Two-stage Estimation of Distribution Algorithm to Solve Multi-vehicle Carpooling Problem

Abstract

针对智慧交通中多车辆合乘问题,提出一种分布式并行计算环境下的合乘模型.利用合乘概率矩阵的先验知识,实现更高效的运算和求解.当合乘概率矩阵不是单位矩阵时,合乘模型被增广为车主合乘和乘客合乘两个阶段.两阶段分布式估计算法运用可行合乘解的合乘概率矩阵,作为一种随机优化方法求解最优值.根据可搭乘矩阵初始化合乘概率矩阵,并在优化过程中连续更新合乘概率矩阵.车主同乘客分离优化,减少了出行车辆,并实现了互相搭乘的合乘模型.通过合乘模型的优化迭代能够为乘客挖掘出高效可行的搭乘路线.实验结果表明,该合乘模型具有平均等待时间少、平均载客量大、人均行驶距离短的高效出行特点