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城市早高峰共享单车潮汐点调度策略研究
| 论文题名： | 城市早高峰共享单车潮汐点调度策略研究 |
| 关键词： | 共享单车;调度策略;潮汐点;蚁群算法 |
| 摘要： | 随着我国城市人口数量和机动车保有量的爆炸式增长，城市拥堵问题日益严重。城市出行中，除私家车之外，人们大多会选择公交、地铁等公共交通工具，而共享单车的出现改变了我们的生活。它减轻了道路拥堵问题，满足了“最后一公里”的短途需求，但也暴露出如无处可停，乱停乱放，占用盲道，无车可用等问题。 本文主要从用户调度和商家调度两个角度出发，旨在解决早高峰共享单车无车可借或堆积如山的问题，得到合理的共享单车调度策略和调度路径。主要研究工作如下： 1）本文基于2021数字中国创新大赛提供的厦门市2020年12月21日至2020年12月25日6：00-10：00的出行数据。首先使用geohash编码将经纬度数据转化为字符串，通过锁状态变化时间的长短对商家进行故障车的报警，并对用户使用共享单车出行的偏好及时空规律进行研究；其次利用数据可视化及数据挖掘技术，分析出共享单车饱和量和需求量具有明显的时空差异，大约都是在8：20达到峰值，大多集中于工作场所、地铁站、商业区等位置，并且单车主要就是满足人们短途出行的需要。 2）从用户的角度出发，识别出工作日早高峰06：00-10：00潮汐现象最突出的30个区域，并利用带有新推荐的停车点不是潮汐点，并且与原停车点在马路同侧的约束条件的KNN模型设计潮汐点优化策略，主动引导停车用户到临近停车点位，进行削峰填谷，缓解潮汐点的拥堵问题，其中使用HNSW算法降低问题复杂度。 3）从商家的角度出发，对需求量、饱和量最高的前30个点做k-means聚类进行区域划分，把全局调度转化为局部调度问题，降低问题复杂度。再以调度成本最低为目标函数建立模型，使用蚁群算法、禁忌搜索算法、模拟退火算法这三种启发式算法求解，最终求得蚁群算法得到的调度路径较为合理，其中距离以haversine公式计算得到。 |
| 作者： | 张晨岳 |
| 专业： | 应用统计 |
| 导师： | 康剑灵 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 东华大学 |
| 学位年度： | 2021 |
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