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基于改进遗传算法的网约车共乘优化调度模型求解被引量：1: 2022年; 以往网约车调度模型都是基于门对门服务的假设上构建的,车辆可以直接到达乘客要求的地点接送乘客,而文章所提出的网约车共乘优化调度模型(Dial-a-ride Problem with Meeting Points, DARP-M)是一类亟待研究的车辆路径问题,在传统车辆路径问题的基础上,考虑了每位乘客的接送位置。为解决这一类问题,建立相应的数学模型,并提出求解该问题的一种新的改进遗传算法(Improved Genetic Algorithm, IGA),该算法通过提前生成满足约束条件的可行解来简化计算规模,同时优化传统遗传算法的交叉变异步骤,达到快速收敛的效果,并且可以灵活解决其他类似问题。算例结果表明,将改进遗传算法运用到DARP-M模型中,能在较短的迭代次数内达到收敛,通过测试改进算法的参数,可以看出收敛的效果显著,且运算速度相对较快。; 胡凯袁鹏程胡忠恺; 关键词：调度优化

公交专用道上的公交停靠站设置被引量：2: 2014年; 为了大力促进公交发展,在考虑让居民公交出行更加快捷舒适,尽可能缩短乘客公交出行时间等可以增加公交客流吸引量的条件下,建立合适公交站距模型,得到在乘客出行时间最短的条件下公交专用道各站台的合适位置。本文基于公交专用道的堵车延误忽略不计的条件下结合居民公交出行快捷这一吸引点,建立关于乘客公交出行时间最短的有效模型。并且根据实际公交专用道的各项相关因素验证模型的精确性,进一步改善模型各项相关系数,结合公交专用道首末站的选址条件和最佳间距模型算法确定公交专用道的最佳站距。但是不同路面条件下和不同的客流特征对最佳站距影响不同,要建立最佳公交站台选址需结合实际的道路条件和客流特征。; 胡凯马晓旦; 关键词：公交专用道

时变路网下考虑碳排放的需求响应型公交调度优化模型被引量：1: 2024年; 以往对需求响应型公交的研究中,鲜有考虑到时变路网、碳排放等因素对车辆调度的影响,需要对现有研究的局限性进行改进。针对当前“双碳”背景下存在传统燃油公交与电动公交混合运行的现状,结合两者特性分别给出约束条件、成本和碳排放测算方法,建立包含延误时间、碳排放和运营成本作为优化目标的调度优化模型,并提出了自适应遗传-萤火虫算法用以求解该模型。实验结果表明:a)所提算法改善了传统遗传算法中易陷入局部最优的问题,在基于仿真路网的实验中能使目标函数减少9.1%,平均车辆使用数、平均途经节点数和平均行驶里程数分别减少了0.3辆、4.9个和104.57 km,提高了求解精度;b)模型考虑碳排放影响最高能减少9%的碳排放量,运营成本降低2.9%;c)动态阻抗下的车辆调度方案既贴近实际情况,又能同时降低7.5%的碳排放以及节约5%的运营成本;d)电动公交的引入能得到显著的碳减排效果,但由此带来的成本上升也是不容忽视的。; 胡凯袁鹏程李佶霖; 关键词：碳排放

考虑实时订单更新的拼车调度双层规划模型: 2024年; 针对订单实时更新的实际情况,为仍有待完成订单的司机持续分配任务,在保证司机收益增加的同时,提升拼车平台的派单效率。在考虑拼车系统服务质量与运行成本的基础上,基于平台角度构建了以司机总收益最大化为目标的双层规划模型,并给出求解该模型的双层算法:底层模型对拼车路径进行规划,设计改进的遗传算法求解;上层模型决定订单分配的顺序,通过贪心算法调用底层模型,比较收益变化后得到最终的调度结果。通过具体算例对模型进行验证,结果表明模型能够较快求解出订单匹配结果及行驶路线,说明了模型的可行性及算法的有效性,且计算结果能够反映实际场景。对比实验结果表明,模型在满足提升司机收益的基础上,能有效减少延误时间及降低行驶距离,对于实时订单更新场景下拼车调度问题的相关研究具有积极的参考意义。; 李佶霖袁鹏程林徐勋胡凯

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胡凯