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基于大数据分析的网约车出行模式挖掘与优化系统设计与优化随着科技的不断发展和人们对出行方式的需求不断增加，网约车行业已经成为现代城市出行的重要组成部分。
然而，如何优化网约车出行模式，提高服务质量和客户满意度，成为了行业内亟待解决的问题。
基于大数据分析的网约车出行模式挖掘与优化系统的设计和优化，可以帮助运营商更好地了解用户需求，提高服务效率，实现双赢局面。
首先，基于大数据分析的网约车出行模式挖掘是指通过收集大量的出行数据，对用户的出行特征进行深入分析，从而挖掘出潜在的出行模式和用户需求。
这些数据包括用户的出行时间、出行目的地、乘车时长、乘车费用等信息。
运营商可以通过分析这些数据，找出用户的出行倾向和偏好，并根据需求进行相应的调整和优化。
例如，通过分析用户的出行时间和目的地，可以确定高峰期和热门目的地，提前加派车辆，确保能够满足用户的需求。
其次，网约车出行模式的优化是指通过分析大数据，优化网约车的调度与分配，提高服务效率和客户满意度。
基于大数据分析的网约车出行模式挖掘可以帮助运营商更好地了解用户的出行需求，将车辆按照需求分配到合适的位置，减少乘车等待时间，提高服务的及时性和可靠性。
此外，它还可以根据用户的反馈和评价，及时调整车辆和司机的质量，提高服务水平和用户满意度。
设计与优化基于大数据分析的网约车出行模式的系统，需要考虑以下几个方面：1. 数据收集与存储：建立合理的数据收集和存储机制，确保能够及时准确地收集和存储大量的出行数据。
同时，需要保证数据的安全性和隐私保护，确保用户的个人信息不被泄露。
2. 数据分析与挖掘：运用数据挖掘和机器学习算法，对收集到的出行数据进行深入分析，挖掘出潜在的出行模式和用户需求。
同时，需要建立有效的数据模型和算法，实现对大数据的高效处理和分析。
3. 调度与分配优化：通过分析用户的出行特征和需求，建立智能化的调度与分配系统，将运力进行合理分配，提高车辆利用率和服务效率。
同时，需要考虑到实际情况中的各种约束条件，如道路情况、司机可用时间等。
网约车调度优化方法研究随着移动互联网的快速发展，网约车行业在城市出行领域的份额不断增加。
然而，由于网约车数量庞大、服务范围广泛，调度优化成为了一个重要的问题。
网约车调度优化旨在通过最佳的路线规划和车辆资源分配，提高车辆利用率，减少空驶率，并为乘客提供更高效、便捷的服务。
一、调度问题的定义网约车调度问题是指在给定时空范围内，根据乘客需求和车辆可用情况，将乘客分配到最合适的车辆上，并通过合理的路径规划，使得整个系统的服务质量最优。
这是一个涉及多方面目标的复杂的决策问题。
二、调度优化方法研究1. 车辆分配策略车辆分配是网约车调度优化的核心问题之一。
有两种主要的分配策略：静态分配和动态分配。
静态分配是指预先将车辆分配给乘客，然后对所有分配的请求进行排序，并尽可能选择最短路径来完成乘客的需求。
这种分配策略适用于某些高峰时段或者特定区域的需求较为固定的情况。
动态分配是指根据乘客即时的需求和车辆的实时位置来进行分配。
这种分配策略可以根据实际情况灵活调度车辆，提高系统的效率和服务质量。
常见的动态分配方法有基于贪心算法的最近车辆优先分配、最优匹配分配以及基于深度学习的分配模型等。
2. 路径规划算法路径规划算法是网约车调度优化必不可少的一部分。
常用的路径规划算法有最短路径算法、最小费用路径算法、模拟退火算法等。
最短路径算法是指在图中找到两个节点之间的最短路径。
例如，Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法可以用于寻找两个节点之间的最短路径。
通过将司机位置和乘客需求作为节点，将道路网络建模成图，可以通过最短路径算法来确定最佳的路径规划。
最小费用路径算法是指在路径规划中考虑与距离相关的费用因素。
例如，某些时段的道路通行费相对较高，如果考虑费用因素，就需要选择费用最低的路径。
最小费用路径算法可以考虑时间成本和费用成本，提供更优化的路径规划结果。
模拟退火算法是一种基于概率的全局优化算法。
该算法模拟材料的固态转变过程，在解空间中寻找全局最优解。
网约车平台车辆调度和路线优化管理制度传统的出行方式逐渐被网约车平台所代替，网约车已成为人们出行的重要选择。
然而，为了真正提供便捷高效的服务，网约车平台需要建立有效的车辆调度和路线优化管理制度。
本文将探讨网约车平台车辆调度和路线优化管理制度的重要性，并提供一些可行性建议。
一、车辆调度的重要性车辆调度是网约车平台运营过程中的核心环节。
一个有效的车辆调度系统能够保证车辆的合理利用，提高接单率和乘客满意度。
同时，合理调度车辆还可以降低平台的运营成本，提高整体盈利能力。
1.1 调度任务分配在车辆调度过程中，平台需要将接单任务分配给附近合适的车辆，以确保尽快响应乘客的需求。
针对不同的时段和地区，平台可以采用不同的调度策略，如按距离优先、按收益优先等。
1.2 调度算法优化为了提高调度效率和减少等待时间，网约车平台可以借助优化算法进行车辆调度。
这些算法可以考虑车辆实时位置、预计乘客上车点、交通状况等因素，从而实现最佳的路线规划和车辆分配。
二、路线优化的重要性路线优化是提高网约车运营效率和乘客出行体验的关键。
通过合理规划司机的行驶路线，可以减少空驶里程，提高搭载率，降低碳排放量，并缩短乘客的等待时间。
2.1 实时路况监测网约车平台应当配备实时路况监测系统，通过收集和分析交通数据，根据道路拥堵情况为司机提供最佳行驶路线。
平台还可以根据历史数据和事件预测模型提前规避交通事故或拥堵路段。
2.2 智能导航系统为了帮助司机快速到达目的地，网约车平台应当配备智能导航系统。
这些系统可以根据实时交通状况、路线偏好和乘客要求提供最佳的行驶路线和导航指引，降低司机操作负担，减少路线选择错误和拐弯迟疑。
三、车辆调度和路线优化管理制度建议针对车辆调度和路线优化，网约车平台可以制定以下管理制度：3.1 调度中心设立平台应成立专门的调度中心，负责监控车辆实时位置、路况信息，协调任务分配和路线规划。
调度中心应配备专业的操作人员和调度算法工程师，确保调度过程的高效准确。
网约车出行平台的数据分析与优化研究随着智能科技的快速发展，网约车成为现代城市出行的主要方式。
各大网约车出行平台通过使用大数据技术，对用户的行为和需求进行分析，从而更好地优化服务和提高用户体验。
一、数据收集和分析在网约车出行平台的背后，有着大量的数据需要收集和分析。
这些数据包括用户的出行地点、时间、乘车距离、乘车时间等信息。
平台会通过各种手段，如用户的手机GPS、乘车时间记录、支付信息等，收集这些数据。
收集到的这些数据将会被分析和利用，以完善平台的服务。
通过对用户的行为和需求进行分析，平台可以更好地了解用户的出行习惯和偏好，从而优化出租车费用和提高服务质量。
例如，平台可以了解用户在什么时间、什么地点会更需要出租车服务，以便为用户提供更好的服务。
二、出租车调度优化出租车调度是网约车出行平台上最重要的一环。
根据不同的需求和情况，平台需要做出最优的调度决策。
传统的出租车调度方式，往往是按照出租车的位置、距离等信息进行调度。
而网约车出行平台则会基于海量数据和深度学习算法，进行更为精准的调度。
平台运用算法和数据分析，能够预测出售出的车票数量以及市场需求追踪等。
平台收集到的数据还可以用于分析某些情况下的需求推理，例如假设在某些旅游景点或商业中心地区需要更多的出租车，而在其他地方需要较少，平台就可以根据这些数据做出更好的调度决策。
三、行业竞争分析网约车出行平台之间的竞争日益激烈，如何分析竞争对手并制定有效的竞争对策，成为了网约车出行平台的重要问题之一。
数据分析可以帮助平台分析竞争对手对市场份额的影响，以及对市场的影响等。
数据分析可以为平台提供更多的市场营销和产品决策方面的观点，消除产品和服务中存在的不足或缺陷，保持竞争的优势。
四、用户体验对于用户而言，出租车的服务质量和用户体验非常重要。
平台需要根据用户的行为和需求，提供更加优质和人性化的服务。
数据分析可以通过对用户消费习惯、行为、需求等信息的分析和研究，为出租车平台提供更加全面、有效、有针对性的服务，以提高用户体验。
网约车平台运营模式的分析与优化随着智能手机的普及，网约车已经成为人们生活中必不可少的一部分。
市场上众多的网约车平台如滴滴、优步、小桔车分享等，都已经占据了市场的大部分份额。
然而，这些平台也面临一些问题，例如高昂的价格、不稳定的服务质量等。
为了解决这些问题，我们可以分析和优化网约车平台的运营模式。
一、网约车平台的运营模式网约车平台的运营模式一般包括用户、司机和平台三个主要的角色。
用户需要通过APP选择合适的车辆类型、路线、时间，然后等待司机接单。
司机收到订单后，前往指定地点接客人。
然后，他们会用APP导航到目的地，结束行程后，用户支付车费，然后平台抽取一定的佣金。
二、网约车平台存在的问题虽然网约车平台运营模式的优势在很多方面，然而也存在一些问题。
1、价格难以接受由于市场逐渐成熟，很多网约车平台已经不再推出优惠活动，价格也不断上涨。
对于一些价格敏感的用户来说，这种高昂的费用难以接受。
2、服务质量不能保证网约车从业人员的身份和车辆的品质很难得到保障，因此，一些用户反映，穿衣比较差、车辆状况较差，有的甚至质量无法保障。
3、黑车司机的出现网约车平台中也有一些不良司机，他们用自己的车辆来进行非法运输。
这些车辆可能没有保险，也没有接受严格的安检。
三、优化网约车平台的运营模式为了解决这些问题，我们可以分析和优化不同的方面，如车辆选择、接单策略等。
1、优化车辆选择网约车平台应该对车辆进行分类，为不同的用户提供不同的服务。
例如，为价格较高的用户准备高档汽车，为价格较低的用户准备经济型汽车。
2、优化订单派单针对服务质量差的司机，网约车平台可以建立消费者保障基金，对违规司机进行限制和整顿，以确保车辆的质量和服务质量。
3、实名制认证网约车司机的身份认证和车辆信息认证非常重要。
网约车平台应该建立健全的认证机制，以防止非法司机的出现。
4、引入价格竞争机制为了降低价格，网约车平台也可以引入竞价机制，让用户自行选择合适的价格和车辆。
网约车共乘算法与优化模型研究随着城市化进程的加速和出行需求的增加，网约车交通工具的使用量逐渐增加。
然而，网约车行业也面临着许多问题，其中之一就是单一乘客的成本高昂和资源浪费。
为了解决这一问题，研究者们开始着手研究网约车共乘算法与优化模型，以提高乘车效率和降低成本。
网约车共乘算法的研究可以大致分为两个方面：配对算法和调度算法。
配对算法负责将多个乘客根据出发地点和目的地点进行智能匹配，而调度算法则负责将配对成功的乘客安排到同一辆车上，以最大化利用车辆空间和共享出行成本。
在网约车共乘算法的研究中，一个关键的问题是乘客匹配。
乘客的目的地和出发地点不同，而且他们的乘车时间也可能不同。
因此，需要一个智能的匹配算法来解决这个问题。
一种常见的方法是使用启发式算法，例如遗传算法、模拟退火算法或蚁群算法等。
这些算法可以根据各种因素（如距离、时间和费用等）为每个乘客找到最优的匹配方案。
配对成功后，调度算法负责将乘客安排到同一辆车上。
调度算法需要考虑多种因素，如车辆容量、路线规划和时间窗口等。
此外，在实际应用中，还需要考虑到实时数据的不确定性和变化性。
因此，调度算法需要具备一定的实时性和鲁棒性。
一种常见的调度方法是基于规则的调度，根据预定义的规则和优先级安排乘客上车。
另一种方法是使用最优化算法，例如动态规划、整数规划或线性规划等，以最小化总成本或最大化总效用。
不同的网约车共乘算法具有各自的优缺点。
传统的启发式算法在实时性和鲁棒性方面表现较好，但往往无法得到最优解。
而基于最优化算法的方法可以得到较好的解决方案，但计算复杂度较高，不适用于实时应用。
因此，研究者们正在尝试将这两种方法相结合，以兼顾实时性和优化性能。
一种常见的方法是使用混合调度算法，通过将启发式算法与最优化算法相结合，以达到更好的性能。
除了算法研究，网约车共乘优化模型也是非常重要的研究方向之一。
优化模型可以将网约车共乘问题转化为数学模型，并使用数学优化方法求解。
网约车平台的运营管理与优化随着移动互联网的快速发展，网约车平台逐渐成为人们出行的首选。
作为一种新兴的出行方式，网约车平台通过在线预约车辆服务，为消费者提供了更加便捷、灵活的出行体验。
然而，要想在激烈的市场竞争中取得领先地位，网约车平台需要进行运营管理与优化。
首先，网约车平台需要建立健全的车辆管理体系。
合理分配车辆资源是提高运营效率的关键。
平台运营方应根据地区的人口密度、交通流量和潜在需求等因素，合理确定车辆数量和分布。
在车辆选择方面，平台应加强对司机的筛选与培养，确保司机具备良好的驾驶技术和服务意识。
同时，建立车辆维护与保养机制，定期检修车辆，确保车况良好，为乘客提供安全可靠的出行服务。
其次，网约车平台需要进行行程优化与调度管理。
通过合理规划行程和调度车辆，可以提高平台的订单接单率和服务效率。
平台可以借助大数据分析和智能算法，实时监测路况信息、乘客需求等因素，优化司机的车辆分配和调度。
通过预测客流高峰时段和热点区域，平台可以提前调动车辆资源，减少乘客等待时间，提升用户满意度。
另外，网约车平台应注重用户体验与服务质量。
用户认知度和满意度对于平台的成功运营至关重要。
平台可以通过推出各种优惠活动和积分回馈政策，吸引更多用户使用平台服务。
同时，加强用户反馈与投诉处理机制，及时解决用户遇到的问题，提高用户对平台的信任感。
人性化服务也是提升用户体验的重要手段，平台可通过培训司机，提升他们的服务意识和沟通能力，让乘客感受到更加友好和温暖的出行体验。
此外，网约车平台还应注重安全保障措施。
乘客的安全和司机的安全都是运营管理和优化的重点内容。
平台可以通过加强乘客身份验证和司机信息核实，筛选出安全可靠的乘客和司机。
同时，加强对司机的背景调查和定期安全培训，提高他们的安全防范意识。
此外，平台还需要建立健全的投诉处理和应急机制，确保在紧急情况下能够及时响应和处理，保障乘客和司机的人身安全。
最后，网约车平台还应积极拓展合作伙伴关系。
面向网约车平台的车辆调度优化算法研究车辆调度是指将一定数量的车辆分配到不同的任务、不同的路段或不同的作业场所等，以完成各项工作任务，同时尽量减少车辆的运输成本和时间成本，提高运输效率和经济效益。
随着网约车行业的快速发展，如何在保证安全的前提下，最大程度地利用现有车辆资源，提高车辆使用率和运输效率，成为网约车平台需要解决的重要问题。
本文将讨论面向网约车平台的车辆调度优化算法。
一、车辆调度优化算法的意义车辆调度优化算法是指在保证各项约束条件的前提下，得到最优的调度方案，以达到最大程度地利用车辆资源，提高运输效率和经济效益的效果。
在网约车平台中，车辆调度优化技术是解决车辆配送问题的核心技术之一。
通过车辆调度算法，可以将车辆和配送任务进行匹配，减少空跑，减少配送时间和成本，提高资源利用率，提升网约车平台的市场竞争力。
二、常见的车辆调度优化算法1. 贪心算法贪心算法是一种基于贪心思想的算法，它将问题分解为一个个子问题，每个子问题都采用最优的策略，最终得到全局最优解。
在车辆调度中，贪心算法通过选取最近的一个未被配送的订单进行分配。
虽然贪心算法在算法的时间复杂度和计算效率上有很大的优势，但不一定能得到全局最优解。
2. 遗传算法遗传算法是一种模拟自然遗传过程的优化算法。
它通过模拟自然进化过程，利用自身的基因优良性进行筛选，以达到不断演化直至全局最优解的目的。
在车辆调度中，遗传算法通过对车辆和订单进行基因编码，通过交叉、变异等操作生成新的个体，不断筛选最优的车辆调度方案。
3. 神经网络算法神经网络算法是一种基于大规模并行、非线性、分布式处理的计算模型，它能够模拟神经元之间的信息传递，具有较强的适应性和容错性，并可以处理大量的数据信息。
在车辆调度中，神经网络算法可以通过收集大量的历史数据，分析并学习车辆配送路径和配送任务，通过神经网络模型，得到最优的车辆调度方案。
三、网约车平台中的车辆调度优化算法实践网约车平台的车辆调度问题是一个典型的动态车辆调度问题，不仅需要考虑路线规划、司机安排等问题，还需要考虑乘客需求、交通状况等实时变化的因素。
网约车调度与路径优化问题研究引言：随着出行方式的改变和移动互联网的发展，网约车行业的崛起成为现代城市中重要的交通选择。
然而，高峰期时网约车的供需失衡、拥堵路线选择不当等问题日益突出，影响了乘客的出行体验和运营效率。
因此，研究网约车调度与路径优化问题具有重要的现实意义。
1. 网约车调度问题的研究现状网约车调度问题是指在给定一系列乘客请求的情况下，合理安排车辆分配和路径规划，以最大程度地满足乘客的需求和提高车辆的利用率。
目前，网约车调度问题的研究主要包括静态调度和动态调度两个方面。
静态调度是指在乘客请求发生前就确定车辆的分配和路径规划，如基于双目标优化模型的调度方法、启发式搜索算法等。
动态调度是指在乘客请求发生后实时调整车辆的分配和路径规划，如贪心算法、遗传算法等。
目前，研究者们在网约车调度问题上取得了一定的研究成果。
2. 网约车调度问题的挑战然而，网约车调度问题依然存在一些挑战。
首先，乘客请求的时间和空间分布不均匀，且在高峰期会出现供需失衡的情况，这对调度算法的效率和准确性提出了更高的要求。
其次，网约车行业的竞争日益激烈，调度算法不仅需要满足乘客需求，还需要考虑成本最小化和运营商利润的最大化。
此外，交通拥堵问题也给网约车调度带来了一定的不确定性。
3. 网约车路径优化问题的研究现状网约车路径优化问题是指在给定一系列乘客请求和车辆分配的情况下，选择最优的路径安排以减少行驶距离和时间，提高车辆的运营效率。
目前，路径优化问题主要包括集中式和分布式两种解决方法。
集中式方法是指在一个中心控制器的指导下进行路径规划，如遗传算法、禁忌搜索等。
分布式方法是指由各个车辆独立进行路径规划，并通过信息交流实现路径的协同优化，如自组织粒子群算法、智能体强化学习等。
这些方法在网约车路径优化问题中取得了一些进展。
4. 网约车调度与路径优化问题的解决方法针对网约车调度与路径优化问题，可以采用综合策略的方法来解决。
在静态调度阶段，可以利用双目标优化模型综合考虑乘客需求和运营成本，通过启发式搜索算法等进行路径规划。
基于互联网的同城配送车货匹配模式及路径优化研究随着信息技术的快速发展,以及移动终端的不断普及,我国已全面进入"互联网+"时代,"互联网+物流"的新业态也应运而生。
为了充分利用社会闲散运力资源,避免同城配送中"分单"运输带来的运力资源浪费,本文打破传统"分单"配送方式,考虑将确定性配送订单与随机性配送订单进行"拼单"配送。
归纳总结了目前国内典型车货匹配模式,并提出目前适合当下"互联网+"时代背景的创新型车货匹配模式(下文简称"创新模式"),并在此基础上对配送路径优化进行建模和求解。
首先,总结归纳了国内外关于基于互联网的物流平台、车货匹配模式和配送路径优化的研究现状,并结合目前我国车货匹配运作现状,详尽的归纳总结出目前国内5类经典车货匹配模式,分析各模式运作流程、盈利模式、优缺点及适用范围,在此基础上,构建基于互联网的同城配送创新型车货匹配模式。
然后,结合"创新模式"和现实配送需求场景(确定性+随机性配送需求),构建基于"创新模式"的同城配送路径优化模型,并使用改进禁忌搜索算法对带时间窗的同时取送货问题进行优化求解,利用算例验证本算法的可行性和有效性。
且针对随机性配送需求,采用两大策略的局部搜索启发式算法来支援动态环境下的配送路径优化。
最后,将模型和算法应用到当下同城配送实际场景中,对上海市某日的同城配送路径进行优化求解。
通过与传统"分单"直接派车运输求解结果进行对比,得出结论:在基于互联网的"创新模式"下,确定性需求和随机性需求"拼单"运输可以大大的缩短系统总体配送时间,减少车辆使用数,实现节能减耗,提高社会运力资源的利用率,进而降低社会物流成本。
也说明本文构建的"创新模式"在同城配送中具有显著优越性。
1 网约拼车出行路径优化模型网约拼车出行匹配与路径优化问题，需要合理规划拼车乘客，优化网约车行驶路线，最终达到尽可能多的乘客成功搭乘、拼车总费用最少以及平均乘客满意度最高。
对此给出以下流程图、问题假设、定义、模型及算法。
1.1问题界定及假设平台内车辆的调度，是在信息查询完成乘客匹配之后进行的，本质上是车辆路径问题（Vehicle Routing Problem，VRP问题）。
根据路径规划信息是否可以改变，车辆调度可以分为静态车辆调度问题和动态车辆调度问题。
因此拼车出行模式也可分为静态拼车模式和动态拼车模式。
静态拼车模式意为规划车辆路径所需的信息在路径规划前均为已知，不会随时间的变化而发生改变。
一旦开始路径规划，所知的确定信息不再改变。
本文研究的网约拼车出行匹配与路径优化问题指的是在某个区域里，有多辆网约车在行驶，其起止位置、行驶路线、剩余座位以及行驶速度都不一样，且区域内有多名拼车乘客有较为明确的、同时可能附带各自个性化的拼车出行需求，属于带有时间窗无换乘的多车辆静态拼车模式，具有车辆、时间、容量、出发点和目的地、出行顺序等限制。
据此对本问题模型做以下假设：（1）拼车乘客和车辆的出发位置和目的地在路径规划前都已确定；（2）平台内车辆数量充足，但又具有总数限制；（3）一辆车可以接受多名乘客的拼车请求，但每位拼车对象只能接受一辆车的服务，不存在换乘问题；（4）每辆车上的乘客数量在任意时刻不能超过该车的最大容量，本文设置最大搭载容量为3；（5）途中禁止由于车辆客容量的暂时空余随机接受其他乘客；（6）不考虑车辆的停车、启动时间和乘客上下车时间；（7）车辆的行驶路径须先通过乘客出行的起点再到目的地；（8）有关的地理位置信息用两点间的直线距离表示，忽略其他地理问题的限制； （9）所有车辆以相同的匀速在规划路径上通行，不考虑各种交通状况；（10）根据交通流均衡原理，路径最短并不等同于行驶时间最少。
实际路况中，以行驶时间最短为研究目标具有不稳定的复杂性，难以分析，因此本论文的目标为拼车出行服务乘客人数最多的情况下，客户满意度最高，并且拼车成本最低。
（11）目标函数: 本文需要考虑的是选择路线匹配的乘客，制定最优行车路线，以合乘总成本最小为目标，总成本包括时间成本、行驶成本以及车辆的固定成本。
1.2 变量设置及定义(1)集合M={0,1,2,..., m}，节点0代表的是车辆和乘客的起点，即上车点的集合，M\{0}，表示乘客和车主下车点的集合;K={1,2,...,k,...,K}表示车辆集合。
Z :所研究区域内所有点的集合; (2)变量1.研究区域内拼车乘客的数量为m ，P ={1, 2,…，m }为所有需要搭乘的乘客集合，乘客需求点的数量为M （M ≤2m ），i 、j 为乘客需求点的序号，i =0，1，2，...，（M -1），j =0，1，2，...，（M -1）；2.研究区域内平台的车辆数量为n ，D ={1, 2,…，n }为所有车辆的集合，所有车辆的起终点至多为2n ，包括所有乘客的出发地和目的地；3.kX ij :取值0或1若kX ij =1，则说明车辆k 有由站点i 驶向站点j 的过程;若kX ij =0,则说明车辆k 没有由站点i 驶向站点j 的过程。
kX ij为决策变量， 4.i t 车辆到达客户i 的时间，t 0= 0，此处不考虑服务时间; (3)参数V ，私家车的总数量; Q ，车辆的最大载容量;i ee 为可接受的最早到达时间，i ll 为可接受的最晚到达时间。
i q 在节点i 处下车的乘客数量，在车队起点位置，q 0=0; ij t 车辆从i 到j 的行驶时间; ij d 客户点i 与客户点J 之间的距离;c,单位距离的行驶成本;f C ，车辆固定的启用成本;Cost k :为车辆k 在行驶过程中所有的费用。
分为固定费用和动态费用两部分，其中动态费用是根据运行过程中搭载的乘客数量和距离动态计算的。
kx k u U u kk k n kq S acfc Cost 1**1-∑-+= （2）式(2)中，ku S 表示站点X u 到站点X u-1之间的距离，kx n q 1-表示车辆k 在站点X u-1时车上的乘客数量。
10.时间窗及惩罚函数随着生活质量的提高，人对服务质量(包括时间敏感度)的要求变得愈来愈高。
若车辆由于某些原因，未在规定时间内把乘客送到目的地，对乘客的心理上必会产生一定的负面影响，也会影响下一次的出行方式的选择，所以必须考虑因违反乘客的时间窗约束而产生的无形成本。
本文把时间惩罚成本作为衡量乘客心理满意程度的标准。
合理的惩罚成本是很重要的，它可使乘客和司机都得到有利的保障，提高服务品质，一般惩罚成本额度的决定是由客户满意度和成本之间的偏差确定的，但是有一个共同点，即车辆的到达时间若离时间窗愈多，那么惩罚成本就会愈高。
[e i ,l i ]是乘客希望服务的最佳时间窗，若提前或延迟，都会影响乘客的计划，即对乘客产生一定的损失，为弥补损失，服务车辆需承担一定的罚金(结合实际，如给乘客一定的优惠券，或者一定的折扣等等)，显然，延误越久，就会产生越高的惩罚成本。
[ee i ,ll i ]是乘客可以接受的时间窗，即车辆必须在此范围内服务乘客，若超过此范围，即在ee i 之前或者ll i 之后到达，那么服务将无意义，乘客不会接受该服务。
总之，根据不同的实际情况，惩罚成本是不同的，可能是指数或者抛物线等增长，本文为简化问题，假设惩罚成本是线性增长，因此，在定义函数之前，对惩罚成本作以下假设:(1)用函数方式表示;(2)若乘客被服务的时间在最佳服务时间窗内，那么不需要支付惩罚成本; (3)宽度越窄的时间窗，相应惩罚成本的边际效应就会越高;(4)针对最佳服务时间窗，车辆提前或延迟，随着偏离的增大，惩罚成本也相应 的以直线形式增加。
惩罚函数表达式如下:i21i )(0)()(ll t l l t e e t ee l t f t e f t P i i i i i ii i i i i i i <<<<<<-=-=惩罚成本函数也可统一表示为:)0,max()0,max()(21i i i i i i l t f t e f t P -+-=其中，1f 为车辆提早达到客户点等待时产生的单位时间成本，2f 为延迟时单位时间的惩罚成本。
[e i ,l i ]是客户希望达到目的地的时间段，如果车辆“提早(即在e i 之前)到达节点i,那么客户就要等候，此时就会产生等待的成本)(1i i t e f -;如果车辆延误(即在时间窗l i 之后)到达客户i 的目的地，那么会对客户造成一定的影响，会产生一个延误成本)(2i i l t f -，如果车辆的到达时间在[e i ,l i ]内，时间成本为0。
根据实际隋况来确定1f 和2f 的取值，如对于对时间要求较高的客户，1f 和2f 取较大的值。
当其值取无穷大M 时，那么就可以转化成硬时间窗的问题，此时惩罚函数如下表示:)0,max()0,max()(i i i i i i l t M t e M t P -+-=硬时间窗和软时间窗的问题用图表示:1.3 数学建模在保证搭乘成功率最高的前提下，使得拼车后总成本最低建立网约拼车出行路径优化模型：∑∑∑∑∑∑====≠==++=Mi i i Mf k jKMji ijM ji i Kt p C xcdx Z 01j 01k 1j 01k )(min关于目标函数，第一部分是车辆的行驶成本，第二部分表示车辆的固定成本(即启用成本)，第三部分表示车辆的时间惩罚成本。
s.t.}0{\,101N j xMj i i k ji K k ∈=∑∑≠==（1）}0{\i ,101N xMij j k ji Kk ∈=∑∑≠==（2）式1和式(2)表示对每个乘客来说，为其提供服务的车辆有且只有一辆。
V xjkMj Kk ≤=∑∑==011m（3）式(3)表示使用的私家车数量不能超过车辆总数。
Kk Q xq Mj k ijiM ∈≤∑∑==,1i（4）式(4)是对车辆容载量的约束。
K k xMk ij∈≤∑=,11i （5）式(5)表示的是车辆的出发点都在车场，且每辆车在车场后面的节点不超过一个。
}0{\),(10N j t t xt ij i kijKk Mji i j ∈+=∑∑=≠= （6）式(6)是到达乘客目的地的时间的计算公式。
K k j i N j i t x H t j kij j i i ∈≠∈≤--+,},0{\,,)1(t （7）式(7)表示行驶路线上每一乘客与其后续乘客点的时间关系，车辆到达下一个节点的时间要晚于到达当前节点的时间，H 是一个很大的正数，用以保证当0x =kij 时，j ij i i t H t w ≤-++t ，自然成立。
}0{\,ee N i ll t i i i ∈≤≤ （8）式(8)是时间窗约束，保证乘客必须在规定的时间窗内到达目的地。
00=t （9）式(9)表示车辆出发时的时刻是0时刻。
否则行驶至需求点从需求点车辆，，j i k k ij⎩⎨⎧=01X （10）式(10)表示决策变量为0-1变量。
M l t M t e M t P i i i i i ∈-+-=i )0,max()0,max()(i ，（11）式(11)是惩罚函数的表达式。
本文所构建的数学模型具有以下三个特点:(1)目标函数和约束条件考虑的自然直观，容易理解，且较为全面，接近实际的隋况 (2)对时间惩罚成本赋予了新的意义; (3)模型具有较好的通用性和可扩充性。
2模型验证2.1测试数据本文的数据是基于己有文献中的带时间窗的车辆路径问题数据的基础，结合本文模型需要，对某些数据进行合理假设。
针对本文模型的测试数据算例是:一个区域，即所有车辆和乘客的出发地是一个，有六个客户点，即六个目的地，安排若辆车为若干个分别去往这六处目的地的乘客提供服务(区域编号为0，客户点的编号为1,2,...6)忽略车辆在客户点处的服务时间，车辆以50km/h 匀速行驶，节点间的行驶时间50/ij ij d t =o 位置分布图如图3.3所示，客户点之间的距离、时间、及相关的参数如表所示。
图2.1六节点的位置分布图表3.1 各节点间运输距离)(d km ij表3.2各节点间的运输时间) ( t h ij表3.3各节点的特征数据表3.4其它相关数据2.2测试结果基于这6个客户点的测试数据，在酷睿双核CPU, 1.7GHz, 4GB内存，Windows 10系统的计算机上运用LINGO 10.0软件求解本文构建的MVRMP模型。
模型的求解界面如图3.4所示。
