朱易+馬慧敏+劉青+粟宇秋
1.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子科學(xué)與工程學(xué)院,湖南長沙 410000
2.上海師范大學(xué)建筑工程學(xué)院,上海 201418
摘 要 為了解決當(dāng)前打車難以及行車資源相對浪費(fèi)的弊端,本文在深入考察當(dāng)前打車環(huán)境的前提下,通過模擬車輛與客戶之間的關(guān)系,建立了以最短路徑為目標(biāo)函數(shù)的合乘出租車調(diào)度模型,以出租車載客量以及乘客服務(wù)供求關(guān)系作為約束條件,利用禁忌搜索算法搜索最優(yōu)路徑,得到最優(yōu)出租車合乘匹配方案。該過程對于解決打車難,兼顧司機(jī)與乘客的利益具有重要作用。
關(guān)鍵詞 出租車;合乘;最優(yōu)方案;禁忌算法
中圖分類號 TP2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼 A 文章編號 2095-6363(2017)13-0018-01
在當(dāng)前車流量日益增加,打車?yán)щy的時(shí)代背景下,對于出發(fā)地和目的地相近或者行程路線有重合的乘客來說,合乘無疑一種能夠減輕費(fèi)用成本的選擇。對于出租車司機(jī)來說,合乘可以提高車輛的利用率,在較短的總行駛路程中獲取更大的利益。對于交通網(wǎng)絡(luò)車流量的管制來說,合乘可以有效控制在早晚高峰期時(shí)城市交通路網(wǎng)的擁堵情況。所以,在不大程度的影響乘客原有交通路線的前提下,合乘可以從多個(gè)方面改善城市交通的壓力,給乘客和司機(jī)都帶來一定程度的效益。那么,推廣合乘業(yè)務(wù)便成為了當(dāng)前出租車行業(yè)各個(gè)公司重點(diǎn)考慮的問題。
1 乘客出行路線類別
有打車意愿的乘客出行路線類別可分為相同出發(fā)點(diǎn)、到達(dá)點(diǎn),相同出發(fā)點(diǎn)、不同到達(dá)點(diǎn),不同出發(fā)點(diǎn)、相同到達(dá)點(diǎn),不同出發(fā)點(diǎn)、不同到達(dá)點(diǎn)這4類,用圖1描述所示。
2 合乘出租車調(diào)度模型的建立
合乘出租車是一種在基于原路線不變或者多乘客共線的前提下,以減少顧客打車等待時(shí)間以及減少出行費(fèi)用,同時(shí)提高汽車資源的利用率,增加司機(jī)收入額新模式。本文所考慮的調(diào)度屬于靜態(tài)車輛調(diào)度范疇,即所有的乘客打車需求信息以及空馳出租車的位置信息在路徑規(guī)劃前都是已經(jīng)確定已知的,不會再隨著時(shí)間的變化而發(fā)生改變。針對本文的問題,我們建立合乘出租車調(diào)度模型規(guī)劃合乘匹配乘客的最優(yōu)行車路線,以合乘總路途最短為目標(biāo)使得乘客和出租車司機(jī)雙方都達(dá)到滿意程度。
設(shè)i表示表示第i個(gè)乘客,k表示表示第k輛出租車,oi表示該乘客上車點(diǎn)坐標(biāo),ui表示該乘客下車點(diǎn)坐標(biāo),m表示出租車載客人數(shù),N表示乘客的總數(shù),M表示乘客的總數(shù),0 以最短路徑為目標(biāo)函數(shù),建立的調(diào)度模型如圖所示: 由于車輛調(diào)度問題分類的復(fù)雜性,所以,目前沒有普遍適用的求解算法。我們查閱文獻(xiàn)得知,研究者認(rèn)為,目前很多常見的關(guān)于車輛調(diào)度算法的研究并不能應(yīng)用在合乘出租車這個(gè)領(lǐng)域。針對本文研究對象的特殊性,我們通過研究發(fā)現(xiàn),禁忌搜索算法能在初步檢索中尋找到局部最優(yōu)解,而在進(jìn)一步的搜索中可以有效的避開這些局部最優(yōu)值,從而使得求解結(jié)果更加準(zhǔn)確。因此,本文主要采用禁忌搜索算法來進(jìn)行迭代計(jì)算。 本文使用禁忌搜索算法求解合乘車輛調(diào)度問題的步驟如下: Step1:解的表示:本文中解采用自然數(shù)編碼,一串自然數(shù)排列首位代表車的序號k,其他自然數(shù)表示乘客的上下車信息。若有3輛車,9位乘客,則1 5 3 2 3 5 2||2 4 9 6 6 9 4||3 1 7 8 8 1 7表示出租車1、2、3的線路分別為如圖所示: Step2:解的評價(jià)方法:對于解的評價(jià)方法,首先解應(yīng)滿足問題的約束條件,其次,計(jì)算該解所生成的目標(biāo)函數(shù)值,目標(biāo)函數(shù)值越理想且越符合問題實(shí)際情況,則該解更準(zhǔn)確。本文中采用在全程14中乘客的上下車的表示方法產(chǎn)生的解所確定的車輛路徑方案,應(yīng)滿足每個(gè)乘客僅由一輛出租車提供服務(wù)的約束,同時(shí)滿足出租車的載客數(shù)小于3人的約束條件。除此之外,滿足點(diǎn)緩沖合乘匹配條件和路徑匹配度計(jì)算結(jié)果更高的乘客組的路徑所在的解更優(yōu)。 Step3:鄰域操作方法:禁忌搜索算法是一種基于鄰域搜索技術(shù)的算法,確定鄰域操作方法是構(gòu)造該算法的一個(gè)重要步驟。在本文中,我們采用兩兩交換法實(shí)施鄰域操作,該方法是指隨機(jī)選擇解中的兩個(gè)元素,并交換其值的鄰域操作方法。 Step4:禁忌對象的確定:禁忌對象是指禁忌表中被禁的那些局部最優(yōu)解,本文選取滿足第一部分合乘匹配條件的解作為最優(yōu)解。我們將每次迭代得到的最好解作為禁忌對象放入禁忌表中。 Step5:候選集合的選擇:本文將從當(dāng)前解的鄰域中隨機(jī)選擇若干個(gè)鄰居作為候選集合。 Step6:藐視準(zhǔn)則的判斷:為了防止優(yōu)良解的遺失,當(dāng)某個(gè)禁忌候選解的適配值優(yōu)于當(dāng)前全局最優(yōu)值,解禁此候選解為當(dāng)前解和當(dāng)前全局最優(yōu)解。 Step7:終止條件的確定:本文采用迭代指定次數(shù)的終止準(zhǔn)則。 3 結(jié)論 本文建立了以最短路徑為目標(biāo)函數(shù)的合乘出租車調(diào)度模型,以出租車載客量以及乘客服務(wù)供求關(guān)系作為約束條件,利用禁忌搜索算法搜索最優(yōu)路徑,得到最優(yōu)出租車合乘匹配方案。 參考文獻(xiàn) [1]張瑾.出租車拼車問題研究及其服務(wù)系統(tǒng)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)[D].蘭州:蘭州交通大學(xué),2009. [2]張亦楠.出租車合乘模式下的智能匹配問題的研究與實(shí)現(xiàn)[D].青島:中國海洋大學(xué),2014. [3]翟泳,楊金梁,連劍.合乘出行信息檢索的路徑匹配算法[J].交通與計(jì)算機(jī),2007,1(25):27-30. [4]劉佳.出租車合乘方式及定價(jià)模型優(yōu)化研究[D].重慶:重慶交通大學(xué),2016.