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全球汽车产业的迅猛发展给人们的出行和活动带来了巨大的便捷,同时也给当前的交通环境带来了很大的负荷,各政府也在积极的对这个问题做出调整和控制,但是造成交通压力的主要因素是:私家车的数量。“骑乘共享”作为一种新的交通模式,它结合了公共交通和私家车的优点,可以有效的减缓交通压力。根据欧美相关的调查显示,约有20%的人在使用骑乘共享模式出行方式后,更愿意使用这种方式而不是选择自己开车出行;根据其反馈信息,在没有车的用户中,对买车的计划也进行取消或者是延后。同时研究还表明骑乘共享还使得人们更多的使用公共交通,减少了私家车的里程数。因此,骑乘共享服务的应用对于解决城市的交通拥堵问题有重大的意义。但是纵观近几年来骑乘共享服务的推出,在它的推行上有很大的掣肘,往往都是该城市的老司机才能很好的把控多位乘客控出行计划,但是随着政府交通规划的更新,司机也开始捉襟见肘。加之,更多的人选择在出行都在下班高峰期,路段的实时信息状况,司机也很难把控,这也是造成骑乘共享服务这几年没有能更好推广的原因。本文通过对当前地图信息的获取,基于骑乘共享模式下,对统一共享车辆对多位乘客的出行计划进行规划,结合模拟退火算法的特性,针对多目标的路径规划设计了多温度帕累托模拟退火算法。通过骑乘共享信息管理系统的实现,详细的阐述了其运转方式和效果分析。本文的主要工作和成果如下:1.详细分析了智能骑乘共享和智能交通中路径规划的研究背景、研究现状以和研究意义。2.介绍了基于智能交通的骑乘共享的出现的原因、特点、流程、关键技术以及和其它交通模式的对比分析,通过它表现出来的优势和存在的问题,为后文骑乘共享路径规划的算法研究以及算法在系统中的实现提供了理论基础。3.分析了共享车辆路径问题的约束条件和常见的多路径规划问题,基于骑乘共享多用户多目标的特点,详细的分析了多目标的有时间窗车辆路径问题,提出了骑乘共享路径规划拟解决的问题,然后介绍了模拟退火算法的基础,为下一章节多目标的退火算法研究提供理论依据。4.基于共享模式的出行规划模型,针对于对用户的多目标需求,提出了多温度帕累托模拟退火算法,然后为了获得了比顺序算法更高质量的帕累托模拟退火算法,采用Island模型对多目标算法进行了并行优化;在优化的退火算法上提出了基于模拟退火的短路径算法(SASP)和基于模拟退火的等待时间算法(SAWT);最后,为了对算法的性能进行分析,设置了实际场景的仿真,通过和贪婪方法设计共享出租车问题的路线进行了比较,得到了一种更适合骑乘共享模式的路径规划算法和等待时间算法。5.在骑乘共享系统中对退火算法进行了应用,在搜索到附近的共享车之后,通过将当前车辆计划出行的目标和新加用户的出行计划目标引入SASP和SAWT中,最后得到路径规划的结果和等待时间,和市场上拼车服务比较,比拼车服务的路径规划有明显的提高,等待时间相应减少。