公共自行车多目标动态调度：模型与算法优化

本文主要探讨了公共自行车系统中的一个重要问题——多目标动态调度建模与算法研究。随着城市绿色出行理念的推广，公共自行车作为一种便捷的短途交通工具，其租赁需求在空间和时间上表现出明显的不均衡性。为了提高服务效率和用户体验，解决这一问题，研究者们针对公共自行车调度过程中的关键因素进行了深入分析。 首先，研究关注了自助服务点的调度优先级，即如何根据自行车的需求量、地理位置和用户使用习惯来合理分配自行车，以确保服务点的均衡。这涉及到对数据的实时监控和预测，以适应不断变化的用户行为。 其次，动态需求特性是另一个核心要素，它涉及到如何处理高峰期和平峰期的自行车需求差异，以及如何根据天气、节假日等因素调整调度策略。通过建立多目标优化模型，研究者试图平衡用户满意度（如方便快捷的租赁体验）和企业的调度成本（如车辆运营、维护费用）。 服务时间窗的概念也被纳入考虑，即每个服务点有其服务的有效时间范围，这对调度决策具有直接影响。模型需要考虑在规定的时间内完成调度任务，避免延误和过度饱和。 为了有效地解决这个问题，研究者结合了禁忌搜索算法的爬山性能和遗传算法的交叉、变异功能，设计了一种禁忌遗传混合算法。这种混合算法利用禁忌搜索的全局搜索能力和遗传算法的随机搜索能力，提高了模型求解的效率和解的质量。 以杭州市某一特定区域的公共自行车系统为例，进行了实际应用验证。实验结果显示，通过该动态调度模型和算法，能够显著地满足服务点的租赁需求，减少调度车辆的行驶距离，从而降低调度成本，提升了整个系统的运行效率和服务水平。 这篇研究论文通过对公共自行车系统的关键问题进行深入建模和算法设计，为提高公共自行车服务的效率和公平性提供了有效的工具和技术支持，对于推动城市绿色出行和智能交通的发展具有重要意义。