基于改进灰狼算法的共享单车停车点选址探讨

发布时间:2021-12-20 23:06:51 论文编辑:vicky

本文是一篇工程硕士论文,本文建立了基于用户骑行出行的共享单车停车点选址多目标模型。本文分析了用户出行行为和停靠规律,并针对共享单车停车点选址模型的目标进行了可行性分析。将用户出行的整个过程划分为“起始点-取车点-停车点-目的地”四个部分,在综合考虑了需求分配、步行意愿半径、可支配单车数量、停放点容量限制等因素的情况下,给出了模型假设,建立了以用户出行时长最小化和运营商成本最小化的共享单车停车点选址模型。


第 1 章  绪论


1.1  研究背景及研究意义

1.1.1 研究背景

进入 21 世纪以来,随着互联网时代的高速发展,网络信息共享、虚拟社区、论坛开始盛行,无偿信息共享开始流行起来。2009 年以来,滴滴打车、Uber、小猪短租等一系列基于互联网技术的 O2O 实物共享服务平台如雨后春笋一般快速出现在大众视线中。以盈利创收为主要目的实物共享开始在社会发展中发挥作用,形成了以信息共享为代表的虚拟共享和以 O2O 租赁平台为代表的实物共享共生的局面。共享经济快速发展,人们的共享生活意识越发提高,共享概念已经深深融入我们的生活,并在调整产业升级、推动社会进步等方面发挥着积极作用。作为共享经济的杰出产物——共享单车日益走进并快速融入我们的生活,成为解决城市公共交通“最后一公里”的重要途径[1]。图 1-1 所示为排列整齐的哈罗共享单车。

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最近几年,伴随着社会的发展和人民生活水平的提高,城市管理水平逐步落后于激增的私人交通工具数量,私人交通加剧了城市拥堵问题,发展城市公共交通系统显得尤为重要且不可缺。自行车交通因其轻便灵活、绿色环保、可达性高且相比步行更加安全快捷等优势,而成为城市公共交通系统中不可或缺的组成部分。近几年,由于环境保护意识和健康意识被广泛普及,低碳出行成为了人们出行注重的主题。共享单车在满足大众多样化出行需求、缓解城市道路交通压力、树立健康环保意识、解决城市“最后一公里”问题、完善城市公共交通系统等方面发挥了积极作用,极大促进了共享经济向传统产业的延伸与发展。


1.2 国内外研究现状

1.2.1  国外研究现状

国外对于自行车的研究研究主要以公共自行车为主,DeM aio P 和 Shaheen S 等人研究了公共自行车的历史沿革,介绍了有桩公共自行车的发展历程[5-6]。Martens K、Fishman E 和 Washington S 则是从发展政策的角度阐述公共自行车如何发展[7-8]。Aultman-Hall L 和 Nelson AC 等针对安全规定、用户偏好和使用环境等三个方面对公共自行车进行了研究[9-10]。Dell’Amico M 和 Nair R 针对公共自行车的车辆平衡问题做了探讨[11-12]。

利用模型法求解选址问题的研究主要有:Mete S,Romero J P 和 Lin J R 等在利用 Logit 需求预测模型掌握用户需求信息的基础上,利用拆分分配模型优化公共共享自行车系统中扩展坞的位置,从而增加交通运输系统的经济性和可持续性[13-15]。Yan S Y 和 Sayarshad H 等以自行车部署(SBD)模型和设计公共自行车扩展优化公式的方式研究了公共自行车停车点的期初配置数量决策问题  [16-17]。Saharidis 在投资预算约束下,以用户步行时间最小化和未满足的停、取车需求量最小化为目标,建立了考虑停车点选址、车辆配置和停车桩数量配置三个影响因素的多时段优化模型[18]。Guan LC 为解决自行车共享不规则骑行引起的一系列问题,以建设成本最小,总行驶距离最短为目标函数,建立自行车共享停车点多目标位置模型  [19]。

运用其它方法解决公共自行车停车点选址问题的研究主要有:Mária 以调查问卷和实地调查相结合的方式,优化尼特拉市共享单车停车点的布局,用以解决城市交通拥堵问题[20]。Ioannis P 从微观的角度提出了一种基于多标准分析的方法,该方法考虑了包括道路网络的几何特征、停车位供应量、建筑环境、公众接受度在内的诸多影响因素,用以规划自行车车道和停车点布局  [21]。Dogus Guler 和 Tahsin Yomralioglu 提出一个结合了 GIS 和 MCDM 方法的工作流,以确定自行车共享系统站点和自行车道的位置[22]。Juan Carlos 等提出一种基于 GIS 的方法来计算出行潜在需求的空间分布,利用位置分配模型来定位停车点位置,并确定停车点容量和期初车辆配置数等空间特征[23]。


第 2 章  相关理论概述


2.1 共享单车系统概述

2.1.1 系统定义

(1)共享单车系统的定义

公共自行车系统最早出现在上世纪七十年代的荷兰阿姆斯特丹,开创了有桩公共自行车系统服务社会大众的先河。上世纪九十年代,由于私人机动车激增,加剧了交通拥堵和大气污染。城市公共交通网络覆盖不足、线网密度低下等因素也制约着城市交通水平。因此,许多国家大力发展自行车交通作为城市公共交通的补充。为防止自行车丢失,公共自行车系统多为有桩自行车,用户不管是取车还是还车,必须到有停车桩的区域进行操作。停车桩的刚性约束严重制约了用户使用体验,极大地降低了自行车的使用率。

进入二十一世纪以来,互联网技术呈“飞跃式”发展。互联网技术与各行各业深度融合,基于“互联网+”的经济形态迅速融入社会,为推动产业升级和社会进步发挥了显著作用,极大促进了各行各业的发展。2014 年,互联网技术融入到公共自行车行业,作为互联网技术与共享出行的完美产物——共享单车应运而生。共享单车摆脱了传统公共自行车系统停车桩的刚性约束,因其随走随停、方便快捷的特点,而被广泛推广,大大激发了用户的使用热情。

因此,本研究将共享单车系统定义为:共享单车系统是基于互联网技术、物联网技术以及 GPS 定位技术等技术手段的共享单车租赁系统。该系统囊括了自行车辆、信息管理系统、用户管理系统、地理信息系统等多项子系统,利用手机终端登录 O2O平台便可完成查询操作、取车还车操作、结算操作等功能。与传统有桩公共自行车不同的是,共享单车系统以 GPS 技术代替了停车桩,摆脱了取车、停车时对地理位置的刚性约束。


2.2 多目标问题的概述

多目标问题是在日常生活和生产中经常存在且常见的,并且占据重要的地位。自20 世纪 60 年代开始,不同领域的专业人士开始着手于多目标问题的研究。由于生活中解决这些多目标问题比较困难,但存在着非常重要的科研价值和实际意义,因此成为以多目标规划为题的主要研究方向。

2.2.1 多目标问题的特点

(1)决策问题的目标不止一个。例如在生产活动中,生产商既希望生产成本低,又希望产品质量高,但是正常情况下两个目标不能同时得到满足,类似于这种问题在日常生活中经常遇见。在求解多目标时,决策者往往需要通过权衡多个目标的重要性,然后根据需求做出一个综合目标最优的解决方案。这种解决方案中各个目标值绝大多数都不是最优状态。

(2)多目标问题的各个目标之间不可直接比较。各个目标之间的衡量标准或计量单位不统一,使得目标之间不可公度。一般采用无量纲化的方式对各个目标作加权处理后再进行比较。

(3)各个目标相互之间存在矛盾。在多目标问题时,很少会出现多个目标值都达到最优解的状况。当采用一种方案改进一个目标值时,其它目标的理想值会变低。因此,在解决多目标问题时不能致力于优化一个目标,应力求整体目标最优的解决方案。


第 3 章  基于多目标规划的共享单车停车点选址模型建立 ..................... 18

3.1 用户出行行为和停靠规律分析 ................................... 18

3.1.1 用户出行目的分析 .................................... 18

3.1.2 用户出行意愿分析 ...................................... 18

第 4 章  算法设计及验证 .......................................... 25

4.1 标准灰狼算法 ............................................ 25

4.2 改进灰狼算法 ................................ 27

第 5 章  算例分析 ............................ 41

5.1 算例概述........................... 41

5.2 基于改进灰狼算法的选址模型求解及结果分析 ............................................... 45


第 5 章  算例分析


5.1 算例概述

本章在四川省成都市 A 大学周边地区共享单车系统规划的基础上,利用本研究所建立的共享单车停车点选址模型对该区域的停车点选址问题进行研究。算例的目的在于将本区域的共享单车需求点、需求量以及停车备选点的数据代入选址模型;并采用改进灰狼算法进行模型求解,给出备选点以及初始配置;然后对选址方案的成本以及各项参数进行灵敏度分析。

本文选取成都市 A 大学周边地区的共享单车系统作为算例分析对象,坐标采用WGS1984 地理坐标系,区域为经度 104.051453 至 104.059471,纬度 30.705648 至30.710891。如图 5-1 所示,该区域拟规划的共享单车系统含有 20 个共享单车需求点、 15 个共享单车停车点备选站点。

工程硕士论文参考


结论

近几年国内共享单车行业发展迅猛,各类共享单车百花齐放,成为解决“最后一公里”的重要途径。共享单车在为城市带来方便快捷的同时,也滋生了很多城市管理问题。建设位置合理和单车配置量合理的共享单车停放点是减少“取车远,停车难,停放乱”等问题频发的重要且有效的途径。本文在考虑用户骑行出行总时长最小化和单车运营商总成本的情况下建立了选址模型并针对模型求解方法做出了改进和测试,给出了一套适用于共享单车停车点选址的办法。其主要研究结果如下:

(1)建立了基于用户骑行出行的共享单车停车点选址多目标模型。本文分析了用户出行行为和停靠规律,并针对共享单车停车点选址模型的目标进行了可行性分析。将用户出行的整个过程划分为“起始点-取车点-停车点-目的地”四个部分,在综合考虑了需求分配、步行意愿半径、可支配单车数量、停放点容量限制等因素的情况下,给出了模型假设,建立了以用户出行时长最小化和运营商成本最小化的共享单车停车点选址模型。

(2)提出了一种改进灰狼算法。针对标准灰狼算法存在的缺陷,本文利用改进Tent 混沌优化和模拟退火算法等操作进行算法改进。针对 Tent 混沌函数分布不均匀的缺陷,本文提出了一种改进 Tent 混沌。经过测试,改进后的 Tent 混沌分布更加均匀合理。采用改进 Tent 混沌初始化种群,会使得种群分布更加均匀。融合模拟退火算法,使得灰狼算法能够增加局部寻优能力,增加算法的跳出局部最优解的能力。为增加灰狼算法的收敛速度,本文在灰狼算法中引入了螺旋式数学模型。为平衡全局寻优和局部寻优,本文在灰狼算法中设置了搜索阈值,并利用改进 Tent 混沌和高斯扰动来增加全局寻优精度。此外,为减少扰动误差,保留原始解的特性,本文借鉴遗传算法中的杂交操作,在灰狼算法中引入了杂交系数。基于上述改进措施,本文设计出了一种改进灰狼算法(IGWO)。

从标准函数寻优测试结果可知 IGWO 算法在收敛速度、寻优精度和跳出局部最优解等方面优于 GWO 算法、GA 算法和 PSO 算法。因此,本文选择 IGWO 算法作为求解基于多目标的共享单车停车点选址模型的工具。

参考文献(略)

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