【摘 要】
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全自动交通系统是由一系列无人车组成的城市或园区交通系统,该系统中的无人车会根据乘客的叫车请求快速做出响应,然后将乘客安全高效地送到目的地,该系统可以有效地解决汽车带来的安全、能源和环境等方面的问题,因此研究全自动交通系统具有重要意义,而其中的车辆调度算法又是保证其最优化的关键所在。目前,针对传统车辆调度问题的研究较为成熟,相对而言,全自动交通系统发展时间极短,对该系统中车辆调度问题的研究尚不成熟。
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全自动交通系统是由一系列无人车组成的城市或园区交通系统,该系统中的无人车会根据乘客的叫车请求快速做出响应,然后将乘客安全高效地送到目的地,该系统可以有效地解决汽车带来的安全、能源和环境等方面的问题,因此研究全自动交通系统具有重要意义,而其中的车辆调度算法又是保证其最优化的关键所在。目前,针对传统车辆调度问题的研究较为成熟,相对而言,全自动交通系统发展时间极短,对该系统中车辆调度问题的研究尚不成熟。目前已有的车辆调度算法应用于该系统中存在无人车响应效率不高,处理请求速度较慢等现象,本文针对上述问题,对车辆调度算法展开了较为深入的研究。首先,本文通过分析全自动交通系统运行特点,提出了多个优化目标。对全自动交通系统中的站点、用户叫车请求以及无人车分别做了相应的数学实体建模,并且对优化目标进行高度抽象,得到一组优化目标函数。其次,本文研究了用于车辆调度问题的传统算法,分析了遗传算法和贪婪算法的本质,遗传算法无法对乘客的叫车请求快速处理,贪婪算法无法对乘客的叫车请求迅速响应并且可能导致部分叫车请求饿死的问题,针对以上问题,本文研究了站点中聚类的特点,提出了一种基于站点关联度的聚类方法,进而提出了聚类贪婪遗传算法。本文设计并开发了一个全自动交通系统的仿真系统,并面向等待时间最优化和处理时间最优化分别做了仿真实验,实验证明聚类贪婪遗传算法用于全自动交通系统车辆调度可使系统在不同指标下达到最优化。最后,本文在已有的研究成果基础上,设计并开发了一套用于全自动交通系统的车辆呼叫系统,该呼叫系统采用了JavaEE的技术架构,使用了微信公众平台和百度地图API,能够满足高负载高并发等技术要求,具有界面美观,使用简单等特点,目前该车辆呼叫系统已成功在东莞、上海等地的全自动交通系统中运行。
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