公共白行车租赁站点调度需求量模型研究

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公共白行车租赁站点调度需求量模型研究

焦云涛, 李文权, 冯佩雨, 丁冉

文章导航 > 交通信息与安全 > 2014 > 32(4): 8-13

焦云涛, 李文权, 冯佩雨, 丁冉. 公共白行车租赁站点调度需求量模型研究[J]. 交通信息与安全, 2014, 32(4): 8-13. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.04.002

引用本文:

焦云涛, 李文权, 冯佩雨, 丁冉. 公共白行车租赁站点调度需求量模型研究[J]. 交通信息与安全, 2014, 32(4): 8-13. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.04.002

JIAO Yuntao, LI Wenquan, FENG Peiyu, DING Ran. A Scheduling Demand Model for Public Bicycle Rental Station[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, 32(4): 8-13. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.04.002

Citation:

JIAO Yuntao, LI Wenquan, FENG Peiyu, DING Ran. A Scheduling Demand Model for Public Bicycle Rental Station[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, 32(4): 8-13. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.04.002

焦云涛, 李文权, 冯佩雨, 丁冉. 公共白行车租赁站点调度需求量模型研究[J]. 交通信息与安全, 2014, 32(4): 8-13. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.04.002

引用本文:

焦云涛, 李文权, 冯佩雨, 丁冉. 公共白行车租赁站点调度需求量模型研究[J]. 交通信息与安全, 2014, 32(4): 8-13. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.04.002

JIAO Yuntao, LI Wenquan, FENG Peiyu, DING Ran. A Scheduling Demand Model for Public Bicycle Rental Station[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, 32(4): 8-13. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.04.002

Citation:

JIAO Yuntao, LI Wenquan, FENG Peiyu, DING Ran. A Scheduling Demand Model for Public Bicycle Rental Station[J]. Journal of Transport Information and Safety, 2014, 32(4): 8-13. doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.04.002

公共白行车租赁站点调度需求量模型研究

doi: 10.3963/j.issn.1674-4861.2014.04.002

东南大学城市智能交通江苏省重点实验室南京210096;现代城市交通技术江苏高校协同创新中心南京210096
东南大学城市智能交通江苏省重点实验室南京210096;现代城市交通技术江苏高校协同创新中心南京210096
东南大学城市智能交通江苏省重点实验室南京210096;现代城市交通技术江苏高校协同创新中心南京210096
东南大学城市智能交通江苏省重点实验室南京210096;现代城市交通技术江苏高校协同创新中心南京210096

基金项目:

国家重点基础研究发展计划(973计划)课题

中图分类号: U491.2
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出版历程
- 刊出日期: 2014-08-28

A Scheduling Demand Model for Public Bicycle Rental Station

摘要: 为降低城市公共自行车调度过程中调度员凭经验确定各站点调度需求量的盲目性,提高调度科学性并缩减调度时间和成本,将城市公共自行车租赁站点调度需求量模型描述为最优化整数规划问题,考虑系统的稳定性和调度触发时间,以高峰时段系统的整体稳定性最强、调度启动时间最晚为目标建立公共自行车租赁站点调度需求量模型.针对该模型特点设计了十进制编码、二人竞赛选择、算术交叉、非均匀变异的遗传算法对模型进行求解.通过调度实例验证模型和算法的可行性,得到各租赁站点的最优调度需求量.结果表明,按照该模型求解出的调度需求量进行调度能够延迟高峰时段的调度启动时间至1.33h,较站点均一化存放率调度延迟0.67h,极大地延缓了调度启动时间并缩减调度工作量.
- 城市公共交通 /
- 调度需求量模型 /
- 最优化整数规划 /
- 公共自行车站间调度 /
- 遗传算法
- urban public transport /
- scheduling demand model /
- optimal integer programming /
- inter-station scheduling of public bicycle /
- genetic algorithm

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