允许多次访问站点的共享电动滑板车静态再平衡调度方法

本发明涉及共享电动滑板车静态再平衡调度，具体涉及一种允许多次访问站点的共享电动滑板车静态再平衡调度方法。

背景技术：

1、共享电动滑板车是一种新型的城市交通工具。它结合了传统滑板车的便捷性和电动车的电动性。它通常由一块长方形的平台、两个小车轮和一个或两个电动驱动系统组成，配备有手柄或踏板供乘客站立或踏步。用户可以通过手机应用程序找到附近的电动滑板车、解锁并使用它们，然后在行程结束时将它们停放在指定的区域。

2、在研究共享电动滑板车的运营管理时，实际车队规模(所有运营的滑板车数量)的确定是一个核心问题。另外一方面，运营商也会考虑最小车队规模，即满足用户需求所需的最少滑板车数量。共享电动滑板车的再平衡调度是指针对共享微型交通工具在使用过程中出现的时空分布不均衡情况，通过重新调配或再分配车辆资源，以满足用户需求，提高服务效率的过程。再平衡调度的主要目的是确保共享交通工具的合理分布，避免出现供需失衡、资源浪费和用户体验下降等问题。

3、过去的研究往往忽略了在最小车队规模基础上进行再平衡调度优化。通过这种方法，可以确定出最小的车队规模，并在此基础上对车辆再平衡调度过程进行优化。这种方法不仅能够降低车辆前期投放和维护成本，还能减少再平衡调度的成本。通常情况下，共享电动滑板车的再平衡调度只允许每个站点访问一次。然而，在实际操作中，如果某些站点的需求量超过了再平衡车辆的容量，仅仅以每个站点访问一次为前提条件无法解决这个问题。

技术实现思路

1、针对现有技术中的上述不足，本发明提供了一种允许多次访问站点的共享电动滑板车静态再平衡调度方法，以有效降低共享电动滑板车的运营成本，并解决可能出现的站点需求超载问题。

2、为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：

3、一种允许多次访问站点的共享电动滑板车静态再平衡调度方法，包括以下步骤：

4、获取共享电动滑板车的订单出行数据和交通区域地理信息数据；

5、根据所有共享电动滑板车的订单出行数据计算共享电动滑板车的最小车队规模；

6、根据最小车队规模下所有共享电动滑板车的订单出行数据识别虚拟站点坐标，并计算每个虚拟站点的车辆需求和虚拟站点之间的欧氏距离；

7、以每个虚拟站点的车辆需求和虚拟站点之间的最短距离作为输入，以最小化再平衡过程的时间作为优化目标，采用允许多次访问同一站点的车辆再平衡调度启发式算法求解共享电动滑板车静态再平衡调度结果。

8、作为优选地，根据所有共享电动滑板车的订单出行数据计算共享电动滑板车的最小车队规模，包括以下步骤：

9、设定时间阈值和距离阈值；

10、遍历所有共享电动滑板车的订单出行数据中的每一行的数据，提取行程的序号、电动滑板车的序号、起始纬度、起始经度、行程开始时间、行程结束时间、结束纬度、结束经度、行程距离，并将行程标识设为假；

11、遍历共享电动滑板车车队集合中各辆共享电动滑板车所执行的行程集合；

12、计算当前遍历到的订单出行数据的行程开始时间与当前行程集合的最晚结束时间的时间差；

13、计算当前遍历到的订单出行数据的起始经度和起始纬度与当前行程集合的结束纬度和结束经度的距离差；

14、在行程的时间差大于或等于时间阈值且行程的距离差小于或等于距离阈值时，更新当前的行程集合，并将行程标识设为真；

15、在行程标识未被设为真时，创建一个新的行程集合，将当前遍历到的订单出行数据的行程的序号、电动滑板车的序号、起始纬度、起始经度、行程开始时间、行程结束时间、结束纬度、结束经度、行程距离添加到新的行程集合中，并将新的行程集合添加到共享电动滑板车车队集合中；

16、根据共享电动滑板车车队集合的长度确定共享电动滑板车的最小车队规模。

17、作为优选地，更新当前的行程集合包括：

18、将当前行程集合的结束时间更新为当前遍历到的订单出行数据的行程结束时间与当前行程集合原始结束时间两者间的较大值；

19、将行程的结束经度更新为当前遍历到的订单出行数据的结束经度；

20、将行程的结束纬度更新为当前遍历到的订单出行数据的结束纬度；

21、当前行程集合的行程距离之和加上当前遍历到的订单出行数据的行程距离更新为新的行程距离之和；

22、将行程的序号和共享电动滑板车的序号添加到行程集合中。

23、作为优选地，根据最小车队规模下所有共享电动滑板车的订单出行数据识别虚拟站点坐标，并计算每个虚拟站点的车辆需求和虚拟站点之间的欧氏距离，包括以下步骤：

24、根据最小车队规模下所有共享电动滑板车的订单出行数据，提取所有共享电动滑板车在开始时和结束时的坐标位置；

25、根据所有共享电动滑板车在开始时和结束时的位置计算最大轮廓系数，并根据最大轮廓系数确定聚类簇数；

26、根据所有共享电动滑板车在开始时的坐标位置，采用k-means聚类算法聚类得到虚拟站点坐标，每个虚拟站点的电动滑板车数量为聚类形成该站点的电动滑板车；

27、将所有共享电动滑板车在结束时的坐标位置与虚拟站点坐标进行匹配，结束时每个虚拟站点的电动滑板车数量为匹配到该虚拟站点的电动滑板车；

28、根据开始时和结束时每个虚拟站点的电动滑板车数量计算每个虚拟站点的车辆需求；

29、根据虚拟站点坐标计算虚拟站点之间的欧氏距离。

30、作为优选地，以每个虚拟站点的车辆需求和虚拟站点之间的最短距离作为输入，以最小化再平衡过程的时间作为优化目标，采用允许多次访问同一站点的车辆再平衡调度启发式算法求解共享电动滑板车静态再平衡调度结果，包括以下步骤：

31、初始化初始路径，并将初始的虚拟站点需求数据设置为原始虚拟站点需求数据，车辆从车场出发；

32、当初始的虚拟站点需求数据中的值不全为零时，从初始路径中寻找最后一个访问的虚拟站点，确定该虚拟站点与其他虚拟站点之间的距离矩阵；

33、当初始的虚拟站点需求数据中的值都大于或等于零时，将距离矩阵中到需求值为零的虚拟站点的距离标为无穷大；否则，根据车辆负载筛选候选站点；当车辆负载大于零时，将距离矩阵中到需求为正的虚拟站点的距离标记为无穷大；否则，将距离矩阵中到需求为负的虚拟站点的距离标记为无穷大；

34、选择距离矩阵中距离该虚拟站点最近的虚拟站点作为下一个访问的最近虚拟站点；

35、根据最近虚拟站点的车辆需求和当前车辆的负载更新访问最近虚拟站点后车辆的负载和各个虚拟站点的车辆需求；

36、将最近虚拟站点添加到当前路径中，并更新当前路径的长度；

37、当初始的虚拟站点需求数据中的值全为零时，在当前路径末尾添加车场作为结束站点，得到最优路径，并确定最优路径的长度；

38、根据最优路径的长度和共享电动滑板车的平均速度计算最优路径的时间。

39、作为优选地，更新访问最近虚拟站点后车辆的负载具体为：

40、

41、其中，为最近虚拟站点nnearest的车辆需求，b为访问最近虚拟站点nnearest前的车辆负载，c为车辆容量限制，max为取最大值函数，min为取最小值函数，btmp为访问最近虚拟站点nnearest后的车辆负载。

42、作为优选地，更新访问最近虚拟站点后各个虚拟站点的车辆需求具体为：

43、

44、其中，为最近虚拟站点nnearest的车辆需求，b为访问最近虚拟站点nnearest前的车辆负载，btmp为访问最近虚拟站点nnearest后的车辆负载，为访问最近虚拟站点nnearest后的车辆需求。

45、作为优选地，更新当前路径的长度具体为：

46、

47、其中，nlast为当前路径上最后一个虚拟站点，nnearest为最近虚拟站点，为当前路径上最后一个虚拟站点nlast和最近虚拟站点nnearest之间的最短距离，+＝表示累加，l为当前路径的长度。

48、作为优选地，确定最优路径的长度具体为：

49、

50、其中，nlast为当前路径上最后一个虚拟站点，ndepot为车场，为当前路径上最后一个虚拟站点nlast和车场ndepot之间的最短距离，l为当前路径的长度，lbest为最优路径的长度。

51、作为优选地，根据最优路径的长度和共享电动滑板车的平均速度计算最优路径的时间，具体为：

52、tbest←lbest/v

53、其中，tbest为最优路径的时间，lbest为最优路径的长度，v为共享电动滑板车的平均速度。

54、本发明具有以下有益效果：

55、本发明通过利用滑板车实际运营数据和交通小区地理信息数据，首先确定最小的车队规模，并在此基础上优化车辆的再平衡调度过程。相较于车辆只允许访问站点一次的传统方法，本发明考虑到现实情况可能存在的站点需求超载问题，采用了允许多次访问同一站点的启发式算法来调整车辆分配，以实现更合理的再平衡调度。因此，本发明旨在提高共享电动滑板车的运营效率和灵活性，从而降低成本、提升服务质量。