【摘 要】
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随着共享经济的发展,共享单车逐渐走进人们的生活。为解决因共享单车出行的潮汐性而导致的资源浪费和供求关系不平衡的问题,将各调度区域内车辆数量的初始值及其变化速率考虑
【机 构】
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河北地质大学信息工程学院,河北地质大学人工智能与机器学习研究室,北京交通大学交通运输学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61402481),河北青年拔尖人才支持计划项目(冀字[2013]17号),河北省教育厅自然科学基金重点项目(ZD2018083,ZD2018043,ZD2019134),河北地质大学博士科研启动基金项目(BQ201322),河北省科技创新引导计划(19970311D).
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随着共享经济的发展,共享单车逐渐走进人们的生活。为解决因共享单车出行的潮汐性而导致的资源浪费和供求关系不平衡的问题,将各调度区域内车辆数量的初始值及其变化速率考虑进约束范围,并对蚁群算法改进其禁忌表的节点选取方式,使其能够适用于求解动态共享单车调度问题,最终得到一条从调度中心出发的路径,同时能够保证调度量的最大化。实验结果表明,改进后的蚁群算法相比离散差分进化算法,在精确性和执行效率上有着显著的优势,尤其是在问题规模较大的情况下。在分别运行50次的条件下,蚁群算法成功寻得最优解的次数相较于离散差分进化算法
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