车辆合乘问题的分布式复合变邻域搜索算法

发布时间：2022-11-10 20:00

　　针对长期车辆合乘问题（long-term carpooling problem,LTCPP）,提出一种基于分布式的复合变邻域搜索算法,利用分布式计算的优势可快速求解出大规模用户的合乘匹配方案。首先构建带有时间窗约束和车容量约束的数学模型,建立成本计算的目标函数;然后按复合距离优先算法将所有用户分配到各合乘小组中,最终得到满足约束条件的初始合乘方案。通过对变邻域搜索算法进行分布式处理,使算法可以对初始合乘方案进行并行迭代优化计算,得到最终的合乘方案。实验结果表明,该算法在速度和大规模问题求解质量上具有明显的优势。 

【文章页数】：12 页

【部分图文】：

合乘小组路径概况图

合乘方案表述图

混合邻域示例图

【参考文献】：
期刊论文
[1]长期车辆合乘问题的复合变邻域搜索算法[J]. 郭羽含,伊鹏.  计算机应用. 2018(10)
[2]居民出行方式选择与客运交通低碳化研究[J]. 张清,陶小马,杨鹏.  中国人口.资源与环境. 2013(06)
[3]车辆合乘匹配问题中服务需求分派算法研究[J]. 邵增珍,王洪国,刘弘,孟春华,张子鹏.  清华大学学报(自然科学版). 2013(02)
[4]出租车合乘路径选择与费率优化模型[J]. 周和平,钟璧樯,彭霞花,夏西.  长沙理工大学学报(自然科学版). 2011(01)
[5]邻里合乘——社区拼车常态化的探索[J]. 汤黎明,刘其华.  城市交通. 2010(06)

硕士论文
[1]车辆合乘匹配问题研究[D]. 孙新秋.山东师范大学 2012



本文编号：3705210