基于多目标遗传算法的共享单车停放点分配算法的研究

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共享单车逐渐替代了公共自行车解决公共交通“最后一公里”的问题,在一定程度上改变了人们的出行方式,但单车租赁地点的管理过于松散,人员流动高峰时段的车辆扎堆问题容易造成交通拥堵,对单车资源管理产生了严重的影响。因此,提高对共享单车的资源分配尤为重要。目前主要采用的缓解方法是规划停放点和单车调度管理,而用户停放意识并不完善,单车调度人力资源需求过高,不能从根本上解决停放点拥堵的问题。随着助力车行业的推出,企业开始限制单车的租赁地点,引导用户停放的方式逐渐出现在大众的视野。本文基于多目标遗传算法对共享单车的停放点分配进行引导,主要包括以下内容:针对车辆位置信息隐私和邻近停放点搜索空间过大的问题,采用geohash算法将用户坐标信息转换成一维字符串,改变了存储数据格式,缩小了邻近停放点的搜索空间,对用户的隐私进行了保护。针对缩短单车停放距离与分散单车聚集之间的矛盾,提出了基于多目标遗传算法的分配模型,将车辆分配顺序作为染色体的基因序列,并在遗传算法的子代生成步骤采用回归算法代替变异算子,对算法进行了改进。实验使用Hypervolume评价指标,结果表明融入了回归思想的遗传算法能获得更高的Hypervolume分数,表明种群具有更好的收敛性与分布性。回归算法不断扩充数据集后会影响原遗传算法的执行时间,将回归操作异步于遗传算法,并采取分布式计算,虽然回归算法产生新个体的速度会逐渐降低,但成功的减少了算法的执行时间。图[23]表[6]参[70]
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