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系統識別號 U0002-1207200610224400
中文論文名稱 以巨集啟發式演算法求解即時資訊下之中型車共乘問題
英文論文名稱 A Study on the Meta-Heuristic Solution Method for the Van Pooling Problem with Real Time Information
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 運輸管理學系碩士班
系所名稱(英) Department of Transportation Management
學年度 94
學期 2
出版年 95
研究生中文姓名 楊淑芳
研究生英文姓名 Shu-Fang Yang
學號 693540212
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2006-06-15
論文頁數 119頁
口試委員 指導教授-邱顯明
委員-顏上堯
委員-丁慶榮
中文關鍵字 巨集啟發式演算法  即時資訊  中型車共乘問題  動態車輛路線問題 
英文關鍵字 Meta-Heuristic Solution Method  Real-Time Information  Van pool 
學科別分類 學科別社會科學管理學
中文摘要 中型車共乘運輸系統係是針對尖峰時間道路擁擠所發展出的方案之一。然而,無論是何種操作型態,皆僅執行配對作業,並不包含路徑指引,而路徑之選擇是由駕駛人依經驗行駛,且通訊技術日新月異,傳統配對方式已不適用故中型車共乘問題實有研究之必要性。
據此,在假設顧客出現時間為不定期情形下,與共乘車輛係採用先接後送的作業方式下,本研究考慮系統使用者之時間窗限制、地理距離限制、車輛之最小與最大容量等限制下,以最小車輛旅行時間為目標,建構中型車共乘問題之數學模式。
本研究係採用靜態模式動態應用之解題方式,以定期預約需求為主,即時需求為輔,採二階段解題方法解題。第一階段為求解預約需求下之路徑規劃,利用改良式的k階均值演算法進行乘客的指派作業,再利用考量時窗限制順序之蟻群演算法或門檻接受法結合噪音擾動法進行共乘車輛的路線規劃;第二階段為求解即時需求下之路徑規劃,利用新需求位置距各駕駛者位置的距離遠近,判斷接送新需求的共乘車輛,並利用插入法將新需求者插入路線中,再利用1-1節點交換與門檻接受法改善共乘車輛路徑。
在測試例題部分,就預約需求而言,利用叢聚、均勻,以及走廊型的節點位置佈設的測試例題,就即時需求而言,採5個固定節點位置,並依均勻分佈、常態分佈,以及卜氏分布的節點出現時間的測試例題,用以測試、分析演算法的解題績效。
案例測試結果發現:在預約需求下,無論在解題績效或速度上,蟻群搜尋法皆較門檻接受法結合噪音擾動法為優;證實參數不具有轉移性;適當的增加車隊規模有助於降低系統總旅行時間與個人旅行時間;系統內績效值並不會因目標式改變而有顯著改變。在即時需求下,解題時間皆在30秒內,且以乘客出現時間呈卜氏分配之績效值表現最為優異。
英文摘要 With vanpooling emerging as a viable potential policy for reducing private car in congested area, the vigorous study on the vanpooling problem is critical for its success. However, in the current practice, the supervisors of the vanpool program usually focus on the assignment of the patronages to the vans, but not on the routes taken. In practice, the routes are determined by driver’s experiences. With the rapid development in communication technology, we should be able to perform the van pooling program more effectively with these techniques.
To deal with the vanpooling program in this paper, we assume the customer appearance is uncertain, and the basic principle of the vanpooling’s operation is pick-up first drop-off second. With the constraints of the customer’s time and distance, and the maximum and minimum van capacity, the purpose of this study is to determine a set of m minimum travel time vehicle routes capable of accommodating as many users as possible, under these constraints.
A static solution procedure is developed in this study with preset demand as core, and some real time demand will be served too. A two-phase solution procedure is adopted in the study. In the first phase, route structure is determined based on the preset demand. A revised ant colony optimization (ACO) and the meta-heuristic of combining the threshold accepting and noising method (TA&NM) are used to construct the route structure. For the real time demands, based on their locations and the existing set of routes, a threshold accepting method (TA) is adopted to adjust the current set of routes to serve these demands in the second phase. With the incorporation of these meta-heuristics, the proposed solution procedure should provide a robust route structure and patronage assignment for the vanpooling program. .
A series of case studies with different characteristics such as demand density, demand size were used to test the solution capability of the proposed algorithms. Several versions of revised algorithms were developed in these studies. Based on the result of the case studies, an ACO was identified as the most suitable solution procedure for the problem addressed in this study. The proposed procedure can be used to develop a suitable vanpool problem with real-time demand information.
論文目次 中文摘要
英文摘要
誌謝
目錄 I
圖目錄 III
表目錄 V
第一章 緒論 1
1.1 研究動機與目的 1
1.2 問題描述 3
1.3 研究範圍 4
1.4 研究方法 5
1.5 研究內容與流程 6
1.6 章節配置 7
第二章 文獻回顧 8
2.1 通勤旅次下之共乘問題 8
2.1.1 中型車共乘(Vanpool)問題 8
2.1.2 小汽車共乘(Carpool)問題 10
2.1.3 共乘問題求解 12
2.2 車輛路線問題 12
2.2.1 車輛路線問題定義與類型 12
2.2.2 各種VRP之求解策略 14
2.3 動態車輛路線問題 15
2.3.1 定義動態車輛路線問題 15
2.3.2 求解動態車輛問題策略 19
2.3.3 求解動態車輛路徑問題 21
2.4 啟發式演算法 25
2.4.1 構建法 25
2.4.2 改善法 26
2.5 巨集啟發式演算法 28
2.5.1 螞蟻群聚最佳化(Ant Colony Optimization, ACO) 29
2.5.2 門檻接受法(Threshold Accepting, TA) 35
2.6 分群演算法 37
第三章 問題界定與模式構建 40
3.1 問題界定 40
3.1.1 系統環境界定 40
3.1.2 系統處理程序 41
3.1.3 研究問題界定 43
3.2 模式構建 44
3.2.1 前提與假設 45
3.2.2 符號介紹 45
3.2.3 懲罰值 47
3.2.4 數學模式 48
第四章 解題策略與架構 51
4.1 解題策略 51
4.1.1 求解課題 51
4.1.2 求解策略 52
4.2 解題架構 53
4.2.1 先期路線規劃之求解架構 55
4.2.2 新的乘客產生之求解架構 67
4.3 小結 70
第五章 數學測試與績效評估 72
5.1 實驗設計 72
5.2 績效評估 75
5.2.1 先期路線規劃 75
5.2.2 即時需求下(新乘客產生)之路線規劃 102
第六章 結論與建議 111
6.1 結論 111
6.2 建議 113
參考文獻 115

圖目錄
圖1.1 研究方法示意圖 5
圖1.2 研究流程圖 6
圖2.1. 線上型與離線型求解方式之比較 18
圖2.2 轉向策略圖示 20
圖2.3 3-Opt節線交換型態 27
圖2.4 1-0、1-1節點交換型態示意圖 27
圖2.5 門檻接受法之解題觀念與架構 36
圖2.6 門檻接受法之接受法則示意圖 37
圖2.7 三種門檻數列遞減型態 37
圖3.1 動態中型車共乘系統及其環境之關係圖 40
圖3.2 乘客資訊輸入示意圖 42
圖3.3 駕駛者資訊輸入示意圖 42
圖4.1 即時資訊下中型車共乘問題之解題模組架構圖 54
圖4.2 改良式k-mean演算法流程圖 56
圖4.3 蟻群演算法之路徑建構流程圖 58
圖4.4 含時窗限制之蟻群演算法流程圖 59
圖4.5 門檻接受法結合噪音擾動法之解題流程圖 62
圖4.6 顧客點座標位置 66
圖4.7 新需求之分群流程圖 67
圖4.8 門檻接受法流程圖 69
圖5.1 實驗設計架構圖 72
圖5.2 不同分群策略下之解題績效 (ACO範例一) 76
圖5.3 不同分群策略下之解題績效 (ACO範例二) 76
圖5.4 不同分群策略下之解題績效 (ACO範例三) 76
圖5.5 不同分群策略下之解題績效 (ACO範例四) 76
圖5.6 不同顧客分佈型態下之解題結果 (分群策略一) 80
圖5.8 不同分群策略下之解題績效 (範例一TA+NM) 81
圖5.9 不同分群策略下之解題績效 (範例二TA+NM) 81
圖5.10 ACO與TA+NM績效分析比較圖 (範例一,分群策略一) 83
圖5.11 ACO與TA+NM績效分析比較圖 (範例一,分群策略二) 83
圖5.12 ACO與TA+NM績效分析比較圖 (範例二,分群策略一) 84
圖5.13 ACO與TA+NM績效分析比較圖 (範例二,分群策略二) 84
圖5.14 不同車隊規模與不同參數組合下之解題績效(平均值) 86
圖5.15不同車隊規模與不同參數組合下之解題績效 (最小值) 86
圖5.16 不同時窗限制係數下之解題績效 89
圖5.17 不同權重下之解題績效 89
圖5.18 不同距離係數下之解題績效 90
圖5.19 不同迴圈下之解題績效 90
圖5.20 不同目標函數係數下之解題績效 (範例一、分群策略一) 92
圖5.21 不同目標函數係數下之解題績效 (範例一、分群策略二) 92
圖5.22 不同目標函數係數下之解題績效 (範例二、分群策略一) 92
圖5.23 不同目標函數係數下之解題績效 (範例二、分群策略二) 92
圖5.24 不同目標函數係數下之解題績效 (範例三、分群策略一) 93
圖5.25 不同目標函數係數下之解題績效 (範例三、分群策略二) 93
圖5.26 不同目標函數係數下之解題績效 (範例四、分群策略一) 93
圖5.27 不同目標函數係數下之解題績效 (範例四、分群策略二) 93
圖5.28 不同分群策略下之價格分佈(範例一) 94
圖5.29 不同分群策略下之價格分佈(範例二) 94
圖5.30 不同分群策略下之價格分佈(範例三) 94
圖5.31 不同分群策略下之價格分佈(範例四) 94
圖5.32 不同顧客分佈型態下之解題結果 (分群策略一) 97
圖5.33 不同顧客分佈型態下之解題結果 (分群策略二) 97
圖5.34 不同目標式對系統總旅行時間之影響 100
圖5.35 不同目標式對系統總收益之影響 100
圖5.36 不同目標式對系統總旅行距離之影響 100
圖5.37 不同目標式對平均個人旅行時間之影響 100
圖5.38 不同目標式對個人每天應付價格之影響 100
圖5.39 不同分群策略下之解題績效 (均一分配) 107
圖5.40 不同分群策略下之解題績效 (常態分配) 107
圖5.41 不同分群策略下之解題績效 (卜氏分配) 108
圖5.42 不同分配下之解題績效 (分群策略一) 109
圖5.43 不同分配下之解題績效 (分群策略二) 109

表目錄
表1.1 VRP、TSP與DCPP之比較 3
表2.1 中型車共乘(vanpool)價目表範例 10
表2.2 共乘運輸系統之特性比較表 11
表2.3 VRP相關問題彙整 14
表2.4 隨機車輛路線問題相關研究一覽表 24
表2.5 節省法與插入法之比較 25
表2.6 蟻群演算法相關文獻彙整 35
表3.1 懲罰值相關文獻彙整 48
表4.1 各節點座標值與時間窗限制 65
表4.2 距離矩陣 66
表4.3 測試例題計算結果(蟻群演算法) 66
表4.4 TA之9組測試參數組合一覽表 70
表5.1 不同違反地理限制的懲罰係數之分群結果 75
表5.2 不同分群策略下之最佳解與最差解(ACO) 77
表5.3 求解路徑參數對解題績效之Pearson相關一覽表(ACO) 78
表5.4 ACO之最佳參數值 79
表5.5 分群策略對解題績效之顯著性差異一覽表(ACO) 79
表5.6 顧客分佈型態對解題績效之顯著性差異一覽表(ACO) 80
表5.7 不同分群策略下之最佳解與最差解(TA+NM) 81
表5.8 求解路徑參數對總旅行時間之Pearson相關一覽表(TA+NM) 82
表5.9 TA+NM之最佳參數值 82
表5.10 分群策略對解題績效之顯著性差異一覽表(TA+NM) 83
表5.11 ACO與TA+NM平均程式執行時間一覽表(秒) 84
表5.12 ACO與TA+NM之績效分析比較 84
表5.13 分群結果 85
表5.14 不同參數組合下之解題績效一覽表(車輛數:9) 86
表5.15 不同參數組合下之解題績效一覽表(車輛數:10) 87
表5.16 車隊規模對解題績效之顯著性差異一覽表(平均數) 87
表5.17 車隊規模對解題績效之顯著性差異一覽表(最小值) 87
表5.18 不同目標值係數組合一覽表 91
表5.19 目標函數係數對解題績效之Pearson相關一覽表(ACO) 93
表5.20 不同分群策略下之最佳解與最差解(ACO) 95
表5.21 求解路徑參數對個人負擔費用之Pearson相關一覽表(ACO) 95
表5.22 ACO之最佳參數值 96
表5.23 分群策略對解題績效之顯著性差異一覽表(ACO) 97
表5.24 顧客分佈型態對個人負擔費用之顯著性差異一覽表(ACO) 98
表5.25 共乘前運輸系統績效分析表 98
表5.26 共乘後運輸系統績效分析表(以最小系統總旅行時間為目標) 99
表5.27 共乘後運輸系統績效分析表(以最小個人每日應付價格為目標) 99
表5.28 不定期乘客資料 103
表5.29 各分配相關參數設定 106
表5.30 新乘客資料 107
表5.31 分群策略對解題績效之顯著性差異一覽表(TA) 108
表5.32 不同分群策略下之最佳解與最差解 108
表5.33 求解路徑參數對解題績效之Pearson相關一覽表(TA) 109
表5.34 需求時間在不同分配產生下對解題績效之顯著性差異一覽表(TA) 109

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77. STARTING A VANPOOL, Triangle Transit Authority, TTA

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