[发明专利]一种车联网环境下基于动态不确定需求的协同拼车费用分担方法在审
申请号: | 201810701546.8 | 申请日: | 2018-06-29 |
公开(公告)号: | CN108898437A | 公开(公告)日: | 2018-11-27 |
发明(设计)人: | 周桂良;毛丽娜;凌苗苗;陈昕;何琴琳;张慧婷 | 申请(专利权)人: | 淮阴工学院 |
主分类号: | G06Q30/02 | 分类号: | G06Q30/02;G06K9/62 |
代理公司: | 淮安市科文知识产权事务所 32223 | 代理人: | 李锋;廖娜 |
地址: | 223005 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 拼车 拼车需求 车联网 费用分担 协同 模糊聚类分析 矩阵 乘客 计费公式 计费模型 权重矩阵 人数信息 软件读取 实时读取 行驶距离 行驶路线 需求设计 构建 聚类 合理化 车主 路段 乘车 行驶 维护 | ||
1.一种车联网环境下基于动态不确定需求的协同拼车费用分担方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:合乘人员拼车需求数据读取,构建合乘人员拼车需求矩阵S以及拼车需求权重矩阵D;
步骤2:利用模糊聚类分析法将合乘人员进行模糊聚类,继而匹配路线再分车;
步骤3:车联网环境下车辆行驶距离状态、行驶时间、各路段合乘人数数据读取;
步骤4:车联网环境下动态不确定需求的协同拼车费用分担模型的构建;
步骤5:计算拼车费用。
2.根据权利要求1所述的一种车联网环境下基于动态不确定需求的协同拼车费用分担方法,其特征在于:所述步骤1中合乘人员拼车需求数据通过拼车软件读取,计算出每位合乘人员的需求指标数值Sij,需求指标权重数值dij;构建合乘人员拼车需求矩阵S以及拼车需求权重矩阵D,将合乘人员的拼车需求量化。
3.根据权利要求1所述的一种车联网环境下基于动态不确定需求的协同拼车费用分担方法,其特征在于:所述步骤2中利用模糊聚类分析法将合乘人员进行模糊聚类,继而匹配路线再分车,其包括如下步骤:
2.1:根据合乘人员拼车需求矩阵S计算得到拼车需求归一化矩阵S0;
2.2:采用模糊聚类分析法中的最大最小法构造拼车需求模糊相似矩阵R;
2.3:利用模糊聚类分析法中的传递闭包法进行模糊聚类。
4.根据权利要求1或3所述的一种车联网环境下基于动态不确定需求的协同拼车费用分担方法,其特征在于:模糊聚类分析法将乘客拼车需求作为指标,将合乘人员按照其需求相似程度进行分类。
5.根据权利要求1所述的一种车联网环境下基于动态不确定需求的协同拼车费用分担方法,其特征在于:所述步骤3中车辆行驶距离状态、行驶时间、各路段合乘人数数据通过车联网技术获得,即车联网环境下通过人-车-路三者的动态联系,读取数据绕行距离Si、合乘距离路段合乘人数
6.根据权利要求1所述的一种车联网环境下基于动态不确定需求的协同拼车费用分担方法,其特征在于:所述步骤4中车联网环境下动态不确定需求的协同拼车费用分担模型的构建,其步骤如下:
4.1:私家车出行每公里费用P;
4.2:费用分担模型构建。
7.根据权利要6中所述的一种车联网环境下基于动态不确定需求的协同拼车费用分担方法,其特征在于:
所述私家车出行每公里费用P包括每公里耗油费用P1、每公里车辆机械磨损费用P2、车辆年固定费用均摊到每公里费用P3三大出行费用,合乘人员拼车费用主要由私家车出行每公里费用、合乘人数、合乘距离、绕行距离以及乘客的时间约束条件决定,对于合乘路段费用采取均分的方法计算,对于绕行路段需要对产生绕行的乘客方收取出行费用,另外绕行乘客方需对其他合乘人员以及车主产生的时间损失进行弥补,增加绕行路段的费用的收取,引进弥补因子对绕行合乘人员之前拼车的合乘人员产生的绕行部分费用也需进行折减,引进折减因子并对绕行合乘人员之前其他合乘人员产生的拼车费用进行折减,折减因子由绕行时间ti、实际行驶时间RTi以及便捷性权重di3有关,合乘路段折减因子当车辆违反乘客的最大容忍等待时间Wi以及合乘人员最大可容忍的车辆运行时间ETi约束时,需减少乘客拼车的出行费用,因此引进惩罚因子最终得到车联网环境下基于动态不确定需求的协同拼车费用分担模型:
8.根据权利要求1所述的一种车联网环境下基于动态不确定需求的协同拼车费用分担方法,其特征在于:所述的步骤5中计算拼车费用,主要是将步骤1、步骤3中获取的相关数据实时地导入到步骤4中的动态不确定需求的协同拼车费用分担模型中,可及时地为合乘人员计算出拼车费用。
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