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共享自行车系统动态调度时间域的获取方法 被引量:10
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作者 刘冬旭 董红召 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期177-182,200,共7页
共享自行车系统(Bicycle Sharing System,BSS)调度时机的确定是影响BSS服务质量和调度成本的重要因素.综合考虑调度基准阈值、服务点的自行车周转率及租还量差异时变特性,建立了BSS服务点运行状态的自流动模型.基于自流动模型,提出了BS... 共享自行车系统(Bicycle Sharing System,BSS)调度时机的确定是影响BSS服务质量和调度成本的重要因素.综合考虑调度基准阈值、服务点的自行车周转率及租还量差异时变特性,建立了BSS服务点运行状态的自流动模型.基于自流动模型,提出了BSS服务点调度时机的动态调度时间域获取方法,包括判断服务点空/满位的车容比动态阈值的计算,以及根据BSS服务点调入/调出自行车的需求而获取的正/负调度时间域算法.最后,根据杭州锁桩式BSS运行的2016年历史数据,以编号3758服务点为例,对车容比动态阈值和固定阈值获取的调度时间域及调度效果进行分析比较.结果表明,本文研究的动态调度时间域获取方法能够更精准地获取BSS的调度时机,在满足BSS调度服务质量情况下,可以减少调度频次、降低服务成本. 展开更多
关键词 城市交通 调度时间域 自流动模型 共享自行车系统 车容比
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共享自行车系统调度区域的分形树自平衡划分算法 被引量:7
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作者 刘冬旭 董红召 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第7期1275-1283,共9页
为了满足大型共享自行车系统(BSS)快速响应调度的需求并降低调度成本,针对目前缺少调度区域合理划分研究的问题,提出BSS调度基于分形树的自平衡区域划分模型.该模型由具有自相似性结构的叶子级、枝节级和根级调度区域组成,给出衡量同级... 为了满足大型共享自行车系统(BSS)快速响应调度的需求并降低调度成本,针对目前缺少调度区域合理划分研究的问题,提出BSS调度基于分形树的自平衡区域划分模型.该模型由具有自相似性结构的叶子级、枝节级和根级调度区域组成,给出衡量同级邻近区域租/还需求互补性的互平衡强度计算方法.根据分形树的自相似性特征,设计分形树自平衡区域划分算法(FSPA),包括考虑快速服务响应的分形树叶子级与枝节级调度区域范围计算方法和基于同级区域互平衡强度的自平衡区域划分动态聚类算法,将BSS周转率杠杆引入共协矩阵来实现自平衡区域聚类融合.以杭州市下沙地区锁桩式BSS运营历史数据为例,对构建模型方法进行实验验证,划分了具有分形树特征的三级自平衡调度区域.结果表明,采用自平衡区域划分方法,有助于实现区域内的自平衡,减少跨区调度次数和调度车行驶路程,可以有效地降低调度成本和提升BSS工作效率. 展开更多
关键词 共享自行车系统(BSS) 调度区域划分 自平衡划分算法 分形树 聚类融合
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大数据驱动的大型自行车共享系统及其站点车辆再平衡研究 被引量:4
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作者 李泉林 樊瑞娜 李娜 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2016年第5期499-518,共20页
近年来,大数据、云计算与物联网为复杂系统的组织与管理提供了有力的新型信息化技术,并引起了企业的组织架构与运营机制的多方面变化.基于此,本文首先针对大数据驱动的大型自行车共享系统构建了一个新的随机模型,既表达了大数据的重要作... 近年来,大数据、云计算与物联网为复杂系统的组织与管理提供了有力的新型信息化技术,并引起了企业的组织架构与运营机制的多方面变化.基于此,本文首先针对大数据驱动的大型自行车共享系统构建了一个新的随机模型,既表达了大数据的重要作用,又描述了大型自行车共享系统的运营过程,特别是使用卡车对各个站点自行车的再平衡.其次,本文提出了一种研究大数据驱动的大型自行车共享系统的平均场极限理论,包括利用平均场理论建立非时齐的排队系统,由非时齐的排队系统建立系统的平均场方程组;给出了经验测度过程(empirical measure process)的非线性生灭过程,提出了分段结构下生灭过程的固定点的有效算法,由此能够计算每个站点稳态平均自行车数;用数值算例分析了每个站点稳态平均自行车数是如何依赖于自行车共享系统中的一些关键参数的.基于此,本文对大数据在大型自行车共享系统中所引起的物理效应进行了建模分析,从而为大型自行车共享系统的随机分析提供了一个极有研究潜力的重要发展方向. 展开更多
关键词 自行车共享系统 大数据 排队系统 平均场 非线性生灭过程
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大型自行车共享系统的平均场极限理论与排队模型研究 被引量:1
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作者 李泉林 樊瑞娜 许良 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第6期107-116,共10页
人口的快速增长与空间的高度城市化带来了汽车尾气污染等环境污染问题,这已成为影响社会可持续发展的主要制约因素。基于此,近十年来自行车共享系统在世界多个国家的许多重要城市获得了高度重视并取得了迅速发展。然而,相比于自行车共... 人口的快速增长与空间的高度城市化带来了汽车尾气污染等环境污染问题,这已成为影响社会可持续发展的主要制约因素。基于此,近十年来自行车共享系统在世界多个国家的许多重要城市获得了高度重视并取得了迅速发展。然而,相比于自行车共享系统的快速发展,其相关研究却并未取得较大进展,主要原因在于它是一个大型的复杂系统,涉及密集的城市交通、异构的运营环境、多重的顾客偏好选择以及多渠道的收益管理等多种关联因素。在这种背景下,本文建立了一个通用的大型自行车共享系统,并提出了一种基于平均场极限理论与非时齐排队模型相结合的有效随机模型分析方法,包括利用平均场理论建立了非时齐排队系统、构建了经验测度过程(Empirical measure process)的非线性生灭过程、给出了分段结构下生灭过程的固定点的"几何之和"算法以及提供了问题站点稳态概率的数值计算等等。本文为研究大型自行车共享系统的随机模型提供了一个重要的发展途径,并有望能够用于分析更加一般的大型自行车共享系统。 展开更多
关键词 自行车共享系统 排队系统 平均场 非线性生灭过程 固定点 问题站点
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求解自行车共享系统静态再平衡问题的单亲遗传算法 被引量:5
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作者 冯炳超 吴璟莉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2020年第S01期114-118,共5页
自行车共享系统具有改善城市交通出行结构,减少交通污染等优点。各站点自行车数量相对平衡对于提高共享系统的利用率非常重要,自行车共享系统再平衡问题应运而生。该问题属于NP难问题。2017,年Fábio等提出求解单车多访问静态再平... 自行车共享系统具有改善城市交通出行结构,减少交通污染等优点。各站点自行车数量相对平衡对于提高共享系统的利用率非常重要,自行车共享系统再平衡问题应运而生。该问题属于NP难问题。2017,年Fábio等提出求解单车多访问静态再平衡问题的ILS算法,获得了较好的结果,但是该算法结构较为复杂,修复算子耗费大量时间,且修复后得到劣质解的概率较大,影响了优化结果。针对该问题,提出基于单亲遗传算法的求解方法P-SMSBR,设计了较为简练的优化过程,运用十进制编码表示运载车路径方案,引入7种变异算子参与演化,并采用精英策略增强算法的搜索能力。利用大量模拟数据和真实数据对算法性能进行测试,实验结果表明,P-SMSBR算法具有较好的优化效果,能够在较短的时间内获得较ILS算法更短的运载车路径方案,且随着站点数的增多,P-SMSBR算法优势更加显著,是一种求解自行车共享系统静态再平衡问题的有效方法。 展开更多
关键词 自行车共享系统 NP难 单亲遗传算法 静态再平衡问题 启发式
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自行车共享系统中的短时出租量预测方法 被引量:2
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作者 高巍 孟智慧 +1 位作者 李大舟 陈泽颖 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第6期1796-1800,F0003,共6页
自行车共享系统目前存在的主要问题是高峰时段用户租存车困难,实时监控不能很好地解决。为提高公共自行车的利用率,提出一种预测模型,可以预测未来期间将从每个站点集群租出的自行车数量,提前执行重新分配。通过双因素聚类算法对站点进... 自行车共享系统目前存在的主要问题是高峰时段用户租存车困难,实时监控不能很好地解决。为提高公共自行车的利用率,提出一种预测模型,可以预测未来期间将从每个站点集群租出的自行车数量,提前执行重新分配。通过双因素聚类算法对站点进行聚类,考虑时间、天气、温度和风速的因素,预测整个城市公共自行车的出租量,通过变异系数函数计算每个集群所占整体的比例,预测每个集群的出租量。利用纽约市花旗自行车系统的出行数据和纽约市的气象数据进行检测,与GBRT、历史平均法及LSTM进行比较,验证了该模型的有效性。 展开更多
关键词 自行车共享系统 气象 预测模型 交通预测 聚类
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基于网络模型的城市公共自行车需求量预测研究 被引量:8
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作者 林燕平 窦万峰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第9期2692-2695,共4页
自行车共享系统逐渐出现在许多城市中,由于在不同时间和站点的自行车需求量(租/还量)不平衡,系统中各站点的自行车需要人工频繁地调整使其不断达到平衡状态,然而实时监控并不能很好地解决这个问题。因此,提出了一个基于网络图的预测模型... 自行车共享系统逐渐出现在许多城市中,由于在不同时间和站点的自行车需求量(租/还量)不平衡,系统中各站点的自行车需要人工频繁地调整使其不断达到平衡状态,然而实时监控并不能很好地解决这个问题。因此,提出了一个基于网络图的预测模型,可以预测未来时间段内的某个站点自行车的需求量,提前对站点自行车进行分配。通过分层聚类算法对预测站点进行聚类,得到与其相关的站点簇,并对站点簇构建网络模型。最后,使用纽约(NYC)和华盛顿(D.C.)两个自行车共享系统的数据进行实验,并与基线法、历史平均法及ARIMA模型进行比较。结果发现同一簇的站点具有相似的使用模式,模型预测误差率不高于0.45,网络模型预测性能较好,且能够应用于不同城市的自行车共享系统。 展开更多
关键词 自行车共享系统 分层聚类算法 需求量 预测
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Allocation optimization of bicycle-sharing stations at scenic spots 被引量:5
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作者 郭唐仪 张平 +1 位作者 邵飞 刘英舜 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2014年第8期3396-3403,共8页
Bicycle-sharing system is considered as a green option to provide a better connection between scenic spots and nearby metro/bus stations. Allocating and optimizing the layout of bicycle-sharing system inside the sceni... Bicycle-sharing system is considered as a green option to provide a better connection between scenic spots and nearby metro/bus stations. Allocating and optimizing the layout of bicycle-sharing system inside the scenic spot and around its influencing area are focused on. It is found that the terrain, land use, nearby transport network and scenery point distribution have significant impact on the allocation of bicycle-sharing system. While the candidate bicycle-sharing stations installed at the inner scenic points, entrances/exits and metro stations are fixed, the ones installed at bus-stations and other passenger concentration buildings are adjustable. Aiming at minimizing the total cycling distance and overlapping rate, an optimization model is proposed and solved based on the idea of cluster concept and greedy heuristic. A revealed preference/stated preference (RP/SP) combined survey was conducted at Xuanwu Lake in Nanjing, China, to get an insight into the touring trip characteristics and bicycle-sharing tendency. The results reveal that 39.81% visitors accept a cycling distance of 1-3 km and 62.50% respondents think that the bicycle-sharing system should charge an appropriate fee. The sttrvey indicates that there is high possibility to carry out a bicycle-sharing system at Xuanwu Lake. Optimizing the allocation problem cluster by cluster rather than using an exhaustive search method significantly reduces the computing amount from O(2^43) to O(43 2). The 500 m-radius-coverage rate for the alternative optimized by 500 m-radius-cluster and 800 m-radius-cluster is 89.2% and 68.5%, respectively. The final layout scheme will provide decision makers engineering guidelines and theoretical support. 展开更多
关键词 bicycle-sharing allocation optimization scenic spot CLUSTER
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