买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

摘要：本发明属于交通控制系统领域，具体涉及一种基于改进GAVNS的多任务众包共享汽车空车迁移优化方法，包括以下步骤：步骤A：获取迁移信息；步骤B：设计众包任务服务定价策略；步骤C：构建多任务众包共享汽车空车迁移模型；步骤D：使用辐射式搜索算法获取初始解；步骤E：使用改进的GAVNS算法求解调度策略；步骤F：绘制迁移路线并下达指令；本发明的优点：通过构建基于多任务众包的共享汽车空车迁移模型，以适应区域调度员密度的变化特性，再通过增加基于改进的GAVNS的求解方法，大大缩短了求解时间，满足了实时计算的要求。

主权项：1.一种基于改进GAVNS的多任务众包共享汽车空车迁移优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A：获取迁移信息，用于作为求解众包任务服务定价和共享汽车空车迁移模型的输入；A1：获取在当前时刻管辖范围内所有共享汽车的状态，此状态包括：车辆的油量电量状态、车辆是否在站点、车辆的位置；A2：获取众包调度员的状态，包括管辖范围内调度员个数、各小区调度员个数、调度员位置；A3：获取站点信息，包括站点位置、站点个数、每个站点的空车位；步骤B：设计众包任务服务定价策略，用于作为支付给众包调度员的报酬参考和共享汽车空车迁移模型构建的输入；选取调度员到空车的距离d1、空车到站点的距离d2、时间t、路段拥堵指数c作为影响任务定价的因素；步骤C：构建多任务众包共享汽车空车迁移模型，用于调整共享汽车的调度和迁移，通过最小化整体迁移成本来提升共享汽车空车的搬迁率；目标函数设计为最小运营成本，该成本由总任务定价成本、总车辆能耗成本、总运营损失成本三部分构成；约束条件根据类型的不同，从动态定价约束、指派规则约束、服务能力约束、空间地理位置约束四个方面设计；步骤D：使用辐射式搜索算法获取初始解，用于快速获得满足约束的解，提高最优解的收敛速度并作为GAVNS算法求解调度策略的输入；D1：矩阵编码方案，对站点和调度员使用二进制矩阵编码，其中解的编码和解码过程涉及调度员的编码和解码矩阵、站点的编码和解码矩阵以及车辆的编号向量，一个完整的任务链条为：调度员编号至空车编号，空车编号至站点编号，D2：划分小区，将调度区域划分为25×25网格来细化区域粒度，为辐射式搜索匹配调度员-车辆-站点做准备；D3：计算空间邻接度，空间邻接度与欧氏距离成负相关，欧氏距离越大，空间邻接度越小，得出如下公式： 式中，Gij、dij分别表示物体i与物体j的空间邻接度与欧氏距离；D4：匹配调度员-车辆-站点三者初始解，对车辆、站点和调度员的空间位置进行分析和叠加，按空间邻接顺序并结合分区，使用辐射式搜索的方式，以空车为中心，逐层匹配空车与调度员和站点；步骤E：使用改进的GAVNS算法求解调度策略，用于模型求解，其中GA算法用于种群进化，VNS算法用于跳出局部最优；E1：设置GAVNS的基本参数；E2：设计改进的遗传算法，改进的遗传算法步骤主要包括复制、交叉、变异，E2.1：复制，采用轮盘赌的选择方法，并融合精英保留策略，将父代中适应度最好的个体直接复制到子代中，剩余的其他个体按照轮盘赌的方式概率选择；E2.2：交叉，每一代中个体与个体之间随机交换部分基因，父本与母本的选择采用1～2、3～4的交换方式；E2.3：使用自适应概率参与变异操作，在变异操作中使用可变变异概率的方法，根据上一代求解质量设置自适应的遗传概率，当上一代某个解的质量适应度高时，设置较小的变异概率，反之，施加较大的变异概率，变异概率设置区间为0.01～0.1，E2.4：判断新解是否保留，比较父代与子代解得适应度大小，保留适应度较大的解，作为新解；E3：通过可变邻域搜索算法改进，可变邻域搜索是重复和顺序地应用一组邻域以移动到局部最优，只有在进行改进时才会发生解决方案移动，E3.1：应用震荡操作改善解，将遗传算法得到的解进行震荡操作；E3.2：使用交换邻域算子改善解，以p1的概率应用到步骤E3.1产生的解中，对解进行交换邻域扰动，即将选取的染色体上两处随机位置的基因互换，产生的新解与遗传算法生成的解对比，保留适应度大的解，若交换邻域算子生成的新解被保留，则判断是否达到最大迭代次数，是则输出解，否则进入下一代循环，若交换邻域算子生成的新解未被保留，则直接进入步骤E3.3；E3.3：使用回归邻域算子改善解，以p2的概率应用到步骤E3.1产生的解中，对解进行交换邻域扰动，即将选取的染色体上的基因片段倒置，产生的新解与遗传算法生成的解对比，保留适应度大的解，若回归邻域算子生成的新解被保留，则判断是否达到最大迭代次数，是则输出解，否则进入下一代循环，若回归邻域算子生成的新解未被保留，则直接进入步骤E3.4；E3.4：使用插入邻域算子改善解，以p3的概率应用到步骤E3.1产生的解中，对解进行插入邻域扰动，即将选取的染色体上的某个基因摘取，并插入到该条染色体另外两个基因中间，产生的新解与遗传算法生成的解对比，保留适应度大的解，并判断是否达到最大迭代次数，是则输出解，否则进入下一代循环；其中，上述p1、p2、p3分别为进行交换邻域算子、回归邻域算子以及插入邻域算子操作的概率；E4：输出最终迁移策略，将最终迭代完成后的解解码后输出，清晰的展示每个空车对应的调度员与站点；步骤F：绘制迁移路线并下达指令，用于作为调度员任务目的地和行驶路径的参考。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 吉林大学 一种基于改进GAVNS的多任务众包共享汽车空车迁移优化方法