)據(jù)通過Matlab利用最小二乘法并結合實際進行非線性擬合,將缺失數(shù)據(jù)完整化。

    3、調(diào)度需求預測方法

    由于校園內(nèi)單車的騎行時間受到課程安排的影響,在工作日會表現(xiàn)出明顯的規(guī)律性,而在周末,學生自由支配時間,出行相對分散,并沒有呈現(xiàn)出明顯的規(guī)律。故在本文中,主要對校園內(nèi)共享單車在工作日的調(diào)度需求進行研究。

    3.1 各投放點的單車數(shù)量變化

    將一天24h分為σ個時間段,每個時間段中單車數(shù)量變化服從相同的函數(shù)關系,則投放點單車數(shù)量隨時間變化的函數(shù)關系為周期切換函數(shù):

    其中,to為初始時刻,D=5為周期,函數(shù)fi(t)表示在i時段的周轉車輛數(shù)滿足的函數(shù)關系,且fi(t)不完全相同。

    以某高校上課時間前后的教學樓區(qū)投放點為例,該時段以單車騎入為主,騎出量可忽略不計,單車數(shù)量變化符臺Logistic模型。

    假設單車的增長率函數(shù)為:

    3.2 調(diào)度需求模型的建立

    在校園中,學生通常會按照出行時間、距離以及特殊天氣狀況等因素對出行方式進行選擇。因此,首先考慮建立出行方式效用函

    4、優(yōu)化調(diào)度模型的建立及求解

    4.1 區(qū)域劃分

    同一時間點,各投放點的需求量及調(diào)度量受到空間位置的影響,雖然學校內(nèi)的投放點較多,但工作日尤其是高峰期時段,投放點之間存在明顯的規(guī)律性。故可將投放點所在區(qū)域根據(jù)關聯(lián)關系進行分組,對區(qū)域進行劃分,從而簡化問題。

    4.2 優(yōu)化調(diào)度模型的建立

    4.2.1 模型假設及符號說明

    假設1:區(qū)域i到區(qū)域j之間的距離取區(qū)域i中心到區(qū)域j中心的歐氏距離;

    假設2:每輛調(diào)運車容量相同,最多裝載G輛共享單車;

    假設3:運送每臺單車單位距離所需成本相同;

    假設4:調(diào)度任務在高峰期之前的規(guī)定時間內(nèi)完成。

    4.2.2 基于VRP問題的單車優(yōu)化調(diào)度模型的建立

    假設有K個投放點需要進行調(diào)酉己,從調(diào)度中心K0派出M輛調(diào)度車,在規(guī)定時間內(nèi)去往各投放點,完成調(diào)度任務,最后返回調(diào)度中心K0

    設yijm為調(diào)度車m從投放點i到投放點j運送的單車數(shù)量,則M輛調(diào)度車的單車調(diào)度成本之和C為:

    其中,距離取歐氏距離dij,Uc表示運送每臺單車單位距離所需

    5、實際算例

    以山東師范大學內(nèi)青桔單車為例,基于上述模型對學生的騎車需求進行收集分析,對校園共享單車進行優(yōu)化調(diào)度。

    5.1 數(shù)據(jù)收集及處理。對2019年12月3日—2019年12月7日校園中各投放點的實地調(diào)查數(shù)據(jù)進行‘整理,以2019年12月5日的實地調(diào)查結果為例進行數(shù)據(jù)缺失處理。

    通過Matlab利用最小二乘法并結合實際進行非線性擬合得到最終數(shù)據(jù)如表3所示:

    5.2 調(diào)度需求模型的檢驗。根據(jù)上述7:00-9:00的B區(qū)投放點單車數(shù),利用Logistic模型求得該高峰期時段單車數(shù)隨時間的變化,并將該數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)進行比較,得到下圖:

    其中,紅色曲線為Logistic模型下單車數(shù)量變化曲線,藍色折線由實際數(shù)據(jù)連接而成,容易看到模型與實際變化趨勢大致相同,且誤差在5輛內(nèi)波動,故可用來預測高峰期的單車數(shù)量。

    5.3 優(yōu)化調(diào)度模型的建立與求解

    由于在高峰期時段,學生的路線主要是從宿舍樓所在投放點至文淵教學樓區(qū)。對此,調(diào)度任務是將閑置的車輛提前運送到各宿舍樓投放點。

    由于學校宿舍樓總區(qū)域占地面積及所跨坡度較大,不妨按照宿舍區(qū)域的命名,將宿舍樓投放點區(qū)域進行劃分。假設校園中有10個投放點需要調(diào)度,根據(jù)上述區(qū)域劃分方法,將10個投放點分為3個調(diào)度區(qū)域,分別由3輛最大載車輛為30的調(diào)度車進行調(diào)度。

    利用4.2中的優(yōu)化調(diào)度模型,取100為該算法的迭代次數(shù),初始種群個數(shù)為8,交叉概率為0.9,變異概率為0.2,通過Matlab完成遺傳算法。從圖中可以看出,該遺傳算法在迭代50次后開始收斂,在迭代100次后收斂。

    求解結果為啟用3輛調(diào)度車,調(diào)度路徑分別為:1→2→1,1→8→7→6→5→1,1→3→4→1,總長度為1567.9m。其中,1、2、3、4、5、6、7、8分別為以下投放點的編號:文淵教學樓B區(qū)、梅苑中心投放點(4#)、圖書館、8#投放點、10#投放點、英華樓投放點、18#投放點、20#投放點。

    參考文獻:

    [1]王嘉薇,朱家明,祁浩宇,李瑞新.沈陽理工大學學報[J].第37卷第1期2018.81-86.

    [2]于夢,蘇春芝,于桂芳,劉思雨,趙宇玲,蘭慧,萬曼曼[J].河北中醫(yī)藥學報。第35卷第1期2020.12-15.

    [3]史越.共享單車需求預測及調(diào)度方法研究[D].北京:北京交通大學.2019.

    特別感謝:山東師范大學數(shù)學與統(tǒng)計學院的李海濤教授對該論文的修改所提供的建議,以及大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項目2019130211的資助。

    作者簡介:孫啟?。?999-),女,山東曲阜人,大學本科在讀,研究方向為信息與計算科學。李文榮(2000-),女,山東肥城人,大學本科在讀,研究方向為數(shù)學與應用數(shù)學。龐曉軍(1999-),女,山東聊城人,大學本科在讀,研究方向為數(shù)學與應用數(shù)學。

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