专利名称：一种基于滚动时域调度算法的公共慢行系统动态调度方法
技术领域：
本发明涉及一种公共慢行系统动态调度方法。
背景技术：
目前，还没有公共慢行系统的调度方法，只存在其它的相近领域内(如邮政问题、 烟草配送问题、旅行商问题、物流配送问题等)的调度方法。车辆调度问题的分类
根据网点对服务时间的要求，车辆调度问题分为无时间窗车辆调度问题和有时 间窗车辆调度问题。在无时间窗车辆调度问题中网点对开始服务(装货或卸货)的时间没 有要求；反之要求网点在一定时间内接受服务的调度问题为有时间窗车辆调度问题。其中 根据对服务时间要求的不同，有时间窗车辆调度问题又分为硬时间窗车辆调度问题和软时 间窗调度问题，在硬时间窗车辆调度问题中，车辆对网点的服务必须在给定的时间窗内完 成，不能提前和延迟；在软时间窗车辆调度问题中，网点对服务时间没有十分严格的要求， 车辆应尽量在给定的时间窗内到达并进行服务，但允许一定程度的提前或延迟，并根据提 前或延迟的程度对此次服务进行惩罚。 根据车辆类型是否相同，车辆调度问题分为单车型车辆调度问题和多车型车辆 调度问题。 根据停车场或仓库的数目，车辆调度问题可以分为单车场车辆调度问题和多车 场车辆调度问题。 根据调度前信息是否完全已知，车辆调度问题分为静态车辆调度问题和动态车辆 调度问题。静态车辆调度问题是指在制定调度计划前所有的信息都是已知的，包括车辆信 息、需求点的服务请求信息、路网的路况信息等等，并且这些信息在调度的过程中是保持不 变；动态车辆调度问题是指在制定调度计划前只有部分的信息是已知的，而有一些信息在 调度的过程中是不断变化的，比如需求点的位置和需求量、路网的交通状况、车辆状态和天 气情况等。 根据车辆完成任务后是否必须返回停车场，车辆调度问题可以分为车辆开放调度 问题和车辆封闭调度问题。其中车辆开放调度问题是指在车辆完成调度计划后不必返回停 车场，而在车辆封闭调度问题车辆完成调度计划后必须返回停车场。 根据配送货物的特征，车辆调度问题分为纯送货问题、纯取货问题和取送货混合 问题。 现有的公共慢行系统，例如公共自行车，通常需要对各个网点的车辆数目进行人 工统计，并定时进行车辆的调度，实时性差，缺乏自动调度系统，影响了公共慢行系统的运 行效率。
发明内容
为了克服已有的公共慢行系统的人工统计、实时性差、影响运行效率的不足，本发
明提供一种能够进行自动统计、实时性好、提升运行效率的基于滚动时域调度算法的公共慢行系统动态调度方法。 本发明解决其技术问题所采用的技术方案是 —种基于滚动时域调度算法的公共慢行系统动态调度方法，包括以下步骤
1)、设定时间轴表示一个工作日的整个调度周期，在时间轴上，每一个时刻对应一 个场景，关键点是指正在接受服务或者有运输车辆正在前往该点的路上的租赁点，关键点 的任务是不能更改； 时间窗是公共自行车租赁点允许服务的时间范围，用模糊时间窗来描述租赁点对 服务时间的约束范围，[WAi，WBi]表示租赁点i可容忍的服务时间范围，[WCi，WDi]表示租赁 点i期望的服务时间范围，ti表示车辆到达点i的时间；租赁点i的满意度可以表示为
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比为Hi(t)，正常状态下租赁点i的&的范围是[C^，CmJ，租赁点的服务请求有两种情况 ①当Hi(t) 〉Cm^时，表示租赁点在t时刻需要运出自行车；②当Hi(t) 〈Cmin时，表示租赁
点在t时刻需要运入自行车；租赁点i可容忍的服务时间范围是[WAi， WBi]，期望的服务时 间范围是[WCi， WDJ ;租赁点i的服务时间为Si， ti表示运输车辆到达租赁点i开始服务的
时间，fA)表示租赁点i的满意度; 租赁点的需求量为租赁点需要运入或运出的自行车的数量，当Hjt) > C,时，租赁点需运出自行车，设租赁点此时的需求量为di(t)，当租赁点接受
服务后，其&应该在区间[Cmin， Cmax]内，则必须满足Cmin ,(t):州《c腿，即
五,
qi (t) -C隨Ei《& (t)《Qi (t) -CminEi，此时，& (t)取其下限Qi (t) -C隨Ei即可满足要求;同理，
当& (t) < Cmin时，A (t) = CminEi-di (t);
K:运输车辆的集合； TS :时间轴(并且被划分为若干个时间段)；
Tn :在时间轴上的第n个时间段； N(Tn):在i;时间段内，所有未完成任务租赁点，新的有服务请求的租赁点和停车 场的集合； M(Tn):在Tn时间段内，所有关键点、未完成任务租赁点，新的有服务请求的租赁点 和停车场的集合； Qki :运输车辆K在租赁点i服务后装载的自行车的数量；
1表示租赁点/的任务有运输车辆^来完成； = ^ 0其他。
5
以租赁点总的满意度最大化为目标建立公共慢行系统调度的模型，目标函数如 下max Z=Z[/'(。] (1) 约束条件为 Qki < QkVieM(0, "K (2) 3)、将整个调度周期划分为若干个子调度周期，将每一个子调度周期看作是静态
的调度问题，通过求解若干个静态的调度问题和不断滚动更新调度计划的方法实现动态的
车辆调度。在求解每子调度周期对应的静态调度问题时，采用基于变邻域的禁忌搜索算法
获取调度计划。在变邻域的搜索过程中存在以下概念 (a)变邻域搜索条件当搜索过程中连续若干次迭代后解的适配值没有提高时， 满足变邻域搜索条件，否则，不满足变邻域搜索跳条件； (b)原邻域解禁忌搜索过程中不满足变邻域搜索条件时的邻域解； (c)变邻域解禁忌搜索过程中满足变邻域搜索条件时的邻域解，变邻域解与原
邻域解相比具有不同的邻域结构。
变邻域的禁忌搜索算法步骤如下所示，包括
(3. 1)产生初始解，初始化参数和禁忌表； (3.2)判断是否满足终止条件，如果满足则介绍并输出结果，否则，转至步骤 (3. 3); (3. 3)判断是否满足变邻域条件，如果满足生成当前解的变邻域解，反之，生成当
前解的原邻域解； (3. 4)确定候选解； (3. 5)判断是否满足藐视准则，如果是，则用特赦解替换当前解，转至步骤(3. 2) 并更新禁忌表，否则，则转至步骤(3.6); (3.6)在候选解中用最优的非禁忌解替换当前解，并更新禁忌表，转至步骤 (3. 2)。 进一步，在所述步骤3)中，改变邻域结构能大大增加禁忌搜索算法获得全局最优 解的概率，当连续若干次迭代获得的解的适配值没有提高时，则禁忌搜索过程有可能陷入 了局部最优陷阱，此时跳出局部最优点对提高解的质量是非常重要的。因此，采用以下措施 提高禁忌搜索算法的质量当经过连续若干次迭代后解的适配值没有提高时，则改变邻域 结构，即在当前解的新的邻域解中进行搜索。 本发明的有益效果主要表现在能够进行自动统计、实时性好、提升运行效率。
图1是模糊时间窗的示意图。
图2是基于滚动时域调度算法的公共慢行系统动态调度的流程图。
图3是变邻域的禁忌搜索方法的流程图。
具体实施例方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。 参照图1 图3，一种基于滚动时域调度算法的公共慢行系统动态调度方法，包括 以下步骤 1)、设定时间轴表示一个工作日的整个调度周期，在时间轴上，每一个时刻对应一 个场景，关键点是指正在接受服务或者有运输车辆正在前往该点的路上的租赁点，关键点 的任务是不能更改； 时间窗是公共自行车租赁点允许服务的时间范围，用模糊时间窗来描述租赁点对 服务时间的约束范围，[WAi，WBi]表示租赁点i可容忍的服务时间范围，[WCi，WDi]表示租赁 点i期望的服务时间范围，ti表示车辆到达点i的时间；租赁点i的满意度可以表示为 2)、建立调度模型停车场P0有T辆运输车，运输车辆k最大载重量为Qk，从停车 场P0派遣若干运输车辆向n个公共自行车租赁点提供服务，每一个租赁点的容量为Ei (i = 1 ， 2……n)，在t时刻，每个租赁点的自行车的数量为Qi (t) (i = 1 ， 2……n) 。 Qi (t)与Ei之
比为Hi(t)，正常状态下租赁点i的&的范围是[C^，CmJ，租赁点的服务请求有两种情况 ①当Hi(t) 〉Cm^时，表示租赁点在t时刻需要运出自行车；②当Hi(t) 〈Cmin时，表示租赁
点在t时刻需要运入自行车；租赁点i可容忍的服务时间范围是[WAi， WBi]，期望的服务时 间范围是[WCi， WDJ ;租赁点i的服务时间为Si， ti表示运输车辆到达租赁点i开始服务的
时间，fA)表示租赁点i的满意度; 租赁点的需求量为租赁点需要运入或运出的自行车的数量，当Hjt) > C,时，租赁点需运出自行车，设租赁点此时的需求量为di(t)，当租赁点接受
服务后，其&应该在区间[cmin， cmax]内，则必须满足cmin《q'(t)，)《c臓，即
qi (t) -C隨Ei《& (t)《qi (t) -CminEi，此时，& (t)取其下限Qi (t) -C鹏Ei即可满足要求;同理，
当& (t) < C迈in时，& (t) = CminEi-di (t); K :运输车辆的集合； TS :时间轴(并且被划分为若干个时间段)；
Tn :在时间轴上的第n个时间段； N(Tn):在Tn时间段内，所有未完成任务租赁点，新的有服务请求的租赁点和停车 场的集合； M(Tn):在Tn时间段内，所有关键点、未完成任务租赁点，新的有服务请求的租赁点 和停车场的集合； Qki :运输车辆K在租赁点i服务后装载的自行车的数量；
{ 1表示租赁点/的任务有运输车辆A来完成；
'「i 0其他。 以租赁点总的满意度最大化为目标建立公共慢行系统调度的模型，目标函数如 下
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度问题，通过求解若干个静态的调度问题和不断滚动更新调度计划的方法实现动态的车辆
调度。在求解每子调度周期对应的静态调度问题时，采用基于变邻域的禁忌搜索算法获取
调度计划。在变邻域的搜索过程中存在以下概念 (a)变邻域搜索条件当搜索过程中连续若干次迭代后解的适配值没有提高时， 满足变邻域搜索条件，否则，不满足变邻域搜索跳条件； (b)原邻域解禁忌搜索过程中不满足变邻域搜索条件时的邻域解； (c)变邻域解禁忌搜索过程中满足变邻域搜索条件时的邻域解，变邻域解与原
邻域解相比具有不同的邻域结构。
变邻域的禁忌搜索算法步骤如下所示，包括
(3. 1)产生初始解，初始化参数和禁忌表； (3.2)判断是否满足终止条件，如果满足则介绍并输出结果，否则，转至步骤 (3. 3); (3. 3)判断是否满足变邻域条件，如果满足生成当前解的变邻域解，反之，生成当
前解的原邻域解； (3.4)确定候选解； (3. 5)判断是否满足藐视准则，如果是，则用特赦解替换当前解，转至步骤(3. 2) 并更新禁忌表，否则，则转至步骤(3.6); (3.6)在候选解中用最优的非禁忌解替换当前解，并更新禁忌表，转至步骤 (3. 2)。 进一步，在所述步骤3)中，改变邻域结构能大大增加禁忌搜索算法获得全局最优
解的概率，当连续若干次迭代获得的解的适配值没有提高时，则禁忌搜索过程有可能陷入
了局部最优陷阱，此时跳出局部最优点对提高解的质量是非常重要的。因此，采用以下措施
提高禁忌搜索算法的质量当经过连续若干次迭代后解的适配值没有提高时，则改变邻域
结构，即在当前解的新的邻域解中进行搜索。 本实施例的公共慢行系统调度模型的建立过程为 关键点和时间轴首先介绍关键点和时间轴的概念，如图1所示，时间轴表示一个 工作日的整个调度周期，在时间轴上，每一个时刻对应一个场景，在图1中的^时刻对应的 场景为租赁点1、3、4、和6为尚未服务的对象，租赁点2是已经完成服务的对象，租赁点5为 正在进行服务的对象；t2时刻对应的场景为租赁点1、4为尚未服务的对象，租赁点2、5、6是 已经完成服务的对象，租赁点3为正在进行服务的对象，租赁点7为新增的有服务请求的租赁点。关键点是指正在接受服务或者有运输车辆正在前往该点的路上的租赁点，关键点的 任务是不能更改的，如图1中、时刻对应的关键点是租赁点3和5， t2时刻对应的关键点是 租赁点1和3。
模糊时间窗及公共自行车租赁点的满意度时间窗是公共自行车租赁点允许服务
的时间范围，用模糊时间窗来描述租赁点对服务时间的约束范围，如图所示，[WAi，WBi]表示
租赁点i可容忍的服务时间范围，[WCi， WDJ表示租赁点i期望的服务时间范围[9] ， ti表
示车辆到达点i的时间。 则租赁点i的满意度可以表示为 公共慢行系统调度模型的建立公共慢行系统调度问题可以描述为停车场P0有 T辆运输车，运输车辆k最大载重量(最多装载自行车的数量)为Qk，从停车场PO派遣若干 运输车辆向n个公共自行车租赁点提供服务。每一个租赁点的容量(最多容纳的自行车的 数量)为&(i = 1，2……n)，在t时刻，每个租赁点的自行车的数量为qi(t) (i = 1，2…… n)。 qjt)与Ei之比为Hi(t)，正常状态下租赁点i的&的范围是[Cmin，Cj，租赁点的服务 请求有两种情况(l)当Hjt) X;^时，表示租赁点在t时刻需要运出自行车；(2)当Hjt) 〈C^时，表示租赁点在t时刻需要运入自行车。租赁点i可容忍的服务时间范围是[WAi， WBi]，期望的服务时间范围是[WCi， WDJ。租赁点i的服务时间为Si， ti表示运输车辆到达 租赁点i开始服务的时间，fi(ti)表示租赁点i的满意度。要求安排合理的车辆行驶路线 使租赁点的满意度最大化。并满足以下条件在任何时候，每辆运输车的载重量不能超过车 辆的最大载重量。 公共自行车租赁点需求量的确定租赁点的需求量为租赁点需要运入或运出的自 行车的数量，当Hjt) > Cmax时，租赁点需运出自行车，设租赁点此时的需求量为di(t)，当
租赁点接受服务后，其Hi应该在区间[cmin，cmax]内，贝u必须满足c誦《q'(t)，' (o ^C,，
即qi (t) -C隨Ei《& (t)《qi (t) -CminEi，此时，& (t)取其下限Qi (t) -C隨Ei即可满足要求;同 理，当Hi (t) < Cmin时，& (t) = CminEi-qi (t)。 模型的假设条件(1)租赁点间的行驶时间是已知的；(4)运输车辆无行驶时间和 行驶里程的限制；(5)可以预测10分钟内的各租赁点请求信息。
模型中参数的含义如下所示
K :运输车辆的集合； TS :时间轴(并且被划分为若干个时间段)；
Tn :在时间轴上的第n个时间段； N(Tn):在Tn时间段内，所有未完成任务租赁点，新的有服务请求的租赁点和停车 场的集合； M(Tn):在Tn时间段内，所有关键点、未完成任务租赁点，新的有服务请求的租赁点
<formula>formula see original document page 9</formula>和停车场的集合； Qki :运输车辆K在租赁点i服务后装载的自行车的数量；
{ 1表示租赁点/的任务有运输车辆A:来完成； '「1 0其他。
以租赁点总的满意度最大化为目标建立公共慢行系统调度的模型，目标函数如
下
max Z=Z 2 (1)
r ereiew(7;) 约束条件为Qki < Qk Vi e M (0， k e K (2) (1)式为目标函数，表示最大化租赁点总的满意度；(2)式为运输车辆的载重量约
束条件，表示在任何时刻、任一租赁点运输车辆的载重量都不能超过其最大载重量。 滚动时域调度算法在城市交通中，公共自行车处于在各个租赁点之间不断流动
的状态，当一个调度计划确定后，随着时间的推移，会不断有新的网点向调度中心发出服务
请求，或者在当前的调度计划内但还没有获得服务的网点通过公共自行车交通流的自动调
配，已经不再需要调度服务，这样当前的调度计划就不再适合新的状况，必须立即产生新的
调度计划。因此采用基于滚动时域的动态调度方法，将整个调度周期划分为若干个子调度
周期，将每一个子调度周期看作是静态的调度问题，通过求解若干个静态的调度问题实现
动态的车辆调度。
首先根据网点当前是否有服务请求将公共自行车租赁网点分为两类 1.当前服务窗口 C即当前有服务请求的网点集合； 2.非当前服务窗口 B即当前未服务和已经服务过的网点集合。 在一个工作日中工作时间设为从t0到tend,首先以t0时刻C集合内的点为调度
服务对象制定调度计划，在下一调度周期开始时(tO+T)把C中已经服务过的点移除至集合
P中，同时将P和B中的新产生调度服务请求的点加入到C中，再对C中的点生成调度计划，
依次类推不断滚动更新C中的点，直至时间t到达tend时刻。 采用改进的禁忌搜索算法求解静态调度问题禁忌搜索算法是从一个给定的初始
解开始，在当前解的邻域中确定若干候选解，如果最佳候选解的适配值优于当前最优解的
适配值，则忽略其是否为禁忌解，将该解替换当前最优解，既藐视准则，否则，选择在候选解
中选取最优的非禁忌解替换当前最优解，反复迭代直至满足停止准则。 变邻域的禁忌搜索算法当连续若干次迭代获得的解的适配值没有提高时，则搜
索过程有可能陷入了局部最优陷阱，此时跳出局部最优点对提高解的质量是非常重要的。
因此，采用以下措施提高禁忌搜索算法的质量当经过连续若干次迭代后解的适配值没有
提高时，则改变邻域结构，即在当前解的新的邻域解中进行搜索。在变邻域的搜索过程中存
在以下概念 (1)变邻域搜索条件当搜索过程中连续若干次迭代后解的适配值没有提高时， 满足变邻域搜索条件，否则，不满足变邻域搜索跳条件；
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(2)原邻域解禁忌搜索过程中不满足变邻域搜索条件时的邻域解； (3)变邻域解禁忌搜索过程中满足变邻域搜索条件时的邻域解，变邻域解与原
邻域解相比具有不同的邻域结构。
用变邻域的禁忌搜索算法求解静态公共慢行系统的过程关键步骤解的表示用多层整数序列表示解，如"。:1—/—/ o:。"表示有两辆运输
"0_2-4_7_9_0 ,,
车辆进行服务，第一辆运输车的行驶路径为从停车场O出发依次经过租赁点1、5、3、8和租 赁点10，再回到停车场0 ;第二辆运输车的行驶路径为从停车场O出发依次经过租赁点2、 4、7、9，最后再回到停车场0。 适配值函数采用公共慢行系统动态调度模型中的目标函数为适配值函数。
域结构
'卩域结构由于采用了变邻域的搜索策略来提高解的质量，因此需要设计两个邻
(1)插入法将一条路径上的一点插入到另一路径中来生成邻域解。如下图所示
将图3. 3所示，对于两条路线"":一^_3，—:"，"，将点2从第一条路线中移至第二条路向中，
5 — 6 — 7 — 8
得到的结果为"s ;i一: s "。 (2)交换法交换两条路线上的一对点来生成相应的邻域解，如下图所示将图3. 4
所示，对于两条路线"":_^一3，_1"，"，交换第一条路线中的点3和第二条路线中的点6，得
5—6_7_8
1-2_6—4 到的邻域解为"s q 7 s "。 在变邻域的禁忌搜索算法的迭代搜索过程中，用插入法获取原邻域解，用交换法 获取变邻域解，满足变邻域搜索条件时，则采用变邻域的搜索方法，依此类推，直至算法结 束。 禁忌对象和禁忌长度禁忌对象被记录在禁忌表中，表示在搜索过程中被禁忌的 操作，依此来避免迂回的搜索过程，跳出局部最优状态，提高解的质量。本章采用解的适配 值作为禁忌搜索算法的禁忌对象。禁忌长度为在不考虑藐视准则的情况下，禁忌对象被禁 忌的最大次数，禁忌长度的大小一般根据经验或实验来确定，本章设定禁忌长度为；的整 数部分，其中n为网点的数量。 藐视准则在候选解中，某个状态的性能优于"best so far "状态，则无视其禁忌 属性，直接选取它为当前状态。 终止准则由于滚动时域算法的实时性要求较高，因此禁忌搜索算法的终止准则 设定为当搜索迭代次数达到最大值时，算法终止。
权利要求
一种基于滚动时域调度算法的公共慢行系统动态调度方法，其特征在于所述公共慢行系统动态调度方法包括以下步骤1)、设定时间轴表示一个工作日的整个调度周期，在时间轴上，每一个时刻对应一个场景，关键点是指正在接受服务或者有运输车辆正在前往该点的路上的租赁点，关键点的任务是不能更改；时间窗是公共自行车租赁点允许服务的时间范围，用模糊时间窗来描述租赁点对服务时间的约束范围，[WAi，WBi]表示租赁点i可容忍的服务时间范围，[WCi，WDi]表示租赁点i期望的服务时间范围，ti表示车辆到达点i的时间；租赁点i的满意度表示为2)、建立调度模型停车场P0有T辆运输车，运输车辆k最大载重量为Qk，从停车场P0派遣若干运输车辆向n个公共自行车租赁点提供服务，每一个租赁点的容量为Ei(i＝1，2…n)，在t时刻，每个租赁点的自行车的数量为qi(t)(i＝1，2……n)；qi(t)与Ei之比为Hi(t)，正常状态下租赁点i的Hi的范围是[Cmin，Cmax]，租赁点的服务请求有两种情况①当Hi(t)＞Cmax时，表示租赁点在t时刻需要运出自行车；②当Hi(t)＜Cmin时，表示租赁点在t时刻需要运入自行车；租赁点i可容忍的服务时间范围是[WAi，WBi]，期望的服务时间范围是[WCi，WDi]；租赁点i的服务时间为si，ti表示运输车辆到达租赁点i开始服务的时间，fi(ti)表示租赁点i的满意度；租赁点的需求量为租赁点需要运入或运出的自行车的数量，当Hi(t)＞Cmax时，租赁点需运出自行车，设租赁点此时的需求量为di(t)，当租赁点接受服务后，其Hi应该在区间[Cmin，Cmax]内，则必须满足 <mrow><msub> <mi>C</mi> <mi>min</mi></msub><mo>≤</mo><mfrac> <mrow><msub> <mi>q</mi> <mi>i</mi></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><msub> <mi>d</mi> <mi>i</mi></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo></mrow> </mrow> <msub><mi>E</mi><mi>i</mi> </msub></mfrac><mo>≤</mo><msub> <mi>C</mi> <mi>max</mi></msub><mo>,</mo> </mrow>即qi(t)-CmaxEi≤di(t)≤qi(t)-CminEi，此时，di(t)取其下限qi(t)-CmaxEi即可满足要求；同理，当Hi(t)＜Cmin时，di(t)＝CminEi-qi(t)；N(t)t时刻，所有未完成任务租赁点，新的有服务请求的租赁点和停车场的集合；M(t)t时刻，所有关键点、未完成任务租赁点，新的有服务请求的租赁点和停车场的集合；K运输车辆的集合；TS时间轴；Qki运输车辆K在租赁点i服务后装载的自行车的数量；以租赁点总的满意度最大化为目标建立公共慢行系统调度的模型，目标函数如下 <mrow><mrow> <mi>max</mi> <mi>Z</mi> <mo>=</mo> <munder><mi>Σ</mi><mrow> <mi>t</mi> <mo>∈</mo> <mi>TS</mi></mrow> </munder> <munder><mi>Σ</mi><mrow> <mi>i</mi> <mo>∈</mo> <mi>N</mi> <mrow><mo>(</mo><mi>t</mi><mo>)</mo> </mrow></mrow> </munder> <mo>[</mo> <msub><mi>f</mi><mi>i</mi> </msub> <mrow><mo>(</mo><msub> <mi>t</mi> <mi>i</mi></msub><mo>)</mo> </mrow> <mo>]</mo></mrow><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo></mrow> </mrow>约束条件为Qki＜Qk <mrow><mo>∀</mo><mi>i</mi><mo>∈</mo><mi>M</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>t</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>,</mo><mi>k</mi><mo>∈</mo><mi>K</mi><mo>-</mo><mo>-</mo><mo>-</mo><mrow> <mo>(</mo> <mn>2</mn> <mo>)</mo></mrow> </mrow>3)、将整个调度周期划分为若干个子调度周期，将每一个子调度周期看作是静态的调度问题，通过求解若干个静态的调度问题和不断滚动更新调度计划的方法实现动态的车辆调度；在求解每子调度周期对应的静态调度问题时，采用基于变邻域的禁忌搜索算法获取调度计划；在变邻域的搜索过程中存在以下概念(a)变邻域搜索条件当搜索过程中连续若干次迭代后解的适配值没有提高时，满足变邻域搜索条件，否则，不满足变邻域搜索跳条件；(b)原邻域解禁忌搜索过程中不满足变邻域搜索条件时的邻域解；(c)变邻域解禁忌搜索过程中满足变邻域搜索条件时的邻域解，变邻域解与原邻域解相比具有不同的邻域结构。变邻域的禁忌搜索算法步骤如下所示，包括(3.1)产生初始解，初始化参数和禁忌表；(3.2)判断是否满足终止条件，如果满足则介绍并输出结果，否则，转至步骤(3.3)；(3.3)判断是否满足变邻域条件，如果满足生成当前解的变邻域解，反之，生成当前解的原邻域解；(3.4)确定候选解；(3.5)判断是否满足藐视准则，如果是，则用特赦解替换当前解，转至步骤(3.2)并更新禁忌表，否则，则转至步骤(3.6)；(3.6)在候选解中用最优的非禁忌解替换当前解，并更新禁忌表，转至步骤(3.2)。F2009101555660C00011.tif,F2009101555660C00022.tif
2.如权利要求1所述的基于滚动时域调度算法的公共慢行系统动态调度方法，其特征在于在所述步骤3)中，当经过连续若干次迭代后解的适配值没有提高时，则改变邻域结构，即在当前解的新的邻域解中进行搜索。
全文摘要
一种基于滚动时域调度算法的公共慢行系统动态调度方法，包括以下步骤1)设定时间轴表示一个工作日的整个调度周期，关键点是指正在接受服务或者有运输车辆正在前往该点的路上的租赁点，时间窗是公共自行车租赁点允许服务的时间范围，租赁点i的满意度表示为fi(ti)2)建立调度模型；3)采用基于滚动时域的动态调度方法，将整个调度周期划分为若干个子调度周期，将每一个子调度周期看作是静态的调度问题，通过变邻域的禁忌搜索算法求解若干个静态的调度问题和不断滚动更新调度计划的方法实现动态的车辆调度。本发明种能够进行自动统计、实时性好、提升运行效率。
文档编号G06Q50/00GK101739655SQ20091015556
公开日2010年6月16日 申请日期2009年12月17日 优先权日2009年12月17日
发明者董红召, 赵敬洋, 郭明飞, 郭海锋, 陈宁 申请人:浙江工业大学