考虑乘客偏好的共享车辆动态共乘算法研究

现有的共乘路径算法大多只专注于最少的用时与最低的成本,而缺少对乘客共乘意愿比例以及可接受绕行偏差范围的界定,针对这一现象构建了一种考虑乘客偏好的动态共乘策略模型。对乘客和车辆分别进行查找模块处理和筛选模块分类,删除掉不满足要求的车辆以减少乘客和车辆的动态实时匹配时间,然后利用插入算法获得最优路径匹配。结果表明,所提算法可以快速高效地为乘客匹配到满足要求的最优车辆。相比常规算法,考虑乘客合共乘意愿以及绕行偏差的共乘算法,乘客的平均等待时间降低了7.0%;总社会收益提高了44.7%;动态共乘匹配效率提高了34.2%。另外,改变乘客的时间窗长度也可以显著提高共乘效果。