[发明专利]一种公共自行车调度方法

摘要

本发明公开一种公共自行车调度方法，包括，获取子区域内各公共自行车站点的位置信息以及需求量信息；根据所述公共自行车站点的位置信息以及需求量信息采用智能水滴算法对同一子区域内的公共自行车进行调度，得到最优路径；获取本次迭代计算得到的最优解，更新所述最优解所经过的路径上的泥土量；判断所述迭代次数是否大于预先设定值，得到第二判断结果，若第二判断结果表示所述迭代次数大于所述预先设定值，则执行解的优化；直到迭代次数达到预先设定值，当迭代次数达到预先设定值后输出所有迭代中最优的调度方案，进而实现对自行车的精确调度。

主权项

1.一种公共自行车调度方法，其特征在于，所述方法包括：获取子区域内各公共自行车站点的位置信息以及需求量信息；所述子区域为对各所述公共自行车站点进行划分后形成的子区域；每个所述子区域包含一个调度中心；根据所述公共自行车站点的位置信息以及需求量信息采用智能水滴算法对同一子区域内的公共自行车进行调度，得到最优路径，具体步骤如下：步骤1、将智能水滴算法中的参数进行初始化，并初始化迭代次数a＝1；步骤2、构造调度方案，具体包括：步骤2‑1、水滴根据概率矩阵，优先选择概率较大的公共自行车站点作为要服务站点，所述概率矩阵公式如下：其中，τ_ij为启发式算子，d_ij表示从站点i到站点j之间的距离；ε为大于零的自然数，δ为大零的自然数，FV为需要服务的站点集合，u_ij为节约算子，表示路径的节约量，u_ij＝d_i0+d_0j‑d_ij，0∈depot，i,j∈(1,2,…N)，d_i0表示站点i到所述调度中心的距离，d_0j表示站点j到所述调度中心的距离；其中r＝0.01，sw(i,j)为从站点i到站点j的路径arc(i,j)中的泥土量；判断所述服务站点是否满足约束条件，得到第一判断结果，当所述第一判断结果表示满足约束条件时，则对所述服务站点进行调度，当所述第一判断结果表示不满足约束条件时，则按照水滴到其他所述公共自行车站点的概率值从大到小对站点进行访问，直到找到满足所述约束条件的站点；所述约束条件为：0≤dj+wijk≤Q,(i,j∈N∪M),k∈(1,2,…,K)其中，Q表示每量运输车的最大承载量，dj表示运输车到达公共自行车站点的j距离，tij表示运输车从公共自行车站点i到公共自行车站点j的时间，ti表示运输车到达站点i的时间，wijk表示运输车从公共自行车站点i到公共自行车站点j的自行车数量，wi表示运输车在站点i的停留时间；M表示调度中心的集合，M＝{SN+1,SN+2,…,SN+M}，N表示公共自行车站点的集合，N＝{v1,v2,…vN}；ei、fj表示调度时刻；如果所有可以访问的公共自行车站点都不满足所述约束条件，则水滴返回调度中心，由调度中心派遣其他运输车辆，当被访问的公共自行车站点满足所述约束条件时，确定当前被访问的公共自行车站点为被服务的下一个自行车站点；步骤2‑2.更新水滴的流速vely、水滴中的泥土量soiliwdy、路径arc(i,j)中的泥土量sw(i,j)，具体公式如下：其中vel_y为当前水滴的流速，a_v、b_v、c_v为速度更新参数，vel_y‑1为上一次迭代中水滴的流速；soil^iwd_y＝soil^iwd_y‑1+Δsoil(i,j)，其中soil^iwd_y为当前水滴中的泥土量，soil^iwd_y‑1为上一次迭代水滴中的泥土量，a_s、b_s、c_s为泥土更新参数，D(i,j)表示从站点i到站点j的路程，ε为大于零的自然数；sw(i,j)_y＝sw(i,j)_y‑1‑α*Δsoil(i,j)，soil_min≤sw(i,j)_y≤soil_max；其中，sw(i,j)_y为当前路径中的泥土量，sw(i,j)_y‑1为上一次迭代路径中的泥土量，ρ为大于零的自然数；T^TB表示全局最优解；α的为大于零的自然数；a_s、b_s、c_s为泥土更新参数，n为水滴到达目的地的个数；重复所述步骤2‑1和所述步骤2‑2直到所有需要调度服务的站点都被服务；步骤3、获取本次迭代计算得到的最优解，迭代次数a＝a+1；步骤4、更新所述最优解所经过的路径上的泥土量；步骤5、判断所述迭代次数是否大于预先设定值，得到第二判断结果，若第二判断结果表示所述迭代次数大于所述预先设定值，则执行解的优化；步骤6、重复所述步骤2‑所述步骤5直到迭代次数达到预先设定值，当迭代次数达到预先设定值后输出所有迭代中最优的调度方案。