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摘要：本发明提供一种基于出发时刻协同与阶段反馈的拼车调度方法及装置，涉及任务调度技术领域，本发明主要采用遗传算法，采集乘客与车辆的当前信息生成调度任务池和车辆调度池，以最小化乘客等待时间、最小化车辆接客距离、最大化车辆的利用率为目标生成适应度函数，计算出每个调度方案的适应度值，比较适应度值和适应度阈值判断对应的调度方案是否满足适应度函数的收敛条件，若满足则输出到综合调度池中作为一种可行的调度方案；若不满足则通过交叉变异操作生成子代，直到找到符合收敛条件的调度方案个体。
主权项：1.一种基于出发时刻协同与阶段反馈的拼车调度方法，其特征在于，具体步骤包括：步骤1：在乘客发布行程请求时，采集请求发出时间、出发地点、目的地、乘车人数、乘客等待时间的信息，生成任务池；同时实时监测系统中车辆的状况，具体包括车辆与乘客距离、车辆容量、车辆已搭乘人数的信息，生成车辆池；步骤2：从任务池中选择实际调度时重点关注的指标，生成调度任务池，基于调度任务池，在车辆池中选择与完成所选指标相关的车辆信息，生成车辆调度池；步骤3：确定调度问题的优化目标，具体为最小化乘客等待时间、最小化车辆接客距离、最大化车辆的利用率，生成综合的适应度函数，使每个目标达到最优或接近最优状态，同时预设收敛条件；步骤4：根据适应度函数，生成种群中个体的适应度，判断每个个体的适应度是否满足收敛条件，输出适应度满足收敛条件的个体；对于不满足收敛条件的个体，设置遗传算法的参数，具体包括种群大小、交叉概率、变异概率、迭代次数，对所述不满足收敛条件的个体执行交叉变异操作生成子代个体，计算子代个体的适应度是否满足收敛条件，迭代执行此过程直到产生满足收敛条件的子代个体，并输出子代个体种群；步骤5：将所有满足收敛条件的个体生成综合调度池，综合调度池中的每一个个体即对应一种可选择的调度方案，按照调度方案向车辆池中满足方案的车辆发出指令。
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百度查询： 北京白龙马云行科技有限公司 基于出发时刻协同与阶段反馈的拼车调度方法及装置
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