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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的共享單車調(diào)度優(yōu)化

所屬欄目:計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)論文 發(fā)布日期:2019-10-19 11:18 熱度:

   摘要:本文通過(guò)研究共享單車的授放以及調(diào)度優(yōu)化問(wèn)題,使得調(diào)度以及投放單車的次數(shù)最少。經(jīng)過(guò)對(duì)單車調(diào)度以及投放情況進(jìn)行分析,探討了單車分布的影響。以鄒城市為倒,首先根據(jù)實(shí)際情況,對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了整理,通過(guò)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)單車的初始量進(jìn)行預(yù)測(cè),完成之后以期望調(diào)度次數(shù)最少為目標(biāo),建立整數(shù)規(guī)劃模型,利用lingo進(jìn)行求解得出期望調(diào)度次數(shù)為4.3次。

  關(guān)鍵詞:共享單車調(diào)度;神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);整數(shù)規(guī)劃

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的共享單車

  一、數(shù)據(jù)處理

  基于鄒城市的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),將各時(shí)間段內(nèi)的第i區(qū)域到達(dá)第j區(qū)域的騎車人次匯總,得到每個(gè)區(qū)域一天中共享單車的分布情況。通過(guò)與該市騎行需求相對(duì)比,發(fā)現(xiàn)需求量大于提供量,結(jié)果如下表,所以需要對(duì)共享單車進(jìn)行調(diào)度。

  二、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  BP算法由數(shù)據(jù)流的前向計(jì)算(正向傳播)和誤差信號(hào)的反向傳播兩個(gè)過(guò)程構(gòu)成。正向傳播時(shí),傳播方向?yàn)檩斎雽右浑[含層一輸出層,每層神經(jīng)元的狀態(tài)只影響下一層神經(jīng)元。若在輸出層得不到期望的輸出,則轉(zhuǎn)向誤差信號(hào)的反向傳播流程。通過(guò)這兩個(gè)過(guò)程的交替進(jìn)行,在權(quán)向量空間執(zhí)行誤差函數(shù)梯度下降策略,動(dòng)態(tài)迭代搜索一組權(quán)向量,使網(wǎng)絡(luò)誤差函數(shù)達(dá)到最小值,從而完成信息提取和記憶過(guò)程。

  (1)信號(hào)的前向傳播過(guò)程。設(shè)BP網(wǎng)絡(luò)的輸入層有n個(gè)節(jié)點(diǎn),隱含層有q個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出層有m個(gè)節(jié)點(diǎn),輸入層與隱含層之間的權(quán)值為vki,隱含層與輸出層之間的權(quán)值為wjk。隱含層的傳遞兩數(shù)為f0),輸出層的傳遞函數(shù)為5(),則隱層節(jié)點(diǎn)的輸出將閾值寫(xiě)入求和項(xiàng)中,至此BP網(wǎng)絡(luò)就完成了n維空間向量對(duì)m維空間的近似映射。(2)誤差的反向傳播:0定義誤差函數(shù)。輸入P個(gè)學(xué)習(xí)樣本,用.,來(lái)表示。②輸出層權(quán)值的變化。采用累計(jì)誤差BP算法調(diào)整,使全局誤差變小。③隱層權(quán)值的調(diào)整。具體過(guò)程不再介紹,可以參考文獻(xiàn)。

  三、模型建立及求解

  根據(jù)以上分析,建立整數(shù)規(guī)劃模型來(lái)優(yōu)化共享單車調(diào)度問(wèn)題即有調(diào)度傾向度與調(diào)度值之積最大為目標(biāo)函數(shù):max ExjDjo每個(gè)需要調(diào)度的區(qū)域的單車數(shù)目都要滿足期望的調(diào)度單車數(shù)目:Exij=Ni i=1,2,5每個(gè)不需要調(diào)度的區(qū)域中,所有多余的車輛均要全部調(diào)度:Exij=Mj j-1.2-.5綜上:Ni-15,15.3,13,1;Mij[3,5,8,5,16])

  其中xj是區(qū)域到區(qū)域j共享單車的調(diào)度數(shù)量,Ni是區(qū)域i所能調(diào)出的所有共享單車數(shù)量,Mj是區(qū)域j所需要調(diào)入的所有共享單車的數(shù)量。Dij為調(diào)度傾向。由結(jié)果可以者m在0點(diǎn)-6點(diǎn)之間,區(qū)域3的共享單車應(yīng)該調(diào)出5輛給區(qū)域6:區(qū)域5的共享單車應(yīng)該調(diào)出3輛給區(qū)域14輛給區(qū)域2.8輛給區(qū)域8;區(qū)域7的共享單車應(yīng)該調(diào)出3輛給區(qū)域8;區(qū)域9的共享單車應(yīng)該調(diào)出8輛給區(qū)域4.5輛給區(qū)域8;區(qū)域10的共享單車應(yīng)該調(diào)出1輛給區(qū)域2。以上即為根據(jù)模型得出的最優(yōu)調(diào)度方案。即說(shuō)明,在滿意度最優(yōu)的情況下,建立的整數(shù)規(guī)劃模型可以很好的解決增加車輛的問(wèn)題。與計(jì)算結(jié)果進(jìn)行比較,證明了模型的正確性與合理性。

  參考文獻(xiàn):

  [1]張婷,共享經(jīng)濟(jì)模式下共享單車管理策略研究小]現(xiàn)代營(yíng)刊),2017,(03):30.

  [2]劉亞楠.共享單車發(fā)展研究分析[]時(shí)代金融,2017,(08):251+254.

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文章標(biāo)題:基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的共享單車調(diào)度優(yōu)化

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