[發明專利]一種基于多目標遺傳算法的共享單車停放點分配方法

有效

• 申請號: 202010300457.X
• 申請日: 2020-04-16
• 公開（公告）號: CN111582552B
• 公開（公告）日: 2023-04-25
• 發明（設計）人: 陳觀林;施嘉偉;翁文勇;楊武劍;李甜
• 申請（專利權）人: 浙江大學城市學院
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q10/0631;G06Q50/30;G06N3/126
• 代理公司: 杭州九洲專利事務所有限公司 33101
• 代理人: 張羽振

本發明涉及一種基于多目標遺傳算法的共享單車停放點分配方法，包括步驟：S1、服務器收集在某時間點內的若干當前用戶請求數據；S2、服務器收集用戶的請求數據后，對用戶的坐標信息、目的地信息和附近可用停放點位置信息進行統計分析；S3、選擇錦標賽算法作為選擇算子，選擇自交作為交叉算子，選擇雙參賽模式；S4、利用快速非支配排序將種群分為若干個等級，并計算種群擁擠度；S5、合并種群。本發明的有益效果是：本發明提出了基于多目標遺傳算法的停放點分配系統，結合了遺傳算法和回歸算法，并加入了Hypervolume評價指標，討論算法的改進性能，主要表現為收斂性和分布性，一定程度上對算法的執行效率和執行效果進行了優化。

技術領域

本發明涉及共享單車停放點分配領域，尤其包括一種基于多目標遺傳算法的共享單車停放點分配方法。

背景技術

隨著國外公共自行車的發展逐漸完善經驗化，加上我國城市的發展導致的城市交通問題的日益突出，在這種背景下，低碳環保、節能、方便、快捷和經濟實用的共享單車在我國城市中孕育而出。

中國的大部分城市都存在嚴重的交通問題，上下班高峰期時間造成的交通擁堵事件在各大城市十分常見。加上共享單車行業從出現起便是交通與管理熱點，單車亂停亂放現象不僅影響市容，更加劇本就惡劣的交通環境。雖然共享單車改善了人們的出行方式，但并不能任其停放問題影響到城市交通。停車問題不僅是用戶個人的問題，單車行業沒有對用戶停放車輛起到引導的作用，停放點的建設也并不成熟，加上用戶的規范停放意識低等問題，導致了單車亂停亂放現象隨處可見。而且這種現象也在一定程度上引發了一系列問題：比如交通擁堵和租車問題，降低了人們對共享單車行業的好感度；租車問題更是直接影響到用戶體驗，造成惡性循環。隨著共享單車行業規模的增大，與之同時帶來了一系列問題，尤其是租賃問題。在車輛調度方面經常表現為空位借不到車、滿位停不了車；用戶居住地、商業辦公區、商場和公園都存在明顯的早晚高峰和單車分配不合理現象，導致了共享單車用戶體驗下降。

目前，共享單車停放點的設置已經在建設中，大多數城市中心區域基本都設置了停放點，但單車企業的引導措施和用戶的停放意識還沒有成熟，因此需要在企業開發的軟件中設置停放引導功能，針對性地培養用戶的規定停放意識，解決共享單車行業的規范停放問題。另外，單車扎堆問題對后續管理造成了不良的影響，單車很容易在地鐵口、商場和旅游景點等區域扎堆停放。現如今基本采取后續車輛調度管理措施，在一定程度上能夠緩解車輛扎堆問題，同時還需要用戶分散停放來配合調度管理措施，用戶停放目的地四周可能還存在著空位較多的停放點但不自知，這時便需要企業來軟性調控各停放點之間的密度，也就是停放引導問題。由于共享單車租賃是一個新興產業，建設初期其運營模式尚在探索中，因此集成商將其他系統上的技術放到業務模式上套用會造成“不合身”的現象。綜上所述，提高單車停放區域利用率，為市民提供一個良好的用戶體驗，設計出一個良性引導的共享單車停放點分配系統刻不容緩。

專利201810110235.4《一種結合遺傳算法的混合粒子群優化算法》提出了一種結合遺傳算法的混合粒子群優化算法，將粒子群優化算法的全局搜索能力與遺傳算法的收斂速度相結合。把粒子群優化算法的全局搜索能力帶入了算法中，再利用遺傳算法的快速收斂，最終達到改進算法的目的。但該發明被沒有從根本上加速算法的執行，首先粒子群算法和遺傳算法同樣屬于隨機搜索算法，算法的初始化對算法本身的影響較大，而粒子群算法和遺傳算法在進化的過程中都是盲目的，因此算法的不穩定性并沒有得到很好的解決。專利201710068910.7《基于遺傳算法的調度方法及裝置》公開了一種基于遺傳算法的調度方法及裝置，涉及智慧倉儲技術領域。使用二維數組對種群個體進行編碼，計算適應度值后，選取具有合適適應度的個體進行交叉處理，并且將每個調度集合中排除元素相同且調度集合相鄰的基因外的元素隨機組成子代個體中該調度集合的其余基因。基于遺傳算法的調度方法雖然提升了調度效率，節省了調度成本，但交叉個體的選擇并不合理，實數編碼中個體的基因表現并不突出，因此適應度較好的個體并不能代表其某個染色體片段具有良好的基因。

發明內容