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申请/专利权人：长安大学;北京化工大学
申请日：2024-04-15
公开（公告）日：2024-06-25
公开（公告）号：CN118247111A
主分类号：G06Q50/47
分类号：G06Q50/47;G06F18/23213;G06Q10/02;G06Q10/0631;G06F17/10
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.25#公开
摘要：本发明公开了一种基于拉格朗日松弛算法的双层车辆路径规划方法，属于车辆路径规划领域，首先，根据订单预约信息建立订单需求数据集；其次，通过K‑means算法对订单目的地进行聚类分析，确定定制巴士停靠站点，构建定制巴士‑网约车服务网络；再次计算站点距离矩阵、时间矩阵与成本矩阵，确定定制巴士与网约车路径协同优化的目标函数和约束条件；接着根据目标函数和约束条件，建立混合整数线性规划模型；最后，设计拉格朗日松弛算法求解模型，得到定制巴士线路、网约车线路以及订单指派方案。本发明旨在解决综合客运枢纽定制巴士与网约车拼车协同模式的双层车辆路径及订单指派问题，以加快推进旅客联乘运输高质量发展，提高平台运营收益并提升服务效率。
主权项：1.一种基于拉格朗日松弛算法的双层车辆路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、根据订单预约信息，包括订单始发地、目的地、期望上车时间和期望下车时间，构建订单需求数据集；S2、根据订单需求数据集，通过轮廓系数法确定定制巴士停靠站点数量，对订单目的地进行K-means聚类分析，确定定制巴士停靠站点；对交通枢纽站点、定制巴士停靠站点、网约车服务站点以及虚拟终点设置站点编号，构建定制巴士-网约车服务网络；S3、根据服务网络站点坐标，构建站点距离矩阵、时间矩阵及成本矩阵，确定定制巴士与网约车路径协同优化的目标函数和约束条件，其中，所述目标函数是最大化平台的运营收益，所述约束条件包括：需求分配约束、容量限制约束、车辆流平衡约束、订单流平衡约束以及服务时间窗约束；S4、根据所述目标函数和约束条件，建立混合整数线性规划模型；S5、设计基于拉格朗日松弛的启发式算法对模型进行求解，引入拉格朗日乘子松弛难约束，将原问题拆分为两个不含复杂约束的子问题，包括子问题1和子问题2，采用次梯度算法更新乘子，迭代获取原问题的上下界，直到满足终止条件，输出定制巴士线路、网约车线路以及订单指派方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 长安大学;北京化工大学 一种基于拉格朗日松弛算法的双层车辆路径规划方法
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