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摘要：本发明提供了一种基于鲁棒路径的动态大规模合乘路线规划方法，首先，建立司机和乘客实时数据采集模块，记录所有数据信息。其次，根据建立的带有约束条件的司机‑乘客动态合乘匹配与路径规划模型，获得最优司机‑乘客匹配以及最短路径规划方案。在最短路径规划的基础上，建立司机旅行时间不确定集合，设置不确定水平Γ，采用动态波动旅行时间的方法，获得旅行时间累计波动率接近或等于不确定水平Γ的鲁棒路线，即为最终规划的动态合乘路线。本发明可以通过增加司机旅行时间，获得更多接送乘客的机会，提高路网中合乘匹配成功率。

主权项：1.一种基于鲁棒路径的动态大规模合乘路线规划方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：步骤1：建立数据采集模块所述数据采集模块用于采集当下输入系统的司机与乘客数据，记录所有数据起终点经纬度坐标、请求时间、期望出发时间、期望到达时间、出发以及到达的容忍时间值属性；步骤2：建立司机-乘客动态合乘匹配与路径优化模型步骤2-1：建立动态合乘匹配与路径优化模型的约束条件，具体约束条件如下： 其中，adr、yr、与为决策变量，若司机d服务乘客r，adr为1；若乘客r没有被任何司机服务，yr为1；若司机d在路段i,j接上乘客，为1；若司机d行驶经过路径i,j，为1；A表示路网中路段的集合，D表示司机的集合，R表示乘客的集合，tij表示节点i到节点j的旅行时间，od表示司机d的起点，dd表示司机d的终点，or表示乘客r的起点，dr表示乘客r的终点，td表示司机d愿意花费的最大旅行时间，qd表示司机d的车辆最大承载人数，表示司机d能够出发的最早时间，tod表示司机d能够出发的最晚时间，表示司机d能够到达终点的最早时间，表示司机d能够到达终点的最晚时间，表示乘客r能够出发的最早时间，表示乘客r能够出发的最晚时间，表示乘客r能够到达终点的最早时间，表示乘客r能够到达终点的最晚时间，表示乘客r的实际上车时间，表示乘客r的预计到达时间；步骤2-2：建立动态合乘匹配与路径优化模型 其中，表示乘客r的信息发布时间，pr表示乘客r没有被任何司机服务的惩罚值；步骤3：司机-乘客最优匹配与最短路径规划步骤3-1：根据步骤1中数据采集模块记录的路网中司机与乘客实时数据，通过约束条件筛选出每位司机d能够潜在匹配的所有乘客；步骤3-2：将路网中所有司机的最优匹配问题分解为各个独立的子问题进行最优匹配，把每位司机d能够潜在匹配的乘客进行接送排序，每一种排序即为一种接送匹配方案，根据动态合乘匹配与路径规划模型，遍历每位司机接送乘客的所有排列方案，计算所有方案的出行不方便成本，比较后获得最优的司机-乘客匹配与路径规划，该规划的路径为最短路路径并存储；步骤4：建立司机不确定旅行时间集合步骤4-1：定义不确定水平Γ，表示相对于最短路径的其余路径旅行时间的偏差水平，Γ表示方法如下： 其中，Ad是受旅行时间不确定性影响的鲁棒路径集合，Ad∈A；表示鲁棒路径m相对最短路的偏移率，Mij表示从节点i到节点j满足时间窗约束条件的所有路径编号索引集合；步骤4-2：定义司机不确定旅行时间集合 其中，为旅行时间的名义值，表示司机d从节点i到节点j走最短路的旅行时间，为司机d可以接受的最晚到达终点的时间，表示司机d的预计到达时间，z为某两节点间所有鲁棒路径的偏移率向量；步骤5：动态合乘过程中鲁棒路径的选择步骤5-1：计算司机旅行时间的可波动范围基于步骤3获得的司机d最短路径，计算司机d走最短路预计到达终点dd的时间，计算司机d愿意到达终点的最晚时间与司机d走最短路到达终点时间的差值；步骤5-2：计算每条鲁棒路径旅行时间波动值与波动率每条鲁棒路径旅行时间波动值计算方法：该鲁棒路径的旅行时间减去最短路旅行时间；每条鲁棒路径旅行时间波动率计算方法：该鲁棒路径波动值与当下司机d旅行时间可波动最大值的比值；步骤5-3：设置不确定水平Γ，选择最优鲁棒路径采用动态波动旅行时间的方法，使各节点间选择鲁棒路径的波动值小于等于当下司机d旅行时间波动最大值，通过设置不确定水平Γ，遍历司机d从当下节点行驶至终点dd的所有鲁棒路径，获得旅行时间累计波动率接近或等于不确定水平Γ的路径集合，该鲁棒路径集合即为优化后的鲁棒路线。步骤6：司机与乘客完成出行后，分别对其经过的所有路径进行记录。

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百度查询： 北方工业大学 一种基于鲁棒路径的动态大规模合乘路线规划方法