车辆合乘问题的两阶段分布式估计算法

摘要：

针对智慧交通中多车辆合乘问题，提出一种分布式并行计算环境下的合乘模型。利用合乘概率矩阵的先验知识，实现更高效的运算和求解。当合乘概率矩阵不是单位矩阵时，合乘模型被增广为车主合乘和乘客合乘两个阶段。两阶段分布式估计算法运用可行合乘解的合乘概率矩阵，作为一种随机优化方法求解最优值。根据可搭乘矩阵初始化合乘概率矩阵，并在优化过程中连续更新合乘概率矩阵。车主同乘客分离优化，减少了出行车辆，并实现了互相搭乘的合乘模型。通过合乘模型的优化迭代能够为乘客挖掘出高效可行的搭乘路线。实验结果表明，该合乘模型具有平均等待时间少、平均载客量大、人均行驶距离短的高效出行特点。

关键词：智能交通、分布式估计算法、随机优化、合乘问题、时间窗

所属期刊栏目：16

分类号：U469.12(汽车工程)

资助基金：国家自然科学基金/National Natural Science Foundation of China61233007;国家863高技术研究发展计划项目/National High Technology Research and Development Program of China2012AA041701;中国科学院“面向感知中国的新一代信息技术研究”战略性先导专项/Strategic Priority Research Program of the Chinese Academy of SciencesXDA06020602

在线出版日期：2016-05-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：164-169