【摘 要】
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动态合乘是出行路线相似的出行者共用一辆车的交通方式,能够有效利用现有资源,最大化社会效益.当前合乘研究存在司机-乘客匹配质量不高,算法实时性差等局限.提出了考虑订单匹配数量、司机旅行时间、乘客等待时间与乘客延误时间的司机-乘客合乘匹配模型.针对模型特点,设计了基于分解方法的司机-乘客合乘匹配与路径规划算法.通过选择贪心随机自适应搜索算法、粒子群算法与本文的算法对比,成都市网约车数据验证,结果表明:分解算法下司机与乘客不方便成本低于贪心与粒子群算法;分解算法订单匹配率在90％以上,高于贪心与粒子群算法的80
【机 构】
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北方工业大学电气与控制工程学院,北京100144
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动态合乘是出行路线相似的出行者共用一辆车的交通方式,能够有效利用现有资源,最大化社会效益.当前合乘研究存在司机-乘客匹配质量不高,算法实时性差等局限.提出了考虑订单匹配数量、司机旅行时间、乘客等待时间与乘客延误时间的司机-乘客合乘匹配模型.针对模型特点,设计了基于分解方法的司机-乘客合乘匹配与路径规划算法.通过选择贪心随机自适应搜索算法、粒子群算法与本文的算法对比,成都市网约车数据验证,结果表明:分解算法下司机与乘客不方便成本低于贪心与粒子群算法;分解算法订单匹配率在90％以上,高于贪心与粒子群算法的80％～90％匹配率.通过对比证明,所提出的模型与算法,能够在保证高匹配率的前提下,降低出行不方便成本,提高算法实时性,在实际工程中有较好的应用效果.
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