CN114186146B - 带容量限制的网约车服务网点选址方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种带容量限制的网约车服务网点选址方法，该方法包括：利用网约车上装配的GPS采集订单数据；采用K‑means与FCM相结合的改进算法划分交通小区；建立预测模型预测各个交通小区网约车停车需求量；确定备选服务网点的数量和位置；建立带容量限制的网约车服务网点选址问题的数学模型；利用遗传算法对模型进行编码求解。通过上述方法，可确定某区域内应布设的服务网点数量和位置，标准化、规范化网约车服务网点的管理，提高网约车运营效率。

Description

带容量限制的网约车服务网点选址方法及系统
技术领域
本发明涉及服务网点选址领域，尤其涉及一种带容量限制的网约车服务网点选址方法及系统。
背景技术
随着移动互联网的蓬勃发展，滴滴等网约车成为人们出行不可或缺的一种选择，但是由于网约车公司缺乏对于旗下网约车的规范管理，导致其服务水平不断降低，这不仅给网约车公司带来极大的管理挑战，也对市民的生活出行产生了不利的影响，因此合理地选择网约车服务站点对网约车站点标准化、规范化管理，提高运营效率，促进资源的合理分配尤为重要。
发明内容
本发明主要目的在于提供一种可提高运营效率，促进资源的合理分配的带容量限制的网约车服务网点选址方法及系统。
本发明所采用的技术方案是：
提供一种带容量限制的网约车服务网点选址方法，包括步骤：
S1、利用网约车上装配的GPS采集订单数据；
S2、利用K-means与FCM相结合的改进算法划分交通小区；
S3、利用各个交通小区的高峰停车数与网约车出发地的O点数目、高峰停车数与网约车目的地的D点数目进行一元线性回归和二次多项式回归分析并拟合函数，依据拟合函数的拟合优度R方，选择最优的拟合函数建立停车需求预测模型；
S4、根据停车需求预测模型确定的各个交通小区停车需求量，以及服务网点的容量限制得到各个交通小区应设置的备选服务网点个数，并结合服务网点选址主要遵循的原则确定备选服务网点的位置；
S5、根据备选服务网点个数和选址位置，并以到达、接受服务、离去3个过程时间和目的地交通小区的乘客需求量为主要影响因素，以网约车到达服务站点的总行驶时间最短为目标，建立带容量限制的优化选址模型；
S6、利用遗传算法对带容量限制的优化选址模型进行编码求解。
接上述技术方案，步骤S1具体为：根据车辆上安装的定位GPS定位仪检测车辆的标识信息、经纬度信息和时间信息，并将检测到的信息发送给服务器，服务器将接收到的车辆定位发送过来的信息进行筛选过滤处理，去除无用属性、去除日期格式，最终得到车辆的起点和终点信息。
接上述技术方案，步骤S2具体包括以下分步骤：
S21、基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-means,FCM)选取值在0，1之间的随机数初始化网约车起讫点的隶属矩阵U；
S22、根据隶属矩阵U计算交通小区的个数c及中心；
S23、代入隶属矩阵U、交通小区个数c、网约车起讫点的距离计算代价函数，如果代价函数相较于上一次运算的结果差别小于给定阈值，则转至步骤S25，否则进行步骤S24；
S24、更新网约车起讫点的隶属度矩阵U，并返回步骤S22；
S25、将计算得到的交通小区的个数c及中心作为K-means的初始化参数，利用K-means精细划分各个交通小区。
接上述技术方案，服务网点选址原则为：(1)在城市干道50米范围内；(2)距离学校周围200m外；(3)公共停车场周围100m外；(4)在配建停车场主体周围200m～300m范围内。
接上述技术方案，步骤S6具体包括以下步骤：
S61、获取带容量限制的优化选址模型的数据；
S62、采用0-1编码对带容量限制的优化选址模型中的决策变量进行编码处理；
S63、对特定的选址个数w进行遗传操作①选择操作:依据概率进行基因集的选择与复制；②交叉操作：设定交叉概率随机变换解集编码位信息；③变异操作：依概率选择个体进行变异操作；
S64、判断最优个体的适应度是否到达到给定的阈值，如果是，对确定的选址个数w输出计算结果，包括选址布局方案、服务网点的容量、最优化时间，并令w＝w+1；否则，执行步骤S63；
S65、比较选址个数w与备选服务网点个数M的大小，如果w≤M，则执行步骤S63；否则，算法结束；
S66、比较不同的选址方案的时间，取时间最短的为最佳选址方案。
接上述技术方案，网约车服务站点优化选址模型为：
Figure BDA0003408976480000031
Figure BDA0003408976480000032
Figure BDA0003408976480000033
Figure BDA0003408976480000034
Figure BDA0003408976480000035
Figure BDA0003408976480000036
M≤P
xik≥0，ykj≥0
其中，A为交通小区个数，Ai为交通小区i的网约车服务需求量，N为备选站点集合，M为从备选服务站点集合N中选择的服务站点的个数，Dj小区j的网约车乘客需求量，tk为网约车在服务站点接受服务的时间，xik为从小区i到服务站点k的网约车服务需求量，tik为从小区i到服务站点k的行驶时间，ykj为从服务站点k到交通小区j的网约车数量，tkj为从服务站点k到交通小区j的行驶时间，P为网约车服务网点允许建设个数的上限，
Figure BDA0003408976480000041
为服务站点k的最大、最小规模限制，/>
Figure BDA0003408976480000042
本发明还提供了一种带容量限制的网约车服务网点选址系统，包括：
数据采集模块，用于利用网约车上装配的GPS采集订单数据；
交通小区划分模块，用于利用K-means与FCM相结合的改进算法划分交通小区；
停车需求预测模型构建模块，用于利用各个交通小区的高峰停车数与网约车出发地的O点数目、高峰停车数与网约车目的地的D点数目进行一元线性回归和二次多项式回归分析并拟合函数，依据拟合函数的拟合优度R方，选择最优的拟合函数建立停车需求预测模型；
服务网点确定模块，用于根据停车需求预测模型确定的各个交通小区停车需求量，以及服务网点的容量限制得到各个交通小区应设置的备选服务网点个数，并结合服务网点选址主要遵循的原则确定备选服务网点的位置；
优化选址模型构建模块，用于根据备选服务网点个数和选址位置，并以到达、接受服务、离去3个过程时间和目的地交通小区的乘客需求量为主要影响因素，以网约车到达服务站点的总行驶时间最短为目标，建立带容量限制的优化选址模型；
模型求解模块，用于利用遗传算法对带容量限制的优化选址模型进行编码求解。
接上述技术方案，模型求解模块具体用于实现以下步骤：
S61、获取带容量限制的优化选址模型的数据；
S62、采用0-1编码对带容量限制的优化选址模型中的决策变量进行编码处理；
S63、对特定的选址个数w进行遗传操作①选择操作:依据概率进行基因集的选择与复制；②交叉操作：设定交叉概率随机变换解集编码位信息；③变异操作：依概率选择个体进行变异操作；
S64、判断最优个体的适应度是否到达到给定的阈值，如果是，对确定的选址个数w输出计算结果，包括选址布局方案、服务网点的容量、最优化时间，并令w＝w+1；否则，执行步骤S63；
S65、比较选址个数w与备选服务网点个数M的大小，如果w≤M，则执行步骤S63；否则，算法结束；
S66、比较不同的选址方案的时间，取时间最短的为最佳选址方案。
接上述技术方案，网约车服务站点优化选址模型为：
Figure BDA0003408976480000051
Figure BDA0003408976480000052
Figure BDA0003408976480000053
Figure BDA0003408976480000054
Figure BDA0003408976480000055
Figure BDA0003408976480000056
M≤P
xik≥0，ykj≥0
其中，A为交通小区个数，Ai为交通小区i的网约车服务需求量，N为备选站点集合，M为从备选服务站点集合N中选择的服务站点的个数，Dj小区j的网约车乘客需求量，tk为网约车在服务站点接受服务的时间，xik为从小区i到服务站点k的网约车服务需求量，tik为从小区i到服务站点k的行驶时间，ykj为从服务站点k到交通小区j的网约车数量，tkj为从服务站点k到交通小区j的行驶时间，P为网约车服务网点允许建设个数的上限，
Figure BDA0003408976480000057
为服务站点k的最大、最小规模限制，/>
Figure BDA0003408976480000061
本发明还提供了一种计算机存储介质，其可被处理器执行，且其内存储有计算机程序，该计算机程序执行上述技术方案所述的带容量限制的网约车服务网点选址方法。
本发明产生的有益效果是：本发明带容量限制的网约车服务网点选址方法综合考虑了网约车接受服务过程中前往站点、接受服务、离去3个过程的行驶时间，在此基础上考虑服务网点建设的容量限制，建立了优化选址模型，目的是使得网约车接受服务过程的总行驶时间最短，很好地平衡了服务站点的运营特性和交通特性，为城市网约车服务站点的选址规划提供了有益的指导和参考。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1为本发明实施例带容量限制的网约车服务网点选址方法流程图；
图2为本发明实施例K-means与FCM相结合的改进算法划分交通小区流程图；
图3为本发明实施例提供的最优解的生成流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明实施例带容量限制的网约车服务网点选址方法，具体包括以下步骤：
S1、利用网约车上装配的GPS采集订单数据；
S2、利用K-means与FCM相结合的改进算法划分交通小区；
S3、建立预测模型预测各个交通小区网约车停车需求量；
S4、确定备选服务网点的数量和位置；
S5、建立带容量限制的网约车服务网点选址问题的数学模型；
S6、利用遗传算法对模型进行编码求解。
步骤S1具体为：根据车辆上安装的定位GPS定位仪检测车辆的标识信息、经纬度信息和时间信息，并将检测到的信息发送给服务器，服务器将接收到的车辆定位发送过来的信息进行筛选过滤处理，去除无用属性、去除日期格式，最终得到车辆的起点和终点信息，包括：
Figure BDA0003408976480000071
其中，vidi表示第i辆车辆的标识，
Figure BDA0003408976480000072
表示第i辆车辆的起点经度信息，
Figure BDA0003408976480000073
表示第i辆车辆的终点经度信息，/>
Figure BDA0003408976480000074
表示第i辆车辆的起点纬度信息，
Figure BDA0003408976480000075
表示第i辆车辆的终点纬度信息，/>
Figure BDA0003408976480000076
表示第i辆车辆的起点时间信息，/>
Figure BDA0003408976480000077
表示第i辆车辆的终点时间信息。
如图2所示，步骤S2具体包括以下分步骤：
S21、基于模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-means,FCM)选取值在0，1之间的随机数初始化网约车起讫点的隶属矩阵U；
S22、根据隶属矩阵U计算交通小区的个数c及中心；
S23、代入隶属矩阵U、交通小区个数c、网约车起讫点的距离计算代价函数，如果代价函数相较于上一次运算的结果差别小于给定阈值，则转至步骤S25，否则进行步骤S24；
S24、更新网约车起讫点的隶属度矩阵U，并返回步骤S22；
S25、将计算得到的交通小区的个数c及中心作为K-means的初始化参数，利用K-means精细划分各个交通小区。
分步骤S21中隶属矩阵U为：
(uij)c×n
Figure BDA0003408976480000081
其中，n为数据集样本个数；c为指定划分的交通小区的个数；uij为隶属度，取0到1间的任意实数。
分步骤S22中根据隶属矩阵U计算交通小区个数的计算公式为：
Figure BDA0003408976480000082
Figure BDA0003408976480000083
其中，dij为样本j到交通小区i中心的距离；ni为第i个交通小区内起讫点的个数；Ri第i个交通小区的平均半径；Rinner对按通行量的加权平均，用于描述小区内部起讫点的紧密度，表征小区内交通的相似性；pij为小区i中心与小区j中心的距离；Router是全部交通小区中心两两距离之和，用于描述各交通小区间的分离度，表征小区间交通的差异性。
在同一小区内，交通特性应有很强的相似性，即Rinner要小；同时，不同小区间的交通特性应有足够的差异性，即Router要大，因此“划分系数”S越小，表征所对应的划分结果越优秀。
分步骤S22中根据隶属矩阵U计算交通小区中心的计算公式为：
Figure BDA0003408976480000084
其中，m为模糊聚类指数，xj为第j个数据样本。
分步骤S23中代价函数的计算公式为：
Figure BDA0003408976480000085
分步骤S24中更新网约车起讫点的隶属度矩阵U计算公式为：
Figure BDA0003408976480000091
U＝(uij)c×n
分步骤S25中基于K-means精细划分各个交通小区的公式为；
Figure BDA0003408976480000092
其中，rij的含义为即根据样本与各小区中心的距离判定其所属的交通小区，rij取1代表属于该交通小区，否则不属于。
步骤S3具体为：选择某个交通小区作为研究对象，分别利用高峰停车数与O点数目、高峰停车数与D点数目进行一元线性回归和二次多项式回归分析，判断是否可建立模型，如果能，则得到拟合函数，然后依据拟合函数的拟合优度R方，选择最优的拟合函数作为停车需求预测模型，通过预测模型进行停车需求预测，从而实现对研究区域各个交通小区的停车需求预测。
更进一步地，高峰停车数为早高峰(7:00-10:00)和晚高峰(17:00-20:00)的停车数量不同类型停车场的停车数；
更进一步地，高峰停车数与O点数目的一元线性回归模型为：
Figure BDA0003408976480000093
更进一步地，高峰停车数与O点数目的二次多项式回归模型为：
Figure BDA0003408976480000094
更进一步地，高峰停车数与D点数目的一元线性回归模型为：
Figure BDA0003408976480000095
更进一步地，高峰停车数与D点数目的二次多项式回归模型为：
Figure BDA0003408976480000096
其中，
Figure BDA0003408976480000097
表示停车小区f的停车需求预测值，xoi表示停车小区i的O点数目，ao表示高峰停车数与O点数目进行一元线性回归的回归系数，bo，co表示高峰停车数与O点数目进行二次多项式回归的回归系数，xdi表示交通小区i的D点数目，ad表示高峰停车数与D点数目进行一元线性回归的回归系数，bd，cd表示高峰停车数与D点数目进行二次多项式回归的回归系数。
步骤S4具体为：由步骤S3确定的各个交通小区停车需求量，结合服务网点的容量限制可得到各个交通小区应设置的服务网点个数，结合服务网点选址主要遵循的原则优先选择D点数目密集处作为备选服务网点的位置。
其中，服务网点选址原则为：(1)考虑到停车便利性，新建服务网点一般在城市干道50米范围内；(2)为避免造成学校周围交通拥堵、噪声以及尾气污染，不在学校周围200m内新建停车场；(3)为了避免与现有停车场服务范围重叠，降低原有停车场的利用率，因此一般不在现有公共停车场周围100m范围内修建；(4)如果是作为现有配建停车场的补充，新建公共停车场可在配建停车场主体周围200m～300m范围内靠近服务对象的区域修建。
步骤S5具体为：以到达、接受服务、离去3个过程时间和目的地交通小区的乘客需求量为主要影响因素，以网约车到达服务站点的总行驶时间最短为目标，建立了约束型的优化选址模型。
步骤S5的数学模型为：
Figure BDA0003408976480000101
Figure BDA0003408976480000102
Figure BDA0003408976480000103
Figure BDA0003408976480000104
Figure BDA0003408976480000105
Figure BDA0003408976480000106
M≤P
xik≥0，ykj≥0
其中，A为交通小区个数，Ai为交通小区i的网约车服务需求量，N为备选站点集合，M为从备选服务站点集合N中选择的服务站点的个数，Dj小区j的网约车乘客需求量，tk为网约车在服务站点接受服务的时间，xik为从小区i到服务站点k的网约车服务需求量，tik为从小区i到服务站点k的行驶时间，ykj为从服务站点k到交通小区j的网约车数量，tkj为从服务站点k到交通小区j的行驶时间，P为网约车服务网点允许建设个数的上限，
Figure BDA0003408976480000111
为服务站点k的最大、最小规模限制，/>
Figure BDA0003408976480000112
如图3所示，步骤S6具体包括以下分步骤：
S61、获取带容量限制的优化选址模型的数据；
S62、采用0-1编码对带容量限制的优化选址模型中的决策变量进行编码处理；
S63、对特定的选址个数w进行遗传操作①选择操作:依据概率进行基因集的选择与复制；②交叉操作：设定交叉概率随机变换解集编码位信息；③变异操作：依概率选择个体进行变异操作；
S64、判断最优个体的适应度是否到达到给定的阈值，如果是，对确定的选址个数w输出计算结果，包括选址布局方案、服务网点的容量、最优化时间，并令w＝w+1；否则，执行步骤S63；
S65、比较选址个数w与备选服务网点个数M的大小，如果w≤M，则执行步骤S63；否则，算法结束；
S66、比较不同的选址方案的时间，取时间最短的为最佳选址方案。
分步骤S61中获取的数据包括交通小区与网约车服务站点备选点的最短行驶时间矩阵以及服务站点需求量及乘客需求量，且假定各小区到网约车服务站点的往返最短时间相等，需要确定的服务站点需求量及乘客需求量可根据城市交通规划的调查或预测数据获得；分步骤S62中编码位串的长度为服务网点备选个数N，其中，1表示该备选站址选中，0表示未选中。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，如闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘、服务器、App应用商城等等，其上存储有计算机程序，程序被处理器执行时实现相应功能。本实施例的计算机可读存储介质被处理器执行时实现方法实施例的带容量限制的网约车服务网点选址方法。
综上，本发明带容量限制的网约车服务网点选址方法，综合考虑了网约车接受服务过程中前往站点、接受服务、离去3个过程的行驶时间；在此基础上考虑服务网点建设的容量限制，建立了优化选址模型，目的是使得网约车接受服务过程的总行驶时间最短，很好地平衡了服务站点的运营特性和交通特性，为城市网约车服务站点的选址规划提供了有益的指导和参考。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (8)

1.一种带容量限制的网约车服务网点选址方法，其特征在于，包括步骤：
S1、利用网约车上装配的GPS采集订单数据；
S2、利用K-means与FCM相结合的改进算法划分交通小区；
S3、利用各个交通小区的高峰停车数与网约车出发地的O点数目、高峰停车数与网约车目的地的D点数目进行一元线性回归和二次多项式回归分析并拟合函数，依据拟合函数的拟合优度R方，选择最优的拟合函数建立停车需求预测模型；
S4、根据停车需求预测模型确定的各个交通小区停车需求量，以及服务网点的容量限制得到各个交通小区应设置的备选服务网点个数，并结合服务网点选址主要遵循的原则确定备选服务网点的位置；服务网点选址原则为：(1)在城市干道50米范围内；(2)距离学校周围200m外；(3)公共停车场周围100m外；(4)在配建停车场主体周围200m～300m范围内；
S5、根据备选服务网点个数和选址位置，并以到达、接受服务、离去3个过程时间和目的地交通小区的乘客需求量为主要影响因素，以网约车到达服务站点的总行驶时间最短为目标，建立带容量限制的优化选址模型；
S6、利用遗传算法对带容量限制的优化选址模型进行编码求解；
步骤S2具体包括以下分步骤：
S21、基于模糊C均值聚类算法选取值在0，1之间的随机数初始化网约车起讫点的隶属矩阵U；
S22、根据隶属矩阵U计算交通小区的个数c及中心；
S23、代入隶属矩阵U、交通小区个数c、网约车起讫点的距离计算代价函数，如果代价函数相较于上一次运算的结果差别小于给定阈值，则转至步骤S25，否则进行步骤S24；
S24、更新网约车起讫点的隶属度矩阵U，并返回步骤S22；
S25、将计算得到的交通小区的个数c及中心作为K-means的初始化参数，利用K-means精细划分各个交通小区。
2.根据权利要求1所述的带容量限制的网约车服务网点选址方法，其特征在于，步骤S1具体为：根据车辆上安装的定位GPS定位仪检测车辆的标识信息、经纬度信息和时间信息，并将检测到的信息发送给服务器，服务器将接收到的车辆定位发送过来的信息进行筛选过滤处理，去除无用属性、去除日期格式，最终得到车辆的起点和终点信息。
3.根据权利要求1所述的带容量限制的网约车服务网点选址方法，其特征在于，步骤S6具体包括以下步骤：
S61、获取带容量限制的优化选址模型的数据；
S62、采用0-1编码对带容量限制的优化选址模型中的决策变量进行编码处理；
S63、对特定的选址个数w进行遗传操作①选择操作:依据概率进行基因集的选择与复制；②交叉操作：设定交叉概率随机变换解集编码位信息；③变异操作：依概率选择个体进行变异操作；
S64、判断最优个体的适应度是否到达到给定的阈值，如果是，对确定的选址个数w输出计算结果，包括选址布局方案、服务网点的容量、最优化时间，并令w＝w+1；否则，执行步骤S63；
S65、比较选址个数w与备选服务网点个数M的大小，如果w≤M，则执行步骤S63；否则，算法结束；
S66、比较不同的选址方案的时间，取时间最短的为最佳选址方案。
4.根据权利要求1所述的带容量限制的网约车服务网点选址方法，其特征在于，网约车服务站点优化选址模型为：
Figure QLYQS_1
Figure QLYQS_2
Figure QLYQS_3
Figure QLYQS_4
Figure QLYQS_5
Figure QLYQS_6
M≤P
xik≥0，ykj≥0
其中，A为交通小区个数，Ai为交通小区i的网约车服务需求量，N为备选站点集合，M为从备选服务站点集合N中选择的服务站点的个数，Dj小区j的网约车乘客需求量，tk为网约车在服务站点接受服务的时间，xik为从小区i到服务站点k的网约车服务需求量，tik为从小区i到服务站点k的行驶时间，ykj为从服务站点k到交通小区j的网约车数量，tkj为从服务站点k到交通小区j的行驶时间，P为网约车服务网点允许建设个数的上限，
Figure QLYQS_7
为服务站点k的最大、最小规模限制，/>
Figure QLYQS_8
5.一种带容量限制的网约车服务网点选址系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于利用网约车上装配的GPS采集订单数据；
交通小区划分模块，用于利用K-means与FCM相结合的改进算法划分交通小区；具体用于基于模糊C均值聚类算法选取值在0，1之间的随机数初始化网约车起讫点的隶属矩阵U；根据隶属矩阵U计算交通小区的个数c及中心；代入隶属矩阵U、交通小区个数c、网约车起讫点的距离计算代价函数，如果代价函数相较于上一次运算的结果差别小于给定阈值，则将计算得到的交通小区的个数c及中心作为K-means的初始化参数，利用K-means精细划分各个交通小区；否则更新网约车起讫点的隶属度矩阵U，并返回重新根据隶属矩阵U计算交通小区的个数c及中心；
停车需求预测模型构建模块，用于利用各个交通小区的高峰停车数与网约车出发地的O点数目、高峰停车数与网约车目的地的D点数目进行一元线性回归和二次多项式回归分析并拟合函数，依据拟合函数的拟合优度R方，选择最优的拟合函数建立停车需求预测模型；
服务网点确定模块，用于根据停车需求预测模型确定的各个交通小区停车需求量，以及服务网点的容量限制得到各个交通小区应设置的备选服务网点个数，并结合服务网点选址主要遵循的原则确定备选服务网点的位置；服务网点选址原则为：(1)在城市干道50米范围内；(2)距离学校周围200m外；(3)公共停车场周围100m外；(4)在配建停车场主体周围200m～300m范围内；
优化选址模型构建模块，用于根据备选服务网点个数和选址位置，并以到达、接受服务、离去3个过程时间和目的地交通小区的乘客需求量为主要影响因素，以网约车到达服务站点的总行驶时间最短为目标，建立带容量限制的优化选址模型；
模型求解模块，用于利用遗传算法对带容量限制的优化选址模型进行编码求解。
6.根据权利要求5所述的带容量限制的网约车服务网点选址系统，其特征在于，模型求解模块具体用于实现以下步骤：
S61、获取带容量限制的优化选址模型的数据；
S62、采用0-1编码对带容量限制的优化选址模型中的决策变量进行编码处理；
S63、对特定的选址个数w进行遗传操作①选择操作:依据概率进行基因集的选择与复制；②交叉操作：设定交叉概率随机变换解集编码位信息；③变异操作：依概率选择个体进行变异操作；
S64、判断最优个体的适应度是否到达到给定的阈值，如果是，对确定的选址个数w输出计算结果，包括选址布局方案、服务网点的容量、最优化时间，并令w＝w+1；否则，执行步骤S63；
S65、比较选址个数w与备选服务网点个数M的大小，如果w≤M，则执行步骤S63；否则，算法结束；
S66、比较不同的选址方案的时间，取时间最短的为最佳选址方案。
7.根据权利要求5所述的带容量限制的网约车服务网点选址系统，其特征在于，网约车服务站点优化选址模型为：
Figure QLYQS_9
Figure QLYQS_10
Figure QLYQS_11
Figure QLYQS_12
Figure QLYQS_13
Figure QLYQS_14
M≤P
xik≥0，ykj≥0
其中，A为交通小区个数，Ai为交通小区i的网约车服务需求量，N为备选站点集合，M为从备选服务站点集合N中选择的服务站点的个数，Dj小区j的网约车乘客需求量，tk为网约车在服务站点接受服务的时间，xik为从小区i到服务站点k的网约车服务需求量，tik为从小区i到服务站点k的行驶时间，ykj为从服务站点k到交通小区j的网约车数量，tkj为从服务站点k到交通小区j的行驶时间，P为网约车服务网点允许建设个数的上限，
Figure QLYQS_15
为服务站点k的最大、最小规模限制，/>
Figure QLYQS_16
8.一种计算机存储介质，其特征在于，其可被处理器执行，且其内存储有计算机程序，该计算机程序执行权利要求1-4所述的带容量限制的网约车服务网点选址方法。
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