[发明专利]一种基于多类型自行车装卸的公共租赁自行车调度方法

说明书

技术领域：

本发明涉及交通出行领域，尤其涉及一种基于多类型自行车装卸的公共租赁自行车调度方法。

背景技术：

公共租赁自行车作为一种新型的交通方式，兼有公共交通和慢行交通的特点，越来越受到人们的青睐。由于城市的功能布局、经济发展差异，这引起租赁网络上的公共自行车供需关系时空分布不平衡，需要将部分租赁点的多余自行车合理地提前调配至缺少自行车的租赁点，如何合理安排卡车访问租赁点的顺序并确定其装卸量至关重要。

公共租赁自行车调度(Rental Bicycle Dispatching Problem，简称RBDP)是车辆路径问题(Vehicle Routing Problem，简称VRP)的一种拓展形式，两者区别在于：1)租赁点的缺少或多余自行车数量部分决定了它们在卡车路径的顺序；2)同时确定确定卡车在租赁点的装卸数量，尤其是考虑缺少自行车的各个租赁点的服务水平。因此，RBDP比VRP复杂的多，近年来吸引了国内外学者的广泛关注。目前，国内外学者从运筹与优化角度研究了众多RBDP的拓展模型，主要分为先装后卸(卡车访问供应点装完自行车后，才访问需求点卸载自行车)、同时装卸(卡车同时访问供应或需求点，但是满足需求点的自行车需求)两种研究思路，前者比后者调度效率低，但是操作相对容易。

有上可知，现有SBRP较少同时涉及多车型、多调度中心对公共租赁自行车调度线路的影响，尤其是每个租赁点的不同车型同时缺少或多余引起卡车既装又卸，这比传统VRP复杂的多，已有SBRP和VRP均不能适用。多车型的RBDP一般在旅游景区比较常见，居民可以在某租赁点借还单、双和多人自行车。

发明内容：

为了解决上述问题，本发明提供了一种能够实现兼顾配送里程最少和乘客满意度最大的调度目标，针对某种车型自行车，将部分租赁点的多余车辆运输至缺少车辆的租赁点的技术方案：

一种基于多类型自行车装卸的公共租赁自行车调度方法，主要包括构建多类型自行车装卸的公共租赁自行车调度优化模型，以及求解公共租赁自行车调度优化模型的基于遗传算法的两阶段算法，其中构建多类型车辆装卸的公共租赁自行车调度优化模型包括核心输入数据准备及其符号变量、核心输出数据及其决策变量、目标函数和约束条件，基于遗传算法的两阶段算法，包括第一阶段利用GA搜索可行卡车访问租赁点的顺序，第二阶段利用启发式算法计算卡车在各个租赁点的装卸方案。

作为优选，构建多类型自行车装卸的公共租赁自行车调度优化模型的核心输入数据准备及其符号变量，是每个租赁点的一或多种车型的供需数量，以及最少满足需求点的缺少自行车数比例，包括：

(1)某个区域的租赁点和调度中心集合记为N和O；所有租赁点的停放自行车类型集合记为M；卡车集合记为K，其最大容量和最大里程为C和D；

(2)租赁点关于自行车类型(自行车类型m的所占存储空间记为r_m)的自行车需求量，若则多余；否则缺少；

(3)公共自行车租赁点(调度中心)i和j之间距离，记为d_ij。

作为优选，构建多类型自行车装卸的公共租赁自行车调度优化模型的核心输出决策变量及其符号变量，是卡车访问租赁点的顺序，以及卡车在每个租赁点的不同自行车类型装卸数量，包括：确定车辆k依次访问租赁点i和j的次序，即车辆k访问租赁点i时自行车类型m的装卸数量，即车辆k是否防问租赁点i，即辅助变量，即U_ik。

作为进一步优选，构建多类型自行车装卸的公共租赁自行车调度优化模型的目标函数，是在确保每个租赁点在不同车型需求最低服务水平情况下，兼顾各个租赁点的满意度最大和总配送里程最少为目标，其中以各个租赁点的满意度最大和总配送里程最少为目标，即

γ为最少满足需求点的缺少自行车数比例，即服务水平；c₀和c₁为里程费用和满意度费用，由于目标函数蕴含针对某种车型自行车，若供大于需，则满意度为1，此时所有需求点被满足；否则，所有供应点在调度后自行车存量为0，通过该优化调度目标，在现有租赁点的供需情况下，尽可能确保自行车系统的服务水平。