一种基于通勤出行的顺风车共享合乘路径匹配方法

合理规划通勤路径，减少无效换乘 #生活技巧# #节省生活成本# #出行省钱建议# #公共交通时刻表#

本发明属于交通运输和交通工程领域，涉及通勤者共享出行合乘路径选择领域，更具体地说，涉及一种基于通勤出行的顺风车共享合乘路径匹配方法。

背景技术：

1、目前全国机动车保有量已经超过3.90亿辆，而高峰时段小汽车平均搭载人数不足1.6人，一人一车的出行模式，致使城市道路在高峰时段拥堵。随着网络化的普及，共享合乘模式逐渐被人们所接受。这种模式可以提高机动车辆的搭载率，从而减少部分私家车出行，节约道路资源，降低环境污染，被认为是解决城市拥堵问题的有效方法。

2、现有的研究中，共享合乘主要应用于出租车和网约车出行。作为城市交通的重要组成部分，出租车服务出现时间较早，相对于私人车辆，其搭载率更高。“互联网+”的发展，推动了网约车的兴起，网约车以更便捷高效、成本更低的服务，深受出行者的喜爱，除传统的“打车”业务外，诸多国内外互联网公司都推出了顺风车服务，以方便同方向出行者进行“拼车”出行。

3、出租车和网约车的合乘服务已经应用到实际的生活中，但在盈利模式的驱动下，大量司机职业化发展，不仅增加道路上的车辆，还制约了公共交通的发展，进一步加重城市拥堵。

4、共享合乘中存在“接”和“乘”两种状态，为此将通勤者分为接送者和乘坐者，在确定参与合乘的通勤人员后，接送者在所能接受的最大行程时间和最大绕行时间下，依次前往各乘坐者所在位置，因为位置的不确定性和共乘人数的限制，接送者尽可能搭载乘坐者，以节约总的出行时间，缓解乘客的不适感，乘坐者在得到接送者服务后，与接送者共同前往同一目的地。

5、现有的针对通勤者的共享合乘算法，为满足乘坐者的舒适程度，通常仅对乘坐者匹配路线进行计算并规划出用时及距离最短的路线，而对接送者者的接收程度等因素考虑较少。但是在实际应用的过程中，因此接送者在搭乘顺风车的体验感并不舒适。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于通勤出行的顺风车共享合乘路径匹配方法，以解决现有顺风车算法未考虑通勤者心理状态的问题。

2、为解决上述技术问题，本发明的一种基于通勤出行的顺风车共享合乘路径匹配方法，包括如下步骤：

3、步骤1：确定顺风车共享合乘匹配参数，包括通勤者人数，所述通勤者人数包括乘坐者人数p与接送者人数g，车辆人数容量n，接送者所能接受的最大行程时间dmax，接送者所能接受的最大绕行时间rmax，搭载每位乘坐者花费的等待时间ts，惩罚因子α；

4、步骤2：根据乘坐者人数p与接送者人数g的地理位置，确定所述接送者人和所述乘坐者的路径匹配选择；

5、步骤3：根据所述车辆人数容量n和通勤者所在位置，确定顺风车行驶路径中乘坐者的到达顺序；

6、步骤4：计算所有节点的到达时间；

7、步骤5：根据接送者所能接受的最大行程时间dmax限制共享合乘的匹配距离范围；

8、步骤6：重复所述步骤2-5，以所有通勤者到达目的地的总行程时间最少为目标，优化整体的路径匹配。

9、进一步，所述步骤2中接送者和乘坐者的路径匹配选择确定方法包括如下步骤：

10、步骤21：为保证所有通勤者均前往目的地，其计算如式(1)所示：

11、

12、式中：s为所有节点集合，s＝{1,2,…,p,…,g,n}，n为节点总数，其中第n点为目的地；xij为0-1变量，取1表示通勤者从节点i移动到节点j，取0表示通勤者未从节点i移动到节点j；

13、还包括计算通勤者合乘或单独前往目的地，且通勤者到达目的地后不再离开，其计算如式(2)和式(3)所示：

14、

15、

16、还包括接送者计算接送者离开所在位置后不再返回，其计算如式(4)和式(5)所示：

17、

18、

19、式中：g为接送者集合，g＝{p+1,p+2,…,g}；

20、还包括计算乘坐者的出入节点不会超过1次，其计算如式(6)和式(7)所示：

21、

22、

23、式中：p为乘坐者集合，p＝{1,2,…,p}；

24、还包括计算乘坐者的出入节点流量守恒，其计算如式(8)所示：

25、

26、式中：h为接送者的车辆序号。

27、进一步，所述步骤3中车辆行驶路径中通勤者的到达顺序确定方法包括如下步骤：

28、步骤31：计算各节点到达顺序保持前后一致，其计算如式(9)和式(10)所示：

29、

30、

31、式中：s为所有节点集合，s＝{1,2,…,p,…,g,n}，n为节点总数，其中第n点为目的地；g为接送者集合，g＝{p+1,p+2,…,g}；uh,i为接送者h行驶路径中，节点i的到达顺序；m为极大值；xij为0-1变量，取1表示通勤者从节点i移动到节点j，取0表示通勤者未从节点i移动到节点j；

32、还包括计算乘坐者不会作为合乘路径中的起止点，且车辆搭载的乘坐者人数p不会超过车辆容量n，其计算如式(11)和式(12)所示：

33、

34、

35、式中：p为乘坐者集合，p＝{1,2,…,p}；n为车辆人数容量；

36、还包括计算将接送者限制为其所在合乘路径的起始点，其计算如式(13)和式(14)所示：

37、

38、

39、进一步，所述步骤4中计算所有节点的到达时间包括如下步骤：

40、步骤41：计算合乘路径中存在的路径时间和等待时间，且后一节点的到达时间不早于前一节点，其计算如式(15)和式(16)所示：

41、

42、

43、式中：s为所有节点集合，s＝{1,2,…,p,…,g,n}，n为节点总数，其中第n点为目的地；g为接送者集合，g＝{p+1,p+2,…,g}；p为乘坐者集合，p＝{1,2,…,p}；为接送者h行驶路径中，节点i的到达时刻；dij为节点i到节点j的欧式距离；vy为接送者的车辆行驶速度；ts为搭载每位乘坐者花费的等待时间；uh,i为接送者h行驶路径中，节点i的到达顺序；m为极大值；xij为0-1变量，取1表示通勤者从节点i移动到节点j，取0表示通勤者未从节点i移动到节点j；

44、还包括计算未完成合乘配对的乘坐者存在路径时间，且到达目的地的时间晚于出发时间，其计算如式(17)和式(18)所示：

45、

46、

47、式中：为未完成合乘配对的乘坐者i，自行前往节点n的到达时刻；vw为乘坐者自行前往目的地的速度；

48、还包括计算合乘路径的总行程时间与未完成合乘配对的乘坐者的总行程时间，计算如式(19)和式(20)所示：

49、

50、

51、进一步，所述步骤5中共享合乘匹配范围的限制包括如下步骤：

52、步骤51：计算所述接送者在指定时间前到达，计算各合乘路径的行程时间不超过接送者所能接受的最大行程时间，其计算如式(21)所示：

53、

54、式中：g为接送者集合，g＝{p+1,p+2,…,g}；为接送者h行驶路径中，节点i的到达时刻；dmax为接送者所能接受的最大行程时间；

55、还包括计算各合乘路径的总绕行时间不超过接送者所能接受的最大绕行时间，其计算如式(22)所示：

56、

57、式中：dij为节点i到节点j的欧式距离；vy为接送者的车辆行驶速度；rmax为接送者所能接受的最大绕行时间。接送者以“顺路”为原则，不会为了接送乘坐者，而无限绕行。

58、进一步，所述步骤6中整体的路径匹配的优化方法包括如下步骤：

59、步骤61：计算以总行程时间最短为目标，其计算如式(23)所示：

60、max t＝ty+αtw                      (23)

61、式中：t为所有通勤者到达目的地的总行程时间；ty为所有接送者到达目的地的总时间；tw为未完成合乘配对的乘坐者到达目的地的总时间；α为惩罚因子。合乘人员的不适感会随着出行时间的增长而提高，为降低出行中的不适感，以总行程时间最短为目标。

62、进一步，还包括采集接送者所能接受的最大绕行时间rmax方法，包括：

63、s1，采集接送者历史接送数据，历史接送数据包括相同的接送者目的地；还包括采集接送者历史接送数据中车辆状态的行驶数据；

64、s2，筛选有效历史接送数据，有效历史接送数据包括指定时间节点前抵达目的地的历史接送数据；指定时间节点根据历史接送数据中抵达目的地频次最高的时间点；

65、s3，筛选条件为s2中有效历史接送数据中最久通勤时长tmin与最短通勤时长tmax；计算最久通勤时间与最短通勤时间的时间差tx＝tmax-tmin；

66、s4，接送者所能接受的最大绕行时间rmax＝tx*(1-gx)*100％，gx＝to/tp，其中tp为历史接送数据中车辆行驶的总时长；to为历史接送数据中车辆行驶加速度大于2m/s2的总时长。

67、本技术方案利用接送者的历史数据进行动态分析，将有效的通勤数据进行精准筛选。并且根据采集接送者的历史行车过程中高频加速的状态，以实现判断接送者的心理状态。在行驶过程中，高速加速占比较高则说明接送者心理状态对时间比较着急，进而体现的接送者能够承受最大绕行时间较短。而低加速占比较高则说明接送者的对时间的心理状态较为宽松，进而体现出接送者能够承受最大绕行时间较长。通过对接送者历史接送数据的动态分析并判断，达到输出最适合接送者的所能接受的最大绕行时间，有效提升接送者的驾驶体验，提高通勤效率。

68、有益效果：本发明与现有技术相比，具有以下优点：

69、本发明方法在以往合乘模型的基础上，考虑到通勤者上班路程的心理承受能力，以及合乘下乘客的不适感，在接送者可接受的行程时间和绕行时间限制下，尽可能提高合乘配对成功率。

网址：一种基于通勤出行的顺风车共享合乘路径匹配方法 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/516200

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