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      城市自助式公共出租車的調(diào)度問題探討*

      2016-11-29 08:49:41高志波吳立烜彭巍王倩
      公路與汽運(yùn) 2016年5期
      關(guān)鍵詞:空車調(diào)配網(wǎng)點(diǎn)

      高志波,吳立烜,彭巍,王倩

      (1.長(zhǎng)沙理工大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院,湖南長(zhǎng)沙 410004;2.中國(guó)民航大學(xué)空中交通管理學(xué)院,天津 300300)

      城市自助式公共出租車的調(diào)度問題探討*

      高志波1,吳立烜1,彭巍1,王倩2

      (1.長(zhǎng)沙理工大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院,湖南長(zhǎng)沙 410004;2.中國(guó)民航大學(xué)空中交通管理學(xué)院,天津 300300)

      自助式公共出租車是一種緩解城市交通問題且適合城市內(nèi)部短時(shí)雙向出行的交通方式,既能減少私家車的使用率,又能滿足顧客的個(gè)性化需求。城市交通流的潮汐現(xiàn)象導(dǎo)致各網(wǎng)點(diǎn)供需不均衡,極大影響整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)行。針對(duì)該缺陷,文中根據(jù)不同時(shí)刻各網(wǎng)點(diǎn)的車輛數(shù)和顧客的需求量,綜合考慮運(yùn)輸顧客、空車調(diào)配、原地停留等情況的效益,引入懲罰因子對(duì)模型進(jìn)行改善,得到總費(fèi)用最小、滿意度最佳的決策方案;根據(jù)問題特征,設(shè)計(jì)了求解該問題的簡(jiǎn)單函數(shù)逼近算法,給出了具體求解流程;最后結(jié)合算例,計(jì)算得到了最佳城市自助式公共出租車調(diào)度方案。

      城市交通;自助式出租車;空車調(diào)度;函數(shù)逼近

      自助式公共出租車是基于“汽車共享”理念的一種新的出租車運(yùn)營(yíng)服務(wù),比傳統(tǒng)汽車租賃的時(shí)長(zhǎng)更短,比出租車出行更個(gè)性化和方便,能替代私家車出行。如何科學(xué)、有效地調(diào)配空車、控制和降低車輛調(diào)配成本已成為影響城市自助式出租車公司運(yùn)作的關(guān)鍵因素之一。

      Matthew Barthand等通過建立多網(wǎng)點(diǎn)汽車共享服務(wù)仿真模型,詳細(xì)評(píng)估了汽車共享服務(wù)車輛的分配及使用情況;Karbassi A.等提出了一種汽車共享中路線預(yù)測(cè)和到達(dá)時(shí)間評(píng)估方法,可在多站臺(tái)車輛系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn),開發(fā)的算法能測(cè)算出實(shí)際運(yùn)送路徑和到達(dá)時(shí)間;黃肇義在分析汽車共享產(chǎn)生意義的基礎(chǔ)上,提出了國(guó)內(nèi)推廣汽車共享服務(wù)的具體措施;周長(zhǎng)峰等提出了兩種時(shí)間窗類型的動(dòng)態(tài)車隊(duì)問題,分別以任務(wù)分配策略和任務(wù)類型的不同構(gòu)造相應(yīng)目標(biāo)函數(shù),分析了針對(duì)局部問題的混合整數(shù)規(guī)劃模型,給出了求解的實(shí)際操作策略;且麗莎從汽車共享服務(wù)公司和用戶等多個(gè)角度考慮,分別建立了隨機(jī)需求與考慮用戶滿意度的汽車共享空車調(diào)配模型。但在實(shí)際情況下,需求情況往往是不能全部預(yù)知的,不能簡(jiǎn)單地處理為一個(gè)確定性的規(guī)劃問題。為此,該文以城市自助式公共出租車整體費(fèi)用為目標(biāo),建立需求不完全滿足的確定性空車調(diào)配模型,并針對(duì)該模型特點(diǎn)及整數(shù)解等要求,通過空間和時(shí)間上的分解將空車調(diào)配問題簡(jiǎn)化為若干前后關(guān)聯(lián)的時(shí)空階段進(jìn)行求解。

      1 問題描述

      在自助式公共出租車的運(yùn)營(yíng)過程中會(huì)出現(xiàn)供給與需求不均衡的情況,分為應(yīng)急、偶發(fā)的情況和常規(guī)、定期的情況,需采取車輛誘導(dǎo)與空車調(diào)度等方式來滿足用戶的用車需求。

      (1)應(yīng)急情況下車輛誘導(dǎo)。調(diào)度信息中心對(duì)用戶用車的目的地進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋,當(dāng)監(jiān)控中心監(jiān)測(cè)到路面行駛的車輛出現(xiàn)“潮汐”現(xiàn)象時(shí),將引導(dǎo)指令反饋給區(qū)域內(nèi)的車輛用戶,建議就近網(wǎng)點(diǎn)停車,實(shí)現(xiàn)分散和引流的目的。

      (2)常規(guī)空車調(diào)度??哲囌{(diào)配情況是緊急狀況下為保證網(wǎng)點(diǎn)高效運(yùn)營(yíng)而作出的被動(dòng)措施,一般分為兩種情況:一是各網(wǎng)點(diǎn)庫(kù)存車輛與任務(wù)所需車輛數(shù)不平衡,即車輛供不應(yīng)求;二是網(wǎng)點(diǎn)間在某時(shí)段車輛的供需情況不協(xié)調(diào),即可能存在有些網(wǎng)點(diǎn)車輛過剩,使得網(wǎng)點(diǎn)停車位不夠還車停放的現(xiàn)象。

      2 車輛調(diào)度決策模型

      2.1條件假設(shè)

      (1)交通條件。假定網(wǎng)點(diǎn)與網(wǎng)點(diǎn)之間的運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)穩(wěn)定,各網(wǎng)點(diǎn)的任務(wù)需求、車輛數(shù)量及車輛狀態(tài)隨時(shí)段的推進(jìn)而變化。

      (2)服務(wù)周期。設(shè)定的整體服務(wù)時(shí)間范圍能按一定時(shí)長(zhǎng)分成若干時(shí)段,各時(shí)段內(nèi)每個(gè)網(wǎng)點(diǎn)均能產(chǎn)生運(yùn)輸任務(wù)。

      (3)網(wǎng)點(diǎn)間運(yùn)輸時(shí)間。由于設(shè)定運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)穩(wěn)定,各網(wǎng)點(diǎn)之間的車輛運(yùn)行時(shí)間確定。

      (4)車輛分布狀態(tài)。車型相同,任意時(shí)刻一輛車可服務(wù)所有類型任務(wù),但僅服務(wù)一個(gè)任務(wù)需求。

      (5)提前決策。每個(gè)時(shí)段初可配置好本時(shí)段所需的車輛和車位。

      (6)初始狀態(tài)。服務(wù)周期初始時(shí)各網(wǎng)點(diǎn)處的車輛分布情況可從控制中心得知。

      (7)車輛使用形式。車輛在網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中循環(huán)使用。

      (8)忽略固定成本。不考慮員工薪酬成本、車輛負(fù)荷、員工負(fù)荷等情況。

      2.2目標(biāo)函數(shù)

      根據(jù)上述分析,建立如下目標(biāo)函數(shù):

      式中:t為服務(wù)周期,以Δt等分為H個(gè)時(shí)段,從而服務(wù)周期可表示為t={1,2,...,H};H為大于等于1的正整數(shù);n為網(wǎng)點(diǎn)個(gè)數(shù);ytij為時(shí)段t從網(wǎng)點(diǎn)i到j(luò)分配空車服務(wù)的任務(wù)數(shù),?i≠j;φtj+1為j網(wǎng)點(diǎn)在t+1時(shí)刻增加一輛車的邊際費(fèi)用函數(shù);wij為發(fā)送運(yùn)輸任務(wù)從網(wǎng)點(diǎn)i到網(wǎng)點(diǎn)j所能創(chuàng)造的純利潤(rùn);rtij為從網(wǎng)點(diǎn)i到網(wǎng)點(diǎn)j的空車移動(dòng)數(shù),?i≠j;cij為網(wǎng)點(diǎn)i與j間空車移動(dòng)的成本;zti,t+1為網(wǎng)點(diǎn)i由t時(shí)段原地停留到t+1時(shí)段的空車數(shù);etij為有載客需求從網(wǎng)點(diǎn)i到網(wǎng)點(diǎn)j并且在t時(shí)段起運(yùn)的任務(wù)數(shù)。

      式(1)中,第一項(xiàng)為車輛選擇運(yùn)輸客戶的費(fèi)用,第二項(xiàng)為車輛選擇空車調(diào)配產(chǎn)生的費(fèi)用,第三項(xiàng)為車輛原地停留的費(fèi)用,第四項(xiàng)為不能滿足顧客需求產(chǎn)生的懲罰費(fèi)用。

      2.3約束條件

      (1)數(shù)量約束:

      (2)服務(wù)任務(wù)數(shù)約束:

      (3)停車位約束:

      (4)還車約束:

      (5)空移車數(shù)、原地駐留車數(shù)總和的上限約束:

      3 算法設(shè)計(jì)思路及流程

      3.1目標(biāo)函數(shù)的簡(jiǎn)化與分析

      利用函數(shù)逼近的方法簡(jiǎn)化目標(biāo)費(fèi)用函數(shù)的表達(dá),運(yùn)用線性費(fèi)用函數(shù)近似替代目標(biāo)函數(shù)中的Gt+1(St+1,Pt+1)(見圖1),從而將原問題分解為復(fù)雜的多階段、多網(wǎng)點(diǎn)問題。

      圖1 費(fèi)用函數(shù)的線性逼近

      用圖1所示的直線逼近該費(fèi)用曲線時(shí),當(dāng)費(fèi)用函數(shù)被線性函數(shù)替代后,斜率不變,邊際費(fèi)用可近似用斜率表示,即邊際費(fèi)用成為常量,與無關(guān),從而無需確定時(shí)段t其他各網(wǎng)點(diǎn)發(fā)往j網(wǎng)點(diǎn)的車輛數(shù)。

      3.2邊際費(fèi)用確定及更新

      每輛車可選擇載客服務(wù)、空車移動(dòng)和原地停留3種運(yùn)作方式。對(duì)于車輛的不同選擇方式,費(fèi)用值λtNi各不相同:1)當(dāng)t時(shí)段車輛選擇載客移動(dòng)時(shí),當(dāng)t時(shí)段車輛選擇空車移動(dòng)時(shí)當(dāng)t時(shí)段車輛選擇原地停留時(shí)

      由于控制變量φt(m)的更新需通過不斷調(diào)整以達(dá)到最優(yōu),設(shè)第m次調(diào)整后的狀態(tài)向量為(St(m),Pt(m))、解向量為(rt(m),yt(m),zt(m)),選擇指數(shù)平滑法確定和更新控制變量φt(m),過程如下:

      式中:φm為第m次調(diào)整的平滑指數(shù);φ為根據(jù)經(jīng)驗(yàn)選擇的數(shù)值;αt(m+1)i表示第m+1次調(diào)整中總費(fèi)用函數(shù)關(guān)于的導(dǎo)數(shù)。

      3.3空移車輛數(shù)上限確定及更新

      3.4算法設(shè)計(jì)

      基于上述分析,算法的核心步驟是如何求解各獨(dú)立的單時(shí)段單網(wǎng)點(diǎn)車輛調(diào)配問題;輔助步驟是確定邊際費(fèi)用控制變量及其更新過程,該步驟的實(shí)質(zhì)是進(jìn)行多次調(diào)整,即和每更新一次,就對(duì)核心步驟的調(diào)配過程進(jìn)行調(diào)整,逐次更新調(diào)整直至達(dá)到最優(yōu)解。算法流程見圖2。

      圖2 算法流程

      4 實(shí)例分析

      根據(jù)已知網(wǎng)點(diǎn)的布局方案,設(shè)立12個(gè)自助式公共出租車網(wǎng)點(diǎn),記為n={1,2,…,12};系統(tǒng)共有317輛車、360個(gè)停車位。假設(shè)任意兩個(gè)網(wǎng)點(diǎn)間的行駛時(shí)間都為1,服務(wù)周期內(nèi)共分為3個(gè)任務(wù)產(chǎn)生時(shí)段,記為t={1,2,3};網(wǎng)點(diǎn)間的空車調(diào)度成本(見表1)、租賃的費(fèi)用(見表2)、初始的網(wǎng)點(diǎn)分布情況(見表3)、各時(shí)段各網(wǎng)點(diǎn)產(chǎn)生的任務(wù)(見表4~6)均為已知。下面運(yùn)用上述模型求解每個(gè)時(shí)段各網(wǎng)點(diǎn)的空車調(diào)配情況。

      表1 網(wǎng)點(diǎn)間空車調(diào)度及空閑的成本 元

      續(xù)表1

      表2 網(wǎng)點(diǎn)間載客服務(wù)所能創(chuàng)造的收益 元

      表3 各網(wǎng)點(diǎn)初始車輛分布情況

      表4 時(shí)段1各網(wǎng)點(diǎn)的任務(wù)情況 輛

      表5 時(shí)段2各網(wǎng)點(diǎn)的任務(wù)情況 輛

      表6 時(shí)段3各網(wǎng)點(diǎn)的任務(wù)情況 輛

      運(yùn)用MATLAB對(duì)上述算法與數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算,得出每個(gè)時(shí)段空車調(diào)度方案(見表7~9)。

      表7 時(shí)段1空車調(diào)配方案 輛

      表8 時(shí)段2空車調(diào)配方案 輛

      表9 時(shí)段3空車調(diào)配方案 輛

      5 結(jié)語

      該文以公共出租車整體費(fèi)用為目標(biāo),建立了需求不完全滿足的確定性空車調(diào)配模型。針對(duì)模型特點(diǎn)及整數(shù)解等要求,通過空間和時(shí)間上的分解將空車調(diào)配問題簡(jiǎn)化為若干前后關(guān)聯(lián)的時(shí)空階段,利用函數(shù)逼近思想,引入線性的邊際費(fèi)用函數(shù)近似代替原目標(biāo)函數(shù)來求解模型。

      但在模型假設(shè)時(shí)給出的車輛在運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中任意網(wǎng)點(diǎn)間的運(yùn)行時(shí)間相等,這在實(shí)際中很難實(shí)現(xiàn),需將車輛運(yùn)行時(shí)間引入該多時(shí)段動(dòng)態(tài)空車調(diào)配問題中作進(jìn)一步研究。

      [1] Matthew Barthand,Michael Todd.Simulation model performance analysis of a multiplestationshared vehiclesystem[J].Transportation Research,1999(7).

      [2] Karbassi A,Barth M.Vehicle route prediction and time of arrival estimation techniques for improved transportationsystem management[A].Intelligent Vehicles Symposium[C].2003.

      [3] 黃肇義.國(guó)內(nèi)城市交通發(fā)展“汽車共用”的探討[J].城市交通,2004(3).

      [4] 周長(zhǎng)峰,廖良才,譚躍進(jìn).多任務(wù)類型的動(dòng)態(tài)車隊(duì)管理問題求解方法研究[J].中國(guó)企業(yè)運(yùn)籌學(xué),2007(6).

      [5] 且麗莎.基于“汽車共享”的空車調(diào)配問題研究[D].成都:西南交通大學(xué),2010.

      [6] 徐志良,張鳳鳴.出租汽車連續(xù)配車的一個(gè)優(yōu)化逼近探索模型[J].上海機(jī)械學(xué)院學(xué)報(bào),1983(4).

      U492.2

      A

      1671-2668(2016)05-0033-05

      2015年湖南省普通高等學(xué)校教學(xué)改革研究立項(xiàng)項(xiàng)目資助(JW-0823)

      2016-03-15

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