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基于时空聚类预测的共享单车调度优化研究
文献摘要：
无桩共享单车网络中存在着供需时空失衡现象,造成了共享资源的浪费及运营商管理成本的增加.为此,针对共享单车需求时间空间的分布特点,本文提出通过聚类分析的方法将具有相似时空属性的单位区域聚合为调度集群,使单车调度问题转化为有时间窗与载重量限制的车辆路径问题,并提出加入衡量集群划分是否合理的惩罚成本,构建共享单车调度路径优化模型.最后,本文改进了贪心算法、遗传算法对模型进行求解,并对算法的调度效果进行比较,为共享单车调度问题提出了从网络分析到调度优化的完整框架和改进算法,具有一定借鉴意义.
文献关键词：
共享单车;优化调度;聚类分析;启发式算法;时空属性
中图分类号：
作者姓名：
陈植元;林泽慧;金嘉栋;李建斌
作者机构：
武汉大学 经济与管理学院,湖北 武汉430072;上海交通大学 中美物流研究院,上海200030;华中科技大学 管理学院,湖北 武汉430074
文献出处：
引用格式：
[1]陈植元;林泽慧;金嘉栋;李建斌-.基于时空聚类预测的共享单车调度优化研究)[J].管理工程学报,2022(01):146-158
A类：
B类：
时空聚类,聚类预测,调度优化,无桩共享单车,共享资源,运营商,管理成本,时间空间,时空属性,调度问题,问题转化,时间窗,载重量,量限,车辆路径问题,集群划分,惩罚成本,调度路径,路径优化模型,贪心算法,改进算法,优化调度,启发式算法
AB值：
0.371401
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