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摘要：在互聯(lián)網(wǎng)改變生活，改變原來的經(jīng)濟(jì)形態(tài)的時(shí)代下，成立于美國硅谷、覆蓋全球的移動(dòng)即時(shí)用車APP--Uber（優(yōu)步）進(jìn)入了杭州。Uber (優(yōu)步)專車的出現(xiàn)，打破了人們呼叫出租車的傳統(tǒng)出行方式。乘客通過Uber手機(jī)客戶端叫車確定上車地點(diǎn)及目的地。出行路線的確定是整個(gè)乘車環(huán)節(jié)的核心，它直接關(guān)系著司機(jī)收益，出行時(shí)間成本，出行效率。此外，傳統(tǒng)的出行方式很有可能在未來較短的時(shí)間內(nèi)被這種高效率的出行方式所取代。因而對Uber出行路線的優(yōu)化有著很重要的意義。Uber出行線路的優(yōu)化問題與《運(yùn)籌學(xué)》中的最短路問題有著緊密聯(lián)系，本人以Uber出行為實(shí)際應(yīng)用背景，在傳統(tǒng)最短路問題的基礎(chǔ)上，提出改進(jìn)模型，如考慮拼車出行等方式。討論更切合實(shí)際的出行路線優(yōu)化方案，并給出相關(guān)實(shí)際問題的模擬結(jié)果。
關(guān)鍵詞：Uber；最短路；LINGO；Matlab
目錄 摘要 Abstract 1 緒論-1 1.1課題背景及意義-1 1.1.1車輛基數(shù)劇增-1 1.1.2車輛激增引發(fā)的問題-1 1.1.3 Uber以“互聯(lián)網(wǎng)+”思維優(yōu)化交通服務(wù)環(huán)境-2 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析-2 1.2.1 拼車出行問題研究現(xiàn)狀-3 1.2.2 出行路線研究現(xiàn)狀-3 1.2 本文主要研究內(nèi)容及方法-4 2 Uber-4 2.1 Uber介紹-4 2.2 Uber“專車”的出行方案-6 2.3 Uber“順風(fēng)車”出行方案-7 3 最短路-8 3.1運(yùn)籌學(xué)最短路問題的介紹-8 3.1.1圖與網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的一些基本問題-8 3.1.2 最短路問題定義-9 3.2經(jīng)典最短路問題算法的介紹-11 3.2.1 Dijkstra算法-12 3.2.2 Floyd算法-13 3.2.3 最短路徑問題的0-1規(guī)劃模型-15 4. 模型建立-15 4.1 Uber專車出行模型建立-17 4.1.1 問題的分析-17 4.1.2 模型建立與求解-19 4.1.3問題的結(jié)果分析-20 4.2 Uber順風(fēng)車出行模型建立-20 4.2.1 問題的分析-21 4.2.2 模型建立與求解-22 4.2.3 問題的結(jié)果分析-23 5 總結(jié)-24 致 謝-27 附 錄-28 |
