CN114240180A - 一种基于混合蚁群算法的多企业共享单车联合调度方法 - Google Patents

一种基于混合蚁群算法的多企业共享单车联合调度方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于混合蚁群算法的多企业共享单车联合调度方法，包括以下步骤：共享单车停放站点数据集建立；影响共享单车借还需求量特征分析；各个企业的共享单车借还需求量预测；基于混合蚁群算法的多企业联合调度；本发明从多个共享单车企业的全局角度入手，联合调度解决共享单车整体资源分配失衡所造成的问题，支持多企业联合调度同时也支持适用于传统的单个企业共享单车调度，不仅能够整体提高所有企业的共享单车利用率，还能够提高城市街道形象。本发明使用混合蚁群算法进行调度方案求解，比传统蚁群算法，迭代速度快，且结果更优。

Description

一种基于混合蚁群算法的多企业共享单车联合调度方法
技术领域
本发明属于共享资源调度技术领域，对于共享资源除了通过提前规划自然造成资源调度，还可以通过人工调度来提高资源的使用率，减少资源的浪费，避免资源过度堆积或者没有资源可用的情况。
背景技术
共享经济给人们的生活带来的前所未有的遍历，极大地提高了消费体验和资源的使用率。随着共享经济的到来，我国共享单车发展迅速，极大程度地改变了我国居民出行方式，目前共享单车已经成为居民出行的重要交通工具。虽然我国城市共享单车资源配置大体稳定，但是还存在一定的不合理之处，需要进行共享单车调度进行资源合理分配。
共享单车的调度分为两种，一种自然调度，另一种是人工调度。自然调度是通过对共享单车系统提前做出合理的规划，对停放站点地点设置、布局，共享单车借还量做出精准预测，利用人们出行规律实现共享单车资源自然平衡。人工调度干预分为两个方向：第一个方向就是干预共享单车用户，通过使用现金红包等奖励机制，激励用户停放在指定地点，或者设置不可停放共享单车区域来限制用户骑行的终点。第二个方向就是通过企业各地区的调度中心工作人员使用交通运输工具从各停放站点之间和停放站点与调度中心之间运输共享单车，从而使共享单车资源再度达到平衡。
目前主流的共享单车调度研究方向都是针对企业和用户的，很少有针对第三方联合调度多企业使用的方案，我国应该充分利用公共资源，来提高人们出行水平并让企业履行社会责任。由于共享单车企业只能看到自己管理的共享单车位置和行程信息，企业和企业由于竞争关系导致数据不互通，容易造成恶性竞争，通过投放大量的共享单车来提高自己的市场份额，这样不仅会造成公共资源浪费，也会造成一些高峰停放站点堆积超额的单车造成交通拥堵，城市街道形象被破坏。所以本发明是一个适用于多企业共享单车联合调度的方法，第三方管控方可以使用该方法作为城市的所有共享单车企业联合调度的总指挥。
发明内容
多企业共享单车资源联合调度要从全局考虑整个城市所有企业的共享单车，除了要保证调度量的准确性和时效性，还要保证企业之间的公平性。针对现在大部分方法都没有区分不同企业进行调度，所以无法保证调度的公平。由于共享单车停放站点很多，规划调度中心调度各地的共享单车，同时为了保证时效性，运输路径和车的数量要尽量最低，控制企业调度成本，这属于车辆路径问题(VRP)，这种问题属于NP-hard问题，为了保证在分钟级别时间内算出结果，不能使用传统的精确算法进行最优解求取，而是需要使用现代启发式算法-蚁群算法求得近似最优解，为了保证蚁群算法在本应用场景下的准确度和计算速度，需要使用遗传算法对蚁群算法初始状态进行优化，从而加快蚁群算法计算速度，降低结果路线的运输成本。
本发明适用于第三方管控多企业共享单车联合调度的方法。包括以下步骤：
步骤1，共享单车停放站点数据集建立
我国共享单车类型是无桩式共享单车，为了方便第三方管控部门和企业在一些特殊地区管理共享单车，会设立规划的停放站点，但是还有大部分区域都是自主停放站点。这些自主停放站点需要我们进行数据处理分析出自主停放站点的位置。本发明采用mean-shift聚类算法对各个企业共享单车骑行起点和终点进行聚类，从而确立共享单车自主停放站点的位置，最后将规划站点与自主站点进行合并去重，建立共享单车停放站点数据集，并且统计每个时间段共享单车站点净需求量，根据站点面积规定每个站点可容纳共享单车的数量。
步骤2，影响共享单车借还需求量特征分析
第三方管控部门要对企业共享单车进行合理的调度，就需要提前对共享单车的借还需求量进行分析，预测之前需要先计算出影响共享单车特征都有哪些。本发明通过时间、空间、气候三个维度，整合时空大数据和天气大数据，对共享单车骑行量做分析，观察分析得出影响共享单车借还需求量的维度有：休息日和工作日；上下班高峰；活动密集地点，如商场、地铁、学校等；气候特征，如温度、风速共计5个特征。
步骤3，各个企业的共享单车借还需求量预测
根据步骤2分析得出影响共享单车借还需求量的特征，使用这些特征的值来预测共享单车借还需求量。本发明结合各个企业历史骑行订单数据，各个企业分别使用随机森林算法进行借还需求预测，由于影响借还需求特征值关系有强弱之分，不能按照随机森林原有的计算过程去随机采样特征。而是引入Pearson系数量化特征关联性强弱，多选取强相关特征选取，减少冗余特征，提高预测精确性。
步骤3.1，计算各个需求特征和所有企业的骑行总量之间的Pearson系数ρ
步骤3.2，将ρ值作为每个特征需求的权值，然后我们根据步骤2分析出的n 个特征计算出每个特征所占的权重比wi。
步骤3.3，分别对各个企业单车数据集使用随机森林算法预测借还需求量，并且建立决策树中特征子集选取时，多选取wi高的特征，从而保证预测结果更准确。最后根据生成的决策树构建出随机森林模型。
步骤3.4，根据随机森林模型预测各个企业所有的停放站点的净需求量，最后计算出每个企业整体需求权值比重。
步骤4，基于混合蚁群算法的多企业联合调度
根据各个企业的单车需求量来进行分开调度，如果相同站点，有多个共享单车企业需要调入或者掉出共享单车，先判断是否可以近似优化，如果调度数量小于Dmin最小调度量，可以不参与此次调度，从而降低各个企业需要调度的站点数量。调度使用混合蚁群算法，就是首先利用遗传算法计算出结果产生蚁群算法的初始信息素分布，加快蚁群算法迭代速度，之后采用蚁群算法对问题进行求解。
步骤4.1，根据步骤3确定各个企业需要调度的站点及共享单车数量。
步骤4.2，使用遗传算法对各个企业调度路径进行求解，将求得调度方案作为蚁群算法初始信息素分布。
步骤4.3，使用蚁群算法对调度方案进行最终求解，直到蚁群迭代收敛到路径固定。
步骤4.4，将各个企业的调度方案分发给各个调度企业中心分别来执行。与现有技术相比，本发明的有以下优点：
(1)本发明从多个共享单车企业的全局角度入手，联合调度解决共享单车整体资源分配失衡所造成的问题，支持多企业联合调度同时也支持适用于传统的单个企业共享单车调度，不仅能够整体提高所有企业的共享单车利用率，还能够提高城市街道形象。
(2)本发明使用混合蚁群算法进行调度方案求解，比传统蚁群算法，迭代速度快，且结果更优。
附图说明
图1为基于混合蚁群算法的多企业联合调度流程图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明进行详细说明。
本发明是多企业联合调度，在最小的成本下，从城市全局对共享单车资源进行调度，提高共享单车利用率，提高人民出行水平，防止过度堆放所造成城市道路拥堵，提升城市街道形象。蚁群算法属于现代启发式算法，可以在可接受的时间内求解NP-Hard问题，但是传统的蚁群算法本身具有迭代速度慢，如果为了加快迭代速度很容易陷入局部最优解，所以在实际的调度领域应用需要对蚁群算法进行改进。
本发明采用的技术方案为一种基于混合蚁群算法的多企业共享单车联合调度方法，实施方式包括以下步骤：
步骤S1，共享单车停放站点数据集建立；
步骤S2，影响共享单车借还需求量特征分析；
步骤S3，各个企业的共享单车借还需求量预测；
步骤S4，基于混合蚁群算法的多企业联合调度；
实施方式的各个企业的共享单车借还需求步骤S3包括以下步骤：
步骤S30，计算各个需求特征和所有企业的骑行总量之间的Pearson系数ρ。
步骤S31，将ρ值作为每个特征需求的权值，然后我们根据步骤S2分析出的 n个特征计算出每个特征所占的权重比wi，由于ρ的取值范围为[-1,1]，正数代表正相关，负数代表负相关。使用|ρ根据公式3.1计算各个特征值所占权重比例wi。
Figure BDA0003421621960000041
步骤S32，对各个企业单车数据集使用随机森林算法预测借还需求量，在采取k(k<n)个特征值时，我们使用轮盘赌的方式选取特征值建立决策树，wi越高越能说明需求量和特征关系越强，选中这个特征作为特征子集的概率也就越高。根据生成的决策树构建出随机森林模型。
步骤S33，根据随机森林模型预测各个企业所有的停放站点的净需求量
Figure BDA0003421621960000042
其中有P个企业，Q个共享单车停放站点，
Figure BDA0003421621960000043
表示第i(i<P)个企业在第j(j<Q) 个共享单车停放站点的净需求量，第i个企业的共享单车在该城市的需求总量为 Di。最后根据公式3.2计算出每个企业整体需求权值比重Qi。
Figure BDA0003421621960000051
实施方式的基于混合蚁群算法的多企业联合调度步骤S4的流程图如图1所示，具体包括以下步骤:
步骤S40，定义遗传算法目标函数为染色体群落迭代后三次，优秀群落没有变化，适应度函数为运输成本反比，运输成本越高，适应度越低。随机生成x 个由n个调度节点编码的染色体群落，其中调度中心节点可以多次参与编码；
步骤S41，对当前群落进行基因序列互换，基因序列随机变异的步骤生成y 个新的染色体子代群落。
步骤S42，父代群落和子代群一共z个染色体，选出其中适应度最高的x个染色体作为下一代染色体新的父代群落。
步骤S43，步骤S42输出作为步骤S41输入直到满足目标函数，获得遗传算法计算出的优化解。
步骤S44，初始化蚁群算法的参数α佛洛蒙浓度，β能见度权重的控制系数，根据步骤S43的优化解生成信息素初始分布。
步骤S45，将m只蚂蚁放在n个节点；定义禁忌表，允许蚂蚁重复到达调度中心，停放站点只能经过一次。
步骤S46，根据AS算法计算蚂蚁移动到每个可到达下个节点的概率，根据轮盘赌移动每只蚂蚁到下一节点，并且在蚂蚁经过的路径留下信息素增量，m只蚂蚁遍历n个节点后，计算每条路径的信息素增量，更新信息素分布表。
步骤S47，重复步骤S46步骤，直到结果收敛，输出的解为最终调度方案。
下面给出应用本发明的实验结果
表1给出了本发明的方法在2018年7月共享单车骑行数据集下的测试结果。实验将7月1日至7月15日作为训练需求模型和调整混合蚁群算法参数的数据集，将7月16日至7月31日作为测试数据集。由表可知混合蚁群算法能更好的求解问题，对于多个企业联合调度问题发现迭代次数显著降低，且不易陷入局部最优解，求解效率和精度大幅提升。
表1算法结果和性能对比
算法 基本蚁群算法 混合蚁群算法(遗传算法+蚁群算法)
平均调度成本 37.2 34.1
平均迭代次数 158 78[38+40]

Claims (3)

1.一种基于混合蚁群算法的多企业共享单车联合调度方法，其特征在于：该方法包括如下步骤，
步骤S1，共享单车停放站点数据集建立；
步骤S2，影响共享单车借还需求量特征分析；
步骤S3，各个企业的共享单车借还需求量预测；
步骤S4，基于混合蚁群算法的多企业联合调度。
2.根据权利要求1所述的一种基于混合蚁群算法的多企业共享单车联合调度方法，其特征在于：步骤S3包括以下步骤，
步骤S30，计算各个需求特征和所有企业的骑行总量之间的Pearson系数ρ；
步骤S31，将ρ值作为每个特征需求的权值，然后根据步骤S2分析出的n个特征计算出每个特征所占的权重比wi，由于p的取值范围为[-1，1]，正数代表正相关，负数代表负相关；使用|ρ|计算各个特征值所占权重比例wi；
Figure FDA0003421621950000011
步骤S32，对各个企业单车数据集使用随机森林算法预测借还需求量，在采取k个特征值时，使用轮盘赌的方式选取特征值建立决策树，wi越高越能说明需求量和特征关系越强，选中这个特征作为特征子集的概率也就越高；根据生成的决策树构建出随机森林模型；
步骤S33，根据随机森林模型预测各个企业所有的停放站点的净需求量
Figure FDA0003421621950000012
其中有P个企业，Q个共享单车停放站点，
Figure FDA0003421621950000013
表示第i个企业在第j个共享单车停放站点的净需求量，第i个企业的共享单车在该城市的需求总量为Di；最后计算出每个企业整体需求权值比重Qi；
Figure FDA0003421621950000014
3.根据权利要求1所述的一种基于混合蚁群算法的多企业共享单车联合调度方法，其特征在于：步骤S4包括以下步骤，
步骤S40，定义遗传算法目标函数为染色体群落迭代后三次，优秀群落没有变化，适应度函数为运输成本反比，运输成本越高，适应度越低；随机生成x个由n个调度节点编码的染色体群落，调度中心节点多次参与编码；
步骤S41，对当前群落进行基因序列互换，基因序列随机变异的步骤生成y个新的染色体子代群落；
步骤S42，父代群落和子代群一共z个染色体，选出其中适应度最高的x个染色体作为下一代染色体新的父代群落；
步骤S43，步骤S42输出作为步骤S41输入直到满足目标函数，获得遗传算法计算出的优化解；
步骤S44，初始化蚁群算法的参数α佛洛蒙浓度，β能见度权重的控制系数，根据步骤S43的优化解生成信息素初始分布；
步骤S45，将m只蚂蚁放在n个节点；定义禁忌表，允许蚂蚁重复到达调度中心，停放站点只能经过一次；
步骤S46，根据AS算法计算蚂蚁移动到每个可到达下个节点的概率，根据轮盘赌移动每只蚂蚁到下一节点，并且在蚂蚁经过的路径留下信息素增量，m只蚂蚁遍历n个节点后，计算每条路径的信息素增量，更新信息素分布表；
步骤S47，重复步骤S46步骤，直到结果收敛，输出的解为最终调度方案。
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