基于客户分级及换乘的多车辆合乘问题算法研究

多车辆合乘匹配问题(MRMP)是物流领域和交通领域的一个重要问题,现有的多车辆合乘匹配算法是以解决基本的多车辆合乘问题为主.为了提高客户的搭乘率,提出了客户分等级并且带有换乘的多车辆合乘匹配算法.该算法以蚁群优化算法为核心,分为3步:寻找起点终点集合;蚁群寻优,并在单向蚁群的基础上提出双向蚁群算法;车辆路径微调.实验仿真显示该算法获得80％以上的搭乘率,同时双向蚁群比单向蚁群具有更强的寻优能力.所得结果表明,该算法可以有效地获得带有换乘的匹配路线.     

考虑乘客信任程度的营运车辆合乘线路规划

车辆合乘是解决交通拥堵的有效方法,然而乘客对车辆合乘行为缺乏信任是影响合乘发展的难题。针对这一问题,通过引入信任度权重和用户偏好来衡量合乘的信任水平,以车辆的总行驶距离最短以及总信任度值最高为目标函数,同时考虑了车辆搭载容量约束、车辆行驶距离约束、乘客需求响应约束以及车辆站点服务约束,构建了考虑乘客信任程度的合乘模型,然后针对该模型采用改进的遗传算法进行求解。最后采用北京市新发地周边地区的营运车辆数据进行算法验证。结果表明,该模型能够在有效减少车辆总行驶距离的同时保障较高的乘客合乘信任水平,相较于仅考虑距离优化的模型,距离成本增加了14.8%,信任水平提升了3.3倍。通过对优化结果的对比分析,验证了模型和算法的有效性。     

基于优化遗传算法的网约车合乘模型

随着城市居民绿色低碳出行思想的提高,网约车合乘出行方式应运而生.但由于合乘模式涉及到的行驶路线问题,乘客与乘客、乘客与驾驶员之间容易产生分歧,并且网约车合乘出行模式的相关成本不明确等诸多问题,网约车合乘模式没有被大范围推广和应用.针对网约车合乘出行模式存在的问题,研究并构建了网约车合乘路径优化模型,模型中考虑了车辆等待时间成本、行驶距离成本、收益、容量约束以及时间窗约束等.针对网约车合乘模型的特点,并基于遗传算法思想,研究设计了满足合乘模型约束条件的求解遗传算法.并使用Matlab软件运行算法程序对算例进行求解,运行44.08 s得到最大利润6 906.297 1元及车辆详细行驶路线,实验表明,通过构建的网约车合乘模型和设计的遗传算法,可以得到合乘路径近似最优解,证明了模型和算法的可行性和有效性.     

出租车合乘多目标优化方法研究

出租车合乘是缓解我国日益严峻的交通拥堵问题的重要手段。为高效解决出租车合乘问题，综合考虑出租车车辆总数、乘客等待时长、车辆运输总里程数三个指标，建立了优化这三个指标的数学模型。在此基础上，基于NSGA-II算法设计和实现了解决该优化问题的多目标遗传算法。最后，在某城市某日某时刻3 min之内的打车需求数据上对模型和算法进行了实验验证。实验结果表明，该模型与算法能带来较高的合乘发生率和较满意的合乘利润率，具有较好的合乘效益。     

多序列比对问题的粒子群优化算法求解

文章提出了一新的算法,利用粒子群优化算法求解多序列比对的问题,这是粒子群优化算法在生物信息学方面的一个新的应用。文章从粒子群算法的原理和多序列比对问题模型入手,来提出怎样改造粒子群优化算法使其可以解决多序列比对问题,最后给出利用粒子群优化算法求解多序列比对的算法,及其测试结果。     

基于量子粒子群优化算法的车辆路径问题

针对粒子群优化算法的搜索空间有限、容易出现早熟现象的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法用于求解车辆路径问题.车辆路径问题是组合优化问题中的NP-难问题.将量子粒子群算法用于车辆路径问题求解,用粒子的位置表示车辆路径,建立车辆路径的数学模型.与粒子群算法相比,量子粒子群算法提高了最优路径搜索的成功率,能更有效的求解问题.     

多需求点车辆调度模型及其群体智能混合求解

建立货运关系明细的多需求点车辆调度模型, 模型求解过程是先由粒子群算法的粒子位置向量得到单车运送的货物, 再由蚁群算法优化单车路径, 根据优化目标筛选粒子, 直到终止条件, 实现所有货物对所有车辆的分配. 实例求解结果表明混合求解得到的车辆总路径小于蚁群算法得到的结果.     

低碳导向的网约车合乘动态匹配算法研究

针对网约车合乘减排效益未能充分发挥的问题,提出一种低碳导向的网约车合乘动态匹配算法,可在保证网约车合乘经济效益的同时优化合乘的减排效益。首先根据合乘规则构建可合乘网络,然后基于图优化理论将可合乘网络转换为带权无向图,同时基于COPERT模型计算潜在合乘订单的碳减排量作为无向图的权重,最后利用改进的最大权重匹配方法对其进行求解,进而得到碳减排效益最大化的合乘匹配方案。以成都市网约车订单数据为分析实例,对该算法与传统匹配算法进行对比评估。结果表明,当乘客最大允许延误为10 min时,该算法下的可合乘出行比例达86%,碳减排总量相比传统匹配算法可提高122%,单次合乘行程的减排效率平均提高128%。因此,本文提出的算法能够在不影响平台经济效益的情况下,显著提升合乘减排效益。     

基于蚁群算法的测试用例优先排序

测试用例优先排序技术通过优化测试用例的执行次序来提高软件测试的效率,是增强型软件测试和回归测试的重要研究课题。针对基于需求的测试用例优先排序问题,提出了一种基于蚁群算法的求解方法,采用不同的测试用例间距离及用例序列评价策略,给出了该方法的2种不同实现方式。首先,针对黑盒测试特点,设计了基于需求的一般性测试用例序列评价指标;其次,提出测试用例吸引度概念,基于测试用例吸引度定义了测试用例间的距离;然后,给出了信息素更新策略、最优解集更新策略、局部最优解突变策略等主要设计策略,分别实现了该方法基于距离和基于指标的2种实现方式。实验结果表明,该方法具有很好的全局寻优能力,整体效果上优于粒子群算法、遗传算法和随机测试。     

基于行车位置数据挖掘的拼车方法研究

拼车是一种环保节能的出行方式,合理的拼车策略可以缓解交通压力,优化乘客体验,减少碳排放等。针对拼车问题,提出了两阶段的拼车匹配策略。第一阶段匹配过程是利用基于改进Hausdorff距离的乘客分配算法,将拼车需求分配到具体车辆,从而将多车辆问题转化为单车辆问题;第二阶段匹配过程,采用基于匹配度的聚类筛选出与车辆最为匹配的拼车需求。实验结果表明该算法和流程能分别应用于单车次、多车次接力换乘的拼车方案推荐,匹配简单准确。     

网约拼车出行的乘客车辆匹配及路径优化

城市道路拥堵严重及共享理念的盛行带来了拼车出行的兴起。出行线路相似的乘客共乘一辆车,可提高座位利用率、节省费用、缓解交通压力。以带时间窗约束的无换乘多车辆静态拼车问题为研究背景,从车辆使用费、途中走行成本及到达时间窗惩罚成本3个方面建立乘客车辆匹配及路径优化的目标函数,以车辆容量、乘客出发及到达时间窗、路径无迂回、乘客车辆匹配无重叠等限制构建模型约束条件,采用演化策略算法求解问题,根据模型特征设计编码解码规则,解码结果可同时获得车辆乘客匹配关系和走行路径,采用交叉变异操作更新迭代个体种群,进而求得最优解。运用MATLAB求解算例验证了模型可行性及算法有效性,结果表明算法能快速响应静态拼车问题,在较短时间即可给出乘客车辆的先后匹配关系及车辆走行路径,拼车方案相比独自出行能节省更多成本。     

适用于遮挡车辆检测的子块带权模板匹配方法

针对多车辆跟踪过程中的遮挡问题,提出一种基于梯度方向直方图的子块带权模板匹配方法。该方法先对目标分块,并提取每块的梯度方向直方图,然后利用核函数为各块赋予不同权值,并采用子块带权特征匹配度度量方法计算目标模型与搜索窗的匹配度,进而获取最佳匹配。最后将该方法应用于多车辆跟踪过程中的遮挡车辆跟踪与检测。实验表明,该方法具有良好的精确度和鲁棒性。     

基于增强学习的网格化出租车调度方法

高度信息化的网格化城市管理可以为出租车运营优化提供新的实时动态乘客需求信息和车辆位置信息。以此为契机,针对城市出租车空驶率高和司乘匹配率低的问题,提出了一种网格化的出租车实时动态调度的增强学习控制方法。通过为出租车提供空驶巡游的动态最佳路线,新的控制方法旨在提高出租车的服务效率,并降低乘客的等待时间。首先,以城市单元网格为基础,明确出租车调度的关键问题;其次,以空驶路线的动态调整为控制手段,建立调度的增强学习模型;最后,给出求解模型的Q学习算法,并通过算例验证新调度方法的有效性。研究表明新方法可以有效提高司乘匹配率、增加总的出租车运营收入、减少乘客平均等车时间和减少总的出租车空驶时间。     

基于区域协同的公交发车时刻表模型*

为提高城市公共交通系统的效率,对基于区域协同的公交发车时刻表问题进行了研究。综合考虑公交内部线路间的换乘衔接,以乘客在区域内的总换乘时间最小为优化目标,建立区域协同发车时刻表模型,针对模型特点,提出了求解该问题的改进遗传算法。在选择适当参数的基础上,通过算例验证了该模型及算法的合理性和有效性。     

基于网格状模板的实时图像跟踪算法

传统相关跟踪算法存在运算量大和实时性差的缺陷.针对这一问题,提出了一种基于网格状模板的实时图像跟踪算法.该算法首先从减少参与匹配运算的像素数目的角度出发,剔除部分冗余像素,将匹配模板设置为网格状.然后在成像跟踪仿真实验平台下,用归一化互相关匹配方法实现了对运动目标的跟踪.仿真实验结果表明,该算法不仅在很大程度上减少了图像匹配的计算量,提高了跟踪实时性,而且跟踪快速准确,具有一定的实用价值.     

基于试探的变步长自适应粒子群算法

针对粒子群算法容易陷入局部最优的缺陷,在分析惯性因子在算法中的作用机理的基础上,设计了一个根据种群多样性和进化代数自适应调节的惯性因子,并运用试探法,通过变换搜索步长,提高算法的局部搜索能力.最后,给出了3个典型函数的模拟例子,通过与APSO的对比结果显示,改进后的算法其性能得到极大提高.     

基于细菌觅食优化算法的城市轨道交通调度优化

为了合理高效地制定城市轨道交通调度方案,实现客流与车次的优化配置,提出了一种基于细菌觅食优化算法的城市轨道交通调度优化策略。兼顾乘客与运营企业双方利益,以发车间隔为决策变量,乘客平均候车时间最短和发车次数最少为优化目标,建立调度优化模型,并对细菌觅食优化算法求解该调度模型的过程进行分析。结合某城市轨道交通一号线实际运营数据进行仿真实验,并与其他算法的优化结果进行对比分析,实验表明该算法和模型能有效解决城市轨道交通调度优化问题。     

利用几何代数进行线段模型匹配和运动估计

首先探讨了Clifford代数（几何代数）在计算机视觉中的应用,并得到了2D与3D旋转的统一表达公式,进而探讨了该公式在直线模型匹配和运动估计中的应用;在改进2D多角弧匹配算法的基础上,提出了一个同时进行线段模型的匹配和运动估计的算法。该算法通过最小化模型线段与被检测线段间的距离（距离函数定义为对应点间欧氏距离的积分）而求得的最佳运动估计中的旋转,可由一个矩阵的奇异值分解来表示,从而为首次同时解决这两个问题,进行了初步尝,且该算法不受维数限制。最后的模拟实验结果表明,该算法效果良好。     

基于语义计算的公交移动问答系统

为解决外来旅客公交问询困难的问题,本文利用模式匹配、编辑距离计算、语义计算、自动问答等技术,实现了基于自然语言问答的公交移动问答系统。本文在抽象公交节点的基础上引入站点概念词,对站点关键词进行扩展、消除问询歧义,把公交线路抽象成线路节点网络模型,引入查询日志记录快表辅助问答,借助手机短消息业务实现了双向向传输。实验结果表明,该系统达到了预期效果。