【摘 要】
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围绕公共自行车系统缺乏高峰期需求预测以及系统调度理念,引起调度滞后、用户满意度低等问题展开分析,探讨公共自行车高峰期调度需求预测和系统平均满意度量化的方法,研究公
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围绕公共自行车系统缺乏高峰期需求预测以及系统调度理念,引起调度滞后、用户满意度低等问题展开分析,探讨公共自行车高峰期调度需求预测和系统平均满意度量化的方法,研究公共自行车调度最优化路径问题。在基于用户预约数据的高峰期调度需求预测模型研究基础上,考虑用户满意度,建立最小化调度综合成本的优化调度模型,并采用改进的遗传算法对模型进行求解。以广州市某区域的公共自行车系统为研究对象,对模型进行实例验证。研究结果表明：与常规调度方案相比,综合成本降低了16.6%,系统平均用户满意度提升了28.7%。
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