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原文传递单向电动共享汽车动态调度优化模型及算法设计

论文题名：	单向电动共享汽车动态调度优化模型及算法设计
关键词：	电动共享汽车;动态调度;优化模型;最短路径;启发式算法
摘要：	共享经济自提出以来就广受关注，共享汽车模式随着互联网经济的发展也越发兴起。共享汽车模式主要包括单向共享汽车模式，往返共享汽车模式以及自由停车模式。其中单向共享汽车模式因为其方便用户使用并且相较于自由停车模式更具有可行性最受欢迎。目前随着电动汽车发展，电动汽车以其环保，减排的特点也受到人们欢迎。单向电动共享汽车系统在近些年来已经成为了最广泛使用的共享汽车服务系统之一。然而单向电动共享汽车目前仍然存在这很多问题。比如需求的不确定性，车辆库存的不平衡，停车位的短缺，电动共享汽车充电以及用户在出发前拒绝订单问题都对共享汽车平台的运营提出了挑战。很多共享汽车平台，类似于GoFun出行，对愿意接受平台灵活调配其出发站点以及目的地站点的用户提供了激励措施。此类平台通常采用了提前预定停车位的政策。通过此类策略，平台可以最大程度的减少车辆库存不平衡以及停车位不足的问题。同时共享汽车平台也通过员工调配车辆来满足用户，以最大化平台自身利润。但是因为此类问题一般规模很大，很难用精确算法求解，平台一般也是使用贪婪算法来进行调配，这可能会造成车辆停车位库存不均衡而无法满足用户需求。针对于这样的现状和问题，本文的研究内容如下：　　为了更好的服务用户，提高平台运营利润，减少运营成本。本文提出了一种用于实时管理单向电动汽车共享系统的运行的滚动水平决策框架。动态决策框架集成了运营商的车辆和员工调配决策、用户的空间灵活性和停车位预订，同时将电动汽车充电作为约束。本文为每个时间间隔的决策开发了一个网络流优化模型，其中任何最终已经出发的决策都保持不变，未出发的决策会再次重新优化。用户的行程对应于网络中的一条路径，本文描述了其最优解的理论特性。因此，本文开发了一种新的路径搜索启发式算法，通过解决最短路径问题迭代地改进给定的解决方案。该算法在给定的时限内搜索多个局部最优解，并选择最佳的一个作为最终解。本文使用GoFun平台的数据进行了实验，并将新开发的算法与先到先服务(FCFS)的贪心策略进行比较，结果显示启发式算法相较于FCFS策略对于系统利润有明显提升。　　为了应对用户出发前拒绝订单的问题，本文在优化中加入了考虑用户拒绝订单情况，并根据系统灵活调配距离预测用户拒绝概率，开发了两阶段拓展模型，第一阶段给出初始分配行程方案，第二阶段在初始分配方案的基础上预估用户拒绝概率并计算之后系统进行相应调配的损失成本均值。针对两阶段拓展模型本文将其转化为最短路问题进行求解，并开发了新的启发式算法。本研究同样使用GoFun平台的数据来进行实验，实验结果证明本研究开发的拓展的启发式算法可以明显提升平台的利润并且降低平台对订单的拒绝率以保证服务水平。
作者：	郎泽坤
专业：	管理科学与工程
导师：	赖明辉
授予学位：	硕士
授予学位单位：	东南大学
学位年度：	2022