[发明专利]一种多时间约束下行驶里程优化的轻量化拼车调度方法

说明书

本发明公开了一种多时间约束下行驶里程优化的轻量化拼车调度方法，首先将车辆到达某一上车/下车点接送乘客以及车辆到达终点站看作任务，将任务使用顶点表示，任务之间的执行成本使用边表示，通过有向无环图的形式进行任务模型的建立；再基于多旅行商问题模型与车辆路径规划问题模型，在多旅行商问题模型中的二维布尔型优化变量基础上设置改进后的三维布尔型优化变量；在新的模型中提出多旅行商问题模型与车辆路径规划问题模型中不存在的约束条件，构造基于总里程优化的车辆‑乘客之间的分配与调度问题模型；通过混合非线性整数规划求解器求出最优解，并设计一种基于回退策略的启发式算法，该算法可以显著降低了问题求解的时间，同时仅比最优解失去约百分之二十的精确度，该算法提高了本调度分配方法的适用性，也提高了本分配调度方法在大规模问题中的可扩展性。

技术领域

本发明属于车辆路径规划及任务优化调度技术领域，主要涉及了一种多时间约束下行驶里程优化的轻量化拼车调度方法。

背景技术

随着节能减排战略的进一步深入以及私家车能源消耗问题日益明显，车辆共享和拼车服务已经成为了许多人的出行选择，然而拼车服务系统的分配调度算法还停留在比较简单的阶段，通常各大软件上均采取最近距离优先分配的情况，在这种分配规则下，会产生许多资源浪费，且容易使得个别乘客等待时间过久；同时在车路协同实践如火如荼展开的过程中，无人出租车已经由许多企业进行投放，在当前需求与提供车辆均较小的情况下，随叫随到的无人出租车模式尚可运行，若将来规模大幅扩大后，无人出租车与乘客之间的分配、调度以及周转将变得十分困难，亟待研究一种从全局考虑的、计算复杂度低的、适用于多数场景的调度分配算法。因此，在资源受限的情况下，研究多时间约束下基于总行驶里程优化的车辆共享轻量化调度算法具有重要的现实意义。

对于拼车服务系统，现有方法一般使用低计算复杂度的启发式算法来提高算法的可扩展性。目前，在拼车服务系统与车辆调度分配的研究中，已经取得了很多的研究成果，但还存在以下问题：1)并未考虑实际情况中每名乘客可能存在上、下车点的时间约束问题；2)车辆调度分配过程中更具有广泛性的情况是车辆可以任意选择终点，而不是传统MTSP问题中将起始点与终点设置为同一点的情况，现有的工作对可任意选择终点的情况研究不足；3)针对大规模多数量的人-车分配问题，现有的方案在保证准确度的基础上计算复杂度过高，难以保证实时性。

发明内容

本发明正是针对现有技术中存在的问题，提供一种多时间约束下行驶里程优化的轻量化拼车调度方法，首先将车辆到达某一上车/下车点接送乘客以及车辆到达终点站看作任务，将任务使用顶点表示，任务之间的执行成本使用边表示，通过有向无环图的形式进行任务模型的建立；再基于多旅行商问题模型与车辆路径规划问题模型，在多旅行商问题模型中的二维布尔型优化变量基础上设置改进后的三维布尔型优化变量；在新的模型中提出多旅行商问题模型与车辆路径规划问题模型中不存在的约束条件，构造基于总里程优化的车辆-乘客之间的分配与调度问题模型；通过混合非线性整数规划求解器求出最优解，并设计一种基于回退策略的启发式算法，该算法可以显著降低了问题求解的时间，同时仅比最优解失去约百分之二十的精确度，该算法提高了本调度分配方法的适用性，也提高了本分配调度方法在大规模问题中的可扩展性。为了实现上述目的，本发明采取的技术方案是：一种多时间约束下行驶里程优化的轻量化拼车调度方法，包括以下步骤：

S1，建立任务模型：将车辆到达某一上车/下车点接送乘客以及车辆到达终点站看作任务，将任务使用顶点表示，任务之间的执行成本使用边表示，通过有向无环图(DAG)的形式进行任务模型的建立；

S2，再基于多旅行商问题模型与车辆路径规划问题模型，在多旅行商问题模型中的二维布尔型优化变量基础上设置改进后的三维布尔型优化变量，提出最小化总里程的目标函数；所述多旅行商问题模型中至少包括流量约束和遍历唯一性约束条件；

S3，约束条件增加：在新的模型中提出多旅行商问题模型与车辆路径规划问题模型中不存在的约束条件，构造基于总里程优化的车辆-乘客之间的分配与调度问题模型，所述约束条件包括始发站约束、终点站约束、乘客接送顺序约束、容量限制约束、车辆行驶路线规则约束、多点时间约束；