【摘 要】
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为探索最大编队长度和路网中行驶货车数目对自发编队的影响以及评估真实世界自发编队油耗节省潜力,提出了既可保证一定程度的搜索又能防止为过分追求更大编队长度而花费较长时间等待的动态时空搜索范围策略,利用辽宁省货车轨迹数据挖掘了多辆货车的最长公共子序列,并构建整数规划模型求解,获取最大节省油耗下的编队方案.结果显示:编队油耗节省会随着路网中行驶货车数目和最大编队长度的增加而增加,编队中车辆平均行驶距离和平均节省油耗最终分别收敛至一范围;编队行驶距离并不一定会随着允许最大编队长度的增加而增加,即自发编队最大油耗节省
【机 构】
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北京航空航天大学,交通科学与工程学院,北京100191;北京航空航天大学,交通科学与工程学院,北京100191;北京航空航天大学,大数据科学与脑机智能高精尖创新中心,北京100191
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为探索最大编队长度和路网中行驶货车数目对自发编队的影响以及评估真实世界自发编队油耗节省潜力,提出了既可保证一定程度的搜索又能防止为过分追求更大编队长度而花费较长时间等待的动态时空搜索范围策略,利用辽宁省货车轨迹数据挖掘了多辆货车的最长公共子序列,并构建整数规划模型求解,获取最大节省油耗下的编队方案.结果显示:编队油耗节省会随着路网中行驶货车数目和最大编队长度的增加而增加,编队中车辆平均行驶距离和平均节省油耗最终分别收敛至一范围;编队行驶距离并不一定会随着允许最大编队长度的增加而增加,即自发编队最大油耗节省策略并非编队最大行驶距离策略;在不考虑时间搜索范围时,通过继续增大空间搜索范围可实现更多的燃油节省,但不考虑空间搜索范围时持续增加时间搜索范围却不能获得更多燃油节省;4000辆车的数据集进行自发编队时每天最多可节省燃油2026.21 L,最大允许编队长度为5辆比最大允许编队长度为2辆的车辆平均节省油耗最多可提升13.92％.将本文整套处理流程应用于更大规模的货车数据集,可组成自发编队的目标车辆将会显著增加,相应地也可减少更多的能源消耗和污染物的排放,具有很大的应用潜力.
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