47、车辆路径规划中的主动式策略与算法研究

车辆路径规划中的主动式策略与算法研究

在车辆路径规划领域，为了更高效地满足客户需求、应对动态变化的交通状况和客户需求，一系列先进的理论和算法不断涌现。本文将深入探讨主动式车辆路径规划问题，包括相关理论、算法以及实际应用案例。

1. 研究背景与相关工作

在车辆路径规划问题的研究中，已经有许多学者做出了贡献。Bopardikar 等人使用有向无环图结构描述动态需求下的车辆路径问题，并为车辆运营商设计了路线优化策略。Ferrucci 等人将主动式理论应用于车辆路径问题，提出了一种新的主动式实时控制方法，以解决以应急配送为核心的动态车辆路径问题，该方法利用历史请求信息预测未来需求，并结合禁忌搜索算法，使车辆在请求到来之前前往可能的区域。此外，还有研究提出了智能交通系统的解决方案，如 GARUDA 系统，可避免交通拥堵、重新规划路线并主动通知司机。Martuscelli 等人提出了一套协议集，采用基于车辆密度和位置的数据包路由策略，提高了数据包路由性能，并增加了车辆自组织网络（VANETs）对实时路况的提前预测时间。Soon 等人提出了基于主动式信息素的绿色车辆路径模型，充分利用交通信息系统提供的信息，引导车辆避免拥堵、减少停车次数，从而降低燃油消耗，同时引入改进的动态 k 最短路径算法降低算法的时间复杂度。

2. 主动式车辆路径规划问题描述

主动式车辆路径规划问题涉及在一定服务范围内，有静态和动态需求的客户。具体步骤如下：
1. 客户分类与目标客户确定 ：使用前景理论计算每个动态客户的前景值，将具有高前景值的动态客户与所有静态客户组合成新的目标客户群体。
2. 服务区域划分