【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及城際客運規(guī)劃，具體而言，涉及一種基于兩階段調(diào)度的城際動態(tài)拼車調(diào)度優(yōu)化方法及裝置。
技術(shù)介紹
1、城際動態(tài)拼車問題是車輛路徑問題的復雜變體，也可以認為它是特殊的動態(tài)撥號叫車問題或者動態(tài)取貨和送貨問題。目前解決城際動態(tài)拼車問題的最新、最主流的方法是單階段調(diào)度：將實時訂單存儲在一個緩沖區(qū)中，之后以延遲調(diào)度的方式，每隔一段固定的時間，定期調(diào)度緩沖區(qū)中的所有訂單，且在反饋信息時同時反饋匹配成功信息和車牌信息，其中：當反饋匹配成功信息給乘客時，必須服務(wù)該乘客；當反饋車牌信息給乘客后，乘客與車輛的匹配關(guān)系不可更改。這種調(diào)度方式雖然調(diào)度精度高，但是計算量過大，且給乘客反饋匹配成功的信息較晚。
2、有鑒于此，申請人在研究了現(xiàn)有的技術(shù)后特提出本申請。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)旨在提供一種基于兩階段調(diào)度的城際動態(tài)拼車調(diào)度優(yōu)化方法及裝置，以解決現(xiàn)有方法中計算量過大，且給乘客反饋匹配成功的信息較晚等問題。
2、為解決上述技術(shù)問題，本專利技術(shù)通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)：
3、一種基于兩階段調(diào)度的城際動態(tài)拼車調(diào)度優(yōu)化方法，包括：
4、s1,基于城際拼車訂單信息和車輛信息,以最大化總利潤為目標，構(gòu)建兩階段調(diào)度模型:其中,所述兩階段調(diào)度模型包括一階段調(diào)度模型與二階段調(diào)度模型；所述一階段調(diào)度模型包括在線車輛調(diào)度與離線車輛調(diào)度；
5、s2,獲取當前時刻的城際拼車訂單信息和當前車輛信息;
6、s3，根據(jù)所述當前時刻的城際拼車訂單信息、所述
7、s4,基于馬爾可夫決策過程與深度q學習算法，判斷當前時刻是否執(zhí)行所述二階段調(diào)度模型；若判斷到當前時刻不需要執(zhí)行所述二階段調(diào)度模型時，則跳過本步驟，否則基于大鄰域搜索算法，匹配所有未發(fā)車的車輛給所有未匹配成功且未超時的乘客以及匹配成功的乘客，匹配成功則反饋匹配成功信息給乘客，匹配失敗則將乘客訂單放入未匹配成功的乘客集合中；
8、s5,根據(jù)當前時刻的城際拼車訂單信息和車輛信息，更新系統(tǒng)信息，并反饋車牌信息給當前時刻發(fā)車車輛所接送的乘客，輸出車輛接送完所有乘客后的行程信息。
9、本專利技術(shù)還提供了一種基于兩階段調(diào)度的城際動態(tài)拼車調(diào)度優(yōu)化裝置，包括：
10、模型構(gòu)建模塊,用于基于城際拼車訂單信息和車輛信息,以最大化總利潤為目標，構(gòu)建兩階段調(diào)度模型:其中,所述兩階段調(diào)度模型包括一階段調(diào)度模型與二階段調(diào)度模型；所述一階段調(diào)度模型包括在線車輛調(diào)度與離線車輛調(diào)度；
11、信息獲取模塊，用于獲取當前時刻的城際拼車訂單信息和當前車輛信息;
12、一階段調(diào)度模塊，用于根據(jù)所述當前時刻的城際拼車訂單信息、所述當前車輛信息和所述兩階段調(diào)度模型，通過所述一階段調(diào)度模型匹配車輛給新下單的乘客；其中，所述在線車輛調(diào)度基于最近插入算法，匹配已發(fā)車的車輛給新下單的乘客，匹配成功則同時反饋匹配成功信息和車牌信息給乘客，匹配失敗則進行所述離線車輛調(diào)度；所述離線車輛調(diào)度通過最佳插入算法匹配未發(fā)車的車輛給新下單的乘客，匹配成功則反饋匹配成功信息給乘客；匹配失敗則將乘客訂單放入未匹配成功的乘客集合中；
13、二階段調(diào)度模塊,用于基于馬爾可夫決策過程與深度q學習算法，判斷當前時刻是否執(zhí)行所述二階段調(diào)度模型；若判斷到當前時刻不需要執(zhí)行所述二階段調(diào)度模型時，則跳過本步驟，否則基于大鄰域搜索算法，匹配所有未發(fā)車的車輛給所有未匹配成功且未超時的乘客以及匹配成功的乘客，匹配成功則反饋匹配成功信息給乘客，匹配失敗則將乘客訂單放入未匹配成功的乘客集合中；
14、信息更新模塊,用于根據(jù)當前時刻的城際拼車訂單信息和車輛信息，更新系統(tǒng)信息，并反饋車牌信息給當前時刻發(fā)車車輛所接送的乘客，輸出車輛接送完所有乘客后的行程信息。
15、綜上所述，與現(xiàn)有技術(shù)相比，本專利技術(shù)具有如下有益效果：本專利技術(shù)提出的基于兩階段調(diào)度的城際動態(tài)拼車調(diào)度優(yōu)化方法，其中一階段調(diào)度分為在線車輛調(diào)度和離線車輛調(diào)度。在線車輛調(diào)度是基于最近插入算法，匹配已經(jīng)發(fā)車但還未出城的車輛給新下單的乘客，離線車輛調(diào)度是基于最佳插入算法，匹配未發(fā)車的車輛給新下單的乘客。然后采用馬爾可夫決策過程與深度q學習算法判斷是否執(zhí)行二階段調(diào)度，并基于大鄰域搜索算法，匹配所有未發(fā)車的車輛給所有未匹配成功且未超時以及匹配成功的訂單乘客。本專利技術(shù)以利潤最大化為目標，尋找出最佳的車輛調(diào)度路徑，解決如何在保持較高調(diào)度精度的情況下結(jié)合一階段調(diào)度算法和二階段調(diào)度算法，達到更快地反饋乘客承接信息和減少總體計算量的目的。兩階段調(diào)度方法不僅減少了總運行時間，而且大幅縮短了平均反饋給乘客承接信息的時間。
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1.一種基于兩階段調(diào)度的城際動態(tài)拼車調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于兩階段調(diào)度的城際動態(tài)拼車調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于,每個調(diào)度模型包括決策變量、目標函數(shù)和約束條件，所述在線車輛調(diào)度的決策變量為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于兩階段調(diào)度的城際動態(tài)拼車調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于，所述離線車輛調(diào)度的決策變量為：、與；
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于兩階段調(diào)度的城際動態(tài)拼車調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于,所述二階段調(diào)度模型的決策變量為：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于兩階段調(diào)度的城際動態(tài)拼車調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于,所述馬爾可夫決策過程的變量包括狀態(tài)、動作與獎勵，其中，
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基于兩階段調(diào)度的城際動態(tài)拼車調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于,所述獎勵中的利潤的計算公式為：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于兩階段調(diào)度的城際動態(tài)拼車調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于,所述大鄰域搜索算法包括插入算子與移除算子，通過所述大鄰域搜索算法匹配時刻所有未發(fā)車的車輛給所有未匹配成功且未超時以及匹配成
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種基于兩階段調(diào)度的城際動態(tài)拼車調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于,通過大鄰域搜索算法匹配時刻所有未發(fā)車的車輛時，時刻判斷車輛發(fā)車的公式為：
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種基于兩階段調(diào)度的城際動態(tài)拼車調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于,所述更新系統(tǒng)信息具體為：
10.一種基于兩階段調(diào)度的城際動態(tài)拼車調(diào)度優(yōu)化裝置，其特征在于，包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于兩階段調(diào)度的城際動態(tài)拼車調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于兩階段調(diào)度的城際動態(tài)拼車調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于,每個調(diào)度模型包括決策變量、目標函數(shù)和約束條件，所述在線車輛調(diào)度的決策變量為：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于兩階段調(diào)度的城際動態(tài)拼車調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于，所述離線車輛調(diào)度的決策變量為：、與；
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于兩階段調(diào)度的城際動態(tài)拼車調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于,所述二階段調(diào)度模型的決策變量為：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于兩階段調(diào)度的城際動態(tài)拼車調(diào)度優(yōu)化方法，其特征在于,所述馬爾可夫決策過程的變量包括狀態(tài)、動作與獎勵，其中，
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種基...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：王成，高上煜，陳珞瑤，蔣金，雷蕾，
申請(專利權(quán))人：華僑大學，
類型：發(fā)明
國別省市：
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