一种自行车租赁点的选址方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109919346A(43)申请公布日2019.06.21(21)申请号201711323031.0(22)申请日2017.12.12(71)申请人湖南斯迈尔特智能科技发展有限公司地址412007湖南省株洲市天元区黄山西路小电机3楼(72)发明人彭武飞吴欣漪丁湘铭(51)Int.Cl.G06Q10/04(2012.01)G06Q30/06(2012.01)权利要求书1页说明书4页(54)发明名称一种自行车租赁点的选址方法(57)摘要本发明公开了一种自行车租赁点的选址方法，该方法包括如下步骤：选定研究范围，采集基础资料，包括各公共自行车租赁点位置、锁车桩数量、实际配车数量、用户IC卡刷卡数据；确定调度区域和调度量，根据用户刷卡数据分析各租赁点自行车数量的时空变化规律，建立分担率预测模型；建立公共自行车动态调度路径优化模型；求解方法，采用改进的蚁群算法来求解TSPPD模型，调度卡车被视为负重的蚂蚁，调度卡车寻找下一个调度租赁点前需要检查自行车装载量，筛选出目前装载量能够服务的租赁点；制定公共自行车高峰小时动态调度方案，本发明可有效提高公共自行车调度管理效率、降低节约调度成本，科学调度，缓解高峰小时公共自行车供需不平衡问题。CN109919346ACN109919346A权利要求书1/1页1.一种自行车租赁点的选址方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：1)选定研究范围，采集基础资料，包括各公共自行车租赁点位置、锁车桩数量、实际配车数量、用户IC卡刷卡数据。2)确定调度区域和调度量，根据用户刷卡数据分析各租赁点自行车数量的时空变化规律，建立分担率预测模型假设An为出行者n的出行方式选择方案集合，Vin为出行者n选择交通方式i的效用函数，则出行者n从出行选择方案集合An中选择第i种出行方式的，Pin为出行者n选择方案i的出行概率，即为该种出行方式的客运分担率。3)建立公共自行车动态调度路径优化模型，将公共自行车动态调度问题看作“同时取货和配送的旅行商问题”，提出调度卡车最大效用服务原则，以调度卡车在完成调度任务时求解最短调度路径为目标提出公共自行车动态调度路径优化模型。4)求解方法，采用改进的蚁群算法来求解TSPPD模型，调度卡车被视为负重的蚂蚁，调度卡车寻找下一个调度租赁点前需要检查自行车装载量，筛选出目前装载量能够服务的租赁点，卡车向下一个目标移动前需根据自身装载量、服务点调度量以及路径距离计算出下一步可达节点的概率，并按此概率实现一步移动，服务完毕后更新装载量再搜索下一服务租赁点，重复此过程至调度任务完成或无法搜索下一服务点为止。5)制定调度方案，计算调度区域内各租赁点的调度需求，利用公共自行车动态调度路径优化模型将动态调度问题建模，并采用改进的蚁群算法进行求解，制定公共自行车高峰小时动态调度方案。2.根据权利要求1所述的一种自行车租赁点的选址方法，其特征在于：所述出行方式的客运分担率包括出行特性指标量化，通过对出行选择方式的经济性、快速性、直达性、安全性和准时性进行量化并构建效用函数Vin。3.根据权利要求1所述的一种自行车租赁点的选址方法，其特征在于：所述步骤3中所述的建立公共自行车动态调度路径优化模型具体步骤包括：问题描述和假设，公共自行车系统动态调度问题可以规约为“同时取货和配送的旅行商问题”，需要配送的租赁点根据需求分为取车点和配送点，调度卡车从任意租赁点开始在各取车点和配送点之间进行调配，每个租赁点的取车量或配送量不为零，每个租赁点仅访问一次，配送区域内全部租赁点均被访问过后以任意租赁点为结束点，为便于求解，令调度卡车的初始装载量为零，每个租赁点的需求量均小于调度卡车的额定装载量，TSPPD模型属于NP-难问题，根据问题描述建立混合整数规划模型。4.根据权利要求1所述的一种自行车租赁点的选址方法，其特征在于：所述步骤4中所述的采用改进的蚁群算法来求解TSPPD模型的具体方法包括：改进的蚁群算法，调度卡车被视为负重的蚂蚁，调度卡车寻找下一个调度租赁点前需要检查自行车装载量，筛选出目前装载量能够服务的租赁点，卡车向下一个目标移动前需根据自身装载量、服务点调度量以及路径距离等信息计算出下一步可达节点的概率，并按此概率实现一步移动，卡车在搜索过程或找到一个解后，会评估该解或解的部分优化程度，并把评价信息保存到相关连接路径的信息素中，在调度区域集合H中，卡车依次选择各租赁点之间路径的信息素浓度大的路径服务，服务完毕后更新装载量再搜索下一服务租赁点，重复这个过程至调度任务完成或无法搜索下一服务点为止，即找到最优解。2CN109919346A说明书1/4页一种自行车租赁点的选址方法技术领域[0001]本发明涉及自行车租赁领域，具体涉及一种自行车租赁点的选址