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Ji Ma1,2, Shenggen Zheng3, Shangjing Lin4

  • 1School of Network Security, Jinling Institute of Technology, Nanjing 211169, China.

Biomimetics (Basel, Switzerland)
|June 26, 2024
PubMed
概括
此摘要是机器生成的。

使用时间图卷积网络 (T-GCN) 优化共享自行车调度,用于需求预测和资源调度的遗传算法,提高了效率. 这种方法增强了城市的流动性,可以应用于其他物流挑战.

关键词:
在T-GCN.自行车共享服务时间安排优化优化时间空间需求预测

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科学领域:

  • 城市规划和交通物流物流.
  • 数据科学和物流中的人工智能.

背景情况:

  • 公共交通安排对于可持续的城市系统至关重要.
  • 自行车共享系统通过解决"最后一英里"问题来改善公共交通.
  • 共享自行车面临着需求波动和峰值使用等挑战,影响效率.

研究的目的:

  • 开发一个全面的方法,用于时空需求预测和自行车发货优化.
  • 提高共享自行车系统的效率和用户满意度.
  • 为不确定需求的运输调度问题提供可扩展的解决方案.

主要方法:

  • 一个时间图卷积网络 (T-GCN) 模型被设计用于预测共享自行车需求.
  • 使用遗传算法开发了一个优化解决方案,用于自行车调度,考虑到容量,距离和成本.
  • 该方法使用现实世界共享自行车操作数据进行了验证.

主要成果:

  • T-GCN模型有效地预测了短期共享自行车需求.
  • 基于遗传算法的优化提供了一个完整的调度解决方案.
  • 综合方法在优化共享自行车操作方面表现出有效性.

结论:

  • 拟议的方法成功地将需求预测与共享自行车调度的资源安排相结合.
  • 这一综合方案为优化城市流动性和资源配置提供了可行的解决方案.
  • 该方法可以扩展到其他具有可变需求的运输和库存管理问题.