基于地理感知和VRP的公共自行车再分配系统外文翻译资料

 2022-03-01 20:01:57

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研究文章

基于地理感知和VRP的公共自行车再分配系统

J.H.Lin1和T.C.Chou2

1 南开理工大学电气工程系，台湾南投54243

2 台湾台中市丰嘉大学资讯工程与计算机科学系

通信地址：j.h.lin，jhlin@nkut.edu.tw

2012年7月24日收到；2012年11月2日修订；2012年11月24日接受学术编辑：蔡仁道

版权所有copy;2012 J.H.Lin和T.C.Chou。这是一篇开放访问的文章，根据创作共享归属许可证分发，允许在任何媒介中不受限制地使用、分发和复制，只要原作被正确引用。

公共自行车系统（PBS）作为公共交通系统的一部分，已经发展成为短途交通的一部分。PBS中自行车的供需通常在不同的站点不平衡，需要持续广泛地监控和重新分配。自行车再分配是车辆路径问题（VRP）的一部分。我们可以对VRP应用解决方案来有效地重新分配自行车。然而，VRP的大多数解决方案都使用欧几里得距离作为条件因子，它不考虑道路条件、交通法规和地理因素，从而导致不必要的交付时间和人力资源浪费。在这项工作中，我们提出了一个实际的路径距离优化方法，以适应道路问题的几个附加约束。我们还实现了一个集成实时站点信息、网络地理信息系统、城市道路网络和PBS的启发式算法的系统。该系统内置一个模拟器，可以帮助PBS管理人员有效地进行线路规划，找到最佳的调度策略，实现热点分析，调整车站部署策略，降低PBS运行成本。

1. 介绍

近年来，碳排放和节能问题得到了重视。纽约、伦敦、巴黎、东京和新加坡等大城市正在鼓励绿色通勤，而不是使用汽油动力汽车来解决交通不便和空气污染问题。因此，公共自行车系统（PBS）已经发展成为短途运输。作为大众运输系统的一部分，公共自行车必须高度可靠。公共自行车租赁系统的调度和分配决策必须顺利进行。

不同车站的自行车供需通常不平衡[1，2]。由于不平衡的交通方式和地形影响，一些车站将没有自行车，一些车站将充满自行车。人们不能在空站租自行车，在满站还自行车。为了解决这种不平衡问题，自行车需要通过专门设计的卡车从满站重新分配到空站。

自行车再分配是车辆路径问题（VRP）的一部分。我们可以将解决方案应用到VRP中，以有效地重新分配自行车。VRP有一些解决方案[3–5]。但是，这些解决方案存在一些问题。对VRP的大多数研究都集中在标准条件下，而标准条件不适用于特定的情况。例如，许多研究假设目的地在二维平面上，并简单地使用欧几里得距离[6]来计算运输成本。然而，在现实世界中，必须重新制定，以考虑道路条件、交通法规和地理因素，这些因素会导致更长的交货距离和运输时间。

自行车再分配是物流分配的一部分。物流配送是一种需要地理信息系统支持的空间信息活动。大多数公共自行车服务在Web GIS上为出租人和管理人员提供实时信息（显示自行车租赁停靠站的位置和租赁条件）。这项服务允许租用者使用智能手机查找最近的并实时显示可用自行车的数量和免费停靠站的数量。

目前的PBS只提供有限的信息，它们不提供更详细的信息和管理的附加功能[7，8]。管理者需要更强大的工具来帮助他们高效地重新分配自行车，并在一天中持续监控他们的自行车。在某些情况下，服务经营者可以增加新的自行车租赁站或调整现有的车站位置，以提高服务效率。通过一个具有强大友好界面的模拟器，Staffe可以快速获得可能的效果。因此，我们设计并实现了一个系统来帮助管理者进行路由规划和决策。

在这项工作中，我们提出了一个实际的路径距离优化方法，以适应道路问题的几个附加约束。另一方面，我们的系统集成了谷歌地图技术，它提供了一个简单但功能强大的地图界面。分发站点和分发路径的优化显示在谷歌地图上，可以帮助PBS经理归档管理任务。

本文的其余部分按如下方式组织。第2节描述了相关工作。第3节描述了我们的实际路径距离优化方法。第4节讨论了系统的设计和实现。第五部分给出了实验结果和方案分析。第6节给出了结论。

2. 相关工作

在本节中，我们首先描述了自行车再分配问题以及世界上流行的公共自行车服务的一些应用。然后，我们介绍了VRP的几种变体和专门化。最后，我们描述了求解VRP的方法。

2.1.自行车再分配。

现有和提议的自行车共享计划中有各种技术和不同的服务类型。城市公共广播系统的绝大多数功能是固定电台。这意味着自行车在不使用时被锁定在指定的码头。这种服务通常会给用户带来严重的问题。如图1所示，由于站点为空，用户不能租用自行车；由于站点为满，用户不能归还自行车。自行车再分配问题成为一个重要问题。

固定系统需要持续监控，以确保自行车可以在每个车站上取车和停靠。这些电台通过网络与电子监控中心相连。通过重新分配机制和机动车辆，电子监控中心在空站和满站之间重新平衡自行车。

不同城市的公共自行车系统有不同的特点，需要不同的再分配机制。例如，在巴塞罗那，骑自行车的人通常骑自行车到镇上的下坡路，但采取其他交通方式返回上坡自巴塞罗那市中心。位于碗状山谷的底部，人们不喜欢上山。在巴塞罗那的情况下，运营商使用的再分配车辆比通常的车队大，不断将自行车带回上坡车站[9]。另一个例子是巴黎的veamp;apos;lib，它是一个自行车共享计划的一个巨大的车站密度，该计划有20600辆自行车和1451个车站。巴黎的Veamp;apos;Lib有23辆天然气动力再分配车辆，每周7天，每天24小时工作，以重新分配自行车。此外，一些小型的公共自行车项目通常为每个车站设置安全库存水平和不规则的再分配时间，以降低再分配成本。

自行车共享系统的运营成本是很高的。在台湾，你的自行车有500辆，台北市有11个加油站，运行一年后就出现了新台币百万元的赤字。在高雄的C-bike每月花费三十万元。自行车再分配是PBS的一项昂贵成本。Veamp;apos;lib重新分配自行车的运营成本约为3美元。在自行车比赛中，服务站大约有230人，其中50%被分配给自行车运动。如何降低成本对PBS至关重要。

2.2.公共自行车系统的信息服务。

世界上许多城市都有自行车共享系统。他们为iPhone、Android和Web服务提供了一些应用程序，帮助用户通过GPS找到最近的自行车租赁停靠站。其中一些应用程序如图2所示。在一些网站上，他们会实时显示可用自行车和空车位的信息。

荣良、云如[7]和罗等。[8]设计并实现了基于谷歌地图的中国杭州市公共自行车交通项目信息系统。他们使用google maps api和ajax技术来可视化信息，并显示自行车租赁站点、可用自行车和自行车停车场的位置，供出租人和管理层使用。

几位作者提出了谷歌地图应用程序的不同发展方向。这些应用程序服务被分类为mashup应用程序[10，11]。“mashup”已经成为Web应用程序领域最热门的词汇之一。许多公司、组织和机构都急于提供mashup解决方案或将现有集成解决方案重新命名为mashup工具，就像这些应用程序一样[7、8、12-17]。

对于决策支持应用，Su等人[16]提出了一个基于网络的自行车路线规划系统，帮助自行车手找到他们的个人自行车路线。该系统使用谷歌地图设计并实现了一个用户友好的界面。该系统允许用户根据用户对空气质量、安全性、总骑行距离、海拔高度和植被特征的偏好选择骑行路线。桑托斯等人。[15]设计并实现了基于谷歌地图服务的垃圾收集决策支持系统。他们提出了一个基于网络的空间决策支持系统，旨在为城市道路网络上的一组弧提供服务，分别为电容弧路由问题（carp）生成优化的垃圾收集路径。该系统集成包括谷歌地图服务、经典的启发式和

（a）空站 （b）全站

图1：空站和满站。

（a） （b） （c）

图2：用于自行车租赁的iPhone用程序。

蚁群元启发式，以及一个数据库系统，帮助规划人员在图形可视化地图上生成详细的车辆路线。该垃圾收集决策支持系统在葡萄牙科英布拉进行了测试。

卡瓦诺等。[13]针对日托中心的车辆调度和路线问题，提出了一种基于地理信息系统的解决方案，该方案使用两种空间技术工具“光跟踪器”和“Arcgis”来记录和分析车辆路线。作者将汽车跟踪作为实际的路径信息。但是汽车跟踪只包含路线信息，因为它没有实时的交通信息，所以不准确。此外，该系统还应用于日托中心，在那里顾客的特点几乎是不变的，因此它可以

事先为每个客户找到合适的路线。在自行车再分配问题中，空站和满站经常发生变化。因此，该方案不适用于问题。

2.3.车辆路径问题。

旅行商问题（tsp）[18]和车辆路径问题是组合优化领域的两个热门问题。VRP是一种衍生问题的TSP，TSP是如何找到连接多个起点和终点的最短路径。VRP和TSP之间最大的区别在于VRP必须考虑车辆容量限制。如果节点的总需求超过了车辆的负载限制，需要增加配送服务的车辆数量。

VRP问题是一个NP难题，需要启发式方法来解决。在bra–ysy和gendreav于2005年提出的[3]中，基本的VRP涉及到寻找一组路线，以服务地理上分散的客户，并尽量减少总的旅行距离。在VRP中，从一个地点分配的车辆必须提取或运走货物，然后返回原始地点。每辆车只能承载有限的容量或行驶时间可能受到限制。

VRP的启发式方法通常分为3个子组[19]—构造方法、两相方法和改进方法。首先，施工方法通过选择运输成本最小化逐步建立可行的解决方案。它很容易实现和执行，就像最近邻方法[20]和随机方法一样。其次，两相方法将求解过程划分为两个部分，将所有节点作为可行的旅行路线进行聚类，忽略它们的顺序和路线构造。两相方法的一个例子是扫描算法[21]。第三，改进方法从一条可行的路径开始，尝试通过在路径之间交换节点或圆弧的访问顺序来改进路径。在这种情况下，如果一个解决方案比当前的解决方案更好，它将成为一个新的解决方案。重复此过程，直到当前解决方案中没有更好的解决方案。

经典启发式的优点在于它们具有多项式运行时。因此，使用改进的启发式方法可以在合理的时间内得到更好的解决方案。此外，这些方法只做有限的搜索，在解空间中寻找局部最优解。

3. 实际路径距离优化方法

由于不平衡的行驶模式和地形影响，自行车需要通过专门设计的卡车从满站重新分配到空站。如何在空站和满站之间有效地重新分配自行车是VRP的问题。

VRP定义指出，M车辆最初位于一个仓库，并向N个客户交付离散数量的货物。VRP的解决方案是在同一个仓库开始和结束的一组路线，它们必须满足每个客户只服务一次的约束条件。目的是将总运输成本（例如，行驶距离和行驶时间）降至最低。

为了解决VRP中自行车再分配的问题，专门设计的卡车是运输自行车能力有限的车辆，而车站是卡车需要再分配自行车的地方。其目的是尽可能降低总成本，使PBS能够节省更多的再分配成本。VRP中使用了以下符号，我们将它们转换为表1中的自行车重新分配问题。

图3：道路基础设施对旅游顺序的影响。

大多数研究都是通过地理坐标来估算节点间的传输成本，因为它们没有详细的信息。因此，他们使用直线距离作为运输成本，通过计算欧几里得距离[22，23]。但是，现实世界中两个节点之间的实际路径并不是直线路径，因为存在障碍或对交通规则的限制。

例如，图3显示了道路基础设施对旅游顺序的影响。假设路网图上有三个A、B、C和一个D站。车辆段与三个车站之间的欧氏距离为dclt;dalt;db，实际路径距离为（d，

a）lt;（d，b）lt;（d，c）。如果我们只考虑欧几里得距离作为TSP决策标准，则旅游顺序为D C A B D。DC的最短距离是我们选择C站作为第一个要访问的站点。但欧氏距离在路网中是不可靠的。车辆不能过河，所以我们必须通过桥梁绕行河流到达C站，这会导致更长的行驶距离。根据实际路径距离，旅行序列d a b c d的旅行距离将比欧几里得距离短

在图4中，我们可以看到基于实际路径距离的VRP和VRP之间的差异。在现实世界中，路线上有许多交叉点。基于实际路径距离的VRP与经典VRP基本相同。优化的约束条件如下所示。

（i）我们必须获得更详细的信息，以便将直线路径映射到实际道路路径。

（ii）我们必须将路网从无向图转换为有向图。

（iii）我们需要额外的内存空间来节省道路特征。

传统的VRP方法通过使用欧几里得距离来搜索所有的节点，其搜索过程相对简单，而欧几里得距离与返回路径的距离相同。

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