网约拼车出行的乘客车辆匹配及路径优化

城市道路拥堵严重及共享理念的盛行带来了拼车出行的兴起。出行线路相似的乘客共乘一辆车,可提高座位利用率、节省费用、缓解交通压力。以带时间窗约束的无换乘多车辆静态拼车问题为研究背景,从车辆使用费、途中走行成本及到达时间窗惩罚成本3个方面建立乘客车辆匹配及路径优化的目标函数,以车辆容量、乘客出发及到达时间窗、路径无迂回、乘客车辆匹配无重叠等限制构建模型约束条件,采用演化策略算法求解问题,根据模型特征设计编码解码规则,解码结果可同时获得车辆乘客匹配关系和走行路径,采用交叉变异操作更新迭代个体种群,进而求得最优解。运用MATLAB求解算例验证了模型可行性及算法有效性,结果表明算法能快速响应静态拼车问题,在较短时间即可给出乘客车辆的先后匹配关系及车辆走行路径,拼车方案相比独自出行能节省更多成本。     

车辆纵向运动跟车间距控制的研究

采用一种可以实施混合学习算法的自适应神经一模糊推理系统(ANFIS)结构，对车辆纵向运动跟车间距控制问题进行了研究，设计了基于ANFIS结构的跟车间距控制器，通过仿真对ANFIS结构控制器中的各参数进行了优化，结果表明，运用ANFIS结构进行跟车间距控制是可行的，控制器可取得较为满意的控制效果。