城市出租车合乘系统智能优化及关键技术研究

项目名称： 城市出租车合乘系统智能优化及关键技术研究

项目编号： No.61364026

项目类型： 地区科学基金项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 何瑞春

作者单位： 兰州交通大学

项目金额： 45万元

中文摘要： 城市交通拥堵是一个各级政府重点治理、学者们高度关注的热点问题。出租车交通作为城市公共交通的重要补充形式，具有方便、快捷、舒适、灵活等特点，但出租车在时空上分布的不均衡，导致空车、低实载率、打车难等问题突出。出租车合乘因其既充分利用道路资源又减少车辆空驶，成为缓解城市交通拥堵的一种有效方式，城市出租车合乘及其智能优化是一个十分重要的研究方向。本课题在深入分析出租车市场效率及其合乘组织模式的基础上，对出租车系统中管理者、运营者、出行者三类参与者进行博弈分析，提出出行者非合作博弈模型、领导者-追随者博弈模型，设计基于聚类的实时合乘配对智能优化算法，建立合乘路径选择优化模型、合乘费率优化模型及合乘计价多目标优化模型，并设计智能优化算法对模型求解，从不同视角、不同深度揭示合乘问题的本质。本研究不仅具有良好的理论价值，而且可为交通管理提供科学决策依据，为合乘方式在私人、社会车辆推广运用进行科学探索。

中文关键词： 出租车合乘；博弈分析；聚类分析；智能优化；行为分析

英文摘要： Urban traffic congestion is a hot issue which forms the focus of urban traffic management and attracts the attention of researchers. Taxi, as an efficient compensation for urban public transportation, bears the advantages of being convenient, fast and com

英文关键词： taxi pooling；game analysis；clustering analysis；intelligent optimization；behavior analysis