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申请/专利权人：郑州轻工业大学;郑州天启自动化系统有限公司

摘要：本发明提出了一种基于PSO‑DE的共享汽车区域调度方法，首先，使用Kmeans算法对停车点进行区域划分，统计每个区域的停车数目；其次，根据每个区域的停车数目构建状态指示函数，并根据状态指示函数设定异地操作车辆的奖励机制；然后，分析用户异地操作车辆的概率，结合每个区域的停车数目和奖励机制计算用户各项操作的成本；并以用户各项操作的成本建立目标函数；最后，利用粒子群差分进化算法对目标函数进行优化求解，得到最优调度方案。本发明针对区域车辆冗余问题，用车高峰期车辆不足问题，提出了奖励机制方案，停车路径选择方案，解决了现实情况中共享汽车调度的问题；对比实验显示，PSO‑DE算法比单独使用DE算法的优化效果有很明显的提升。

主权项：1.一种基于PSO-DE的共享汽车区域调度方法，其特征在于，其步骤如下：步骤一：使用Kmeans算法对停车点进行区域划分，并统计每个区域的停车数目；步骤二：根据每个区域的停车数目构建状态指示函数，并根据状态指示函数设定异地操作车辆的奖励机制；所述状态指示函数为： 其中，stn表示t时刻区域n的状态，p表示停车区域的最大停车数量，sfn表示区域n的上阈值，sbn表示区域n的下阈值；Xtn表示t时刻区域n的停车数目；当目标值stn等于1，表示该停车区域车辆偏多，激活取车奖励机制；当目标值stn等于-1，表示该停车区域车辆偏少，激活还车奖励机制；当目标值stn等于0，表示该停车区域可以正常还车、取车；步骤三：分析用户异地操作车辆的概率，结合每个区域的停车数目和奖励机制计算用户各项操作的成本；所述用户异地操作车辆的概率的计算公式为： 其中，α表示用户异地操作车辆的概率；所述用户异地操作车辆包括异地还车和异地取车；异地还车的步骤为：a1判断待分配车辆Xan是否大于0，若是，进行用户奖励概率计算，跳到步骤b1，否则，完成车辆调度，跳到步骤e1；b1判断用户是否异地还车，若是，计算异地还车成本，跳到步骤d1；否则，跳到步骤c1；c1判断是否有剩余车位，若是，将汽车存入该车位，并跳到步骤d1；否则，计算人工调度成本，跳到步骤d1；d1令Xan＝Xan-1，并返回步骤a1；e1跳出循环；异地取车的步骤为：a2判断待分配车辆Xan是否大于0，若是，进行用户奖励概率计算并跳到步骤b2，否则，完成车辆调度，跳到步骤e2；b2判断用户是否异地取车，若是，计算异地取车成本，跳到步骤d2；否则，跳转到步骤c2；c2判断是否有剩余车位，若是，则取走汽车，并跳转到步骤d2；否则，计算客户不满意成本，并跳转到步骤d2；d2令Xan＝Xan-1，并返回步骤a2；e2跳出循环；步骤四：以用户各项操作的成本建立目标函数；所述目标函数为： 其中，Z表示最终的调度成本，t表示时间节点，T表示最后一个时间节点，e表示异地还车的奖励金额，xtij表示t时刻从i区域到j区域进行异地还车的数目，g表示异地取车的奖励金额，ytij表示t时刻从i区域到j区域进行异地取车的数目，h表示人工调度的成本，qi表示区域i需要人工调度车辆的数目，k表示用户未取到车所产生的成本，wi表示区域i拒绝用户的数目；约束条件为： 其中，S表示车辆总的数目；步骤五：利用粒子群差分进化算法对目标函数进行优化求解，实现了每个区域内车辆的最优调度；所述利用粒子群差分进化算法对目标函数进行优化求解的方法为：S5.1：设置差分进化算法的最大迭代次数，并初始化种群；S5.2：设置粒子群算法的最大迭代次数、种群个数、目标函数的自变量个数和粒子的最大速度，并初始化粒子位置和速度；S5.3：通过适应度函数计算各个粒子的适应度，找到各个粒子的个体极值作为个体最优解，并从个体最优解中找到一个全局最优解，并与历史全局最优解比较，更新种群的全局最优解；S5.4：判断迭代次数是否达到粒子群算法的最大迭代次数，若是，将种群的全局最优解作为最优值输出，执行步骤S5.5，否则，更新各个粒子的速度和位置，返回步骤S5.3；其中，各个粒子的速度和位置的更新公式为：Vid＝ωVid+C1random0,1Pid-Xid+C2random0,1Pgd-Xid；其中，ω称为惯性因子，C1为每个粒子的个体学习因子，C2为每个粒子的社会学习因子，random0,1表示区间[0,1]上的随机数，Pid表示第i个变量的个体极值的第d维，Pgd表示全局最优解的第d维，Vid表示第i个粒子的速度，Xid表示第i个粒子的位置；S5.5：判断迭代次数是否达到差分进化算法的最大迭代次数，若是，将最优解输出，否者，执行步骤S5.6；S5.6：对个体依次进行变异、交叉和选择操作，获得新个体；S5.7：迭代次数增加1，返回步骤S5.2。

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