基于蚁群算法的动态共享单车调度优化

随着共享经济的发展,共享单车逐渐走进人们的生活。为解决因共享单车出行的潮汐性而导致的资源浪费和供求关系不平衡的问题,将各调度区域内车辆数量的初始值及其变化速率考虑进约束范围,并对蚁群算法改进其禁忌表的节点选取方式,使其能够适用于求解动态共享单车调度问题,最终得到一条从调度中心出发的路径,同时能够保证调度量的最大化。实验结果表明,改进后的蚁群算法相比离散差分进化算法,在精确性和执行效率上有着显著的优势,尤其是在问题规模较大的情况下。在分别运行50次的条件下,蚁群算法成功寻得最优解的次数相较于离散差分进化算法提高了94%;在寻得最优解的条件下,蚁群算法的评价次数相较于离散差分进化算法减少了65. 4%。