摘要：共享单车系统需解决各个共享站点的供需平衡,这是一个复杂的NP-hard问题。针对共享单车系统的特点,提出一种基于供需关系的站点分块策略,并结合所提模型设计了相应的双层禁忌搜索算法进行求解。供需关系分块策略通过不足站点和过饱和站点之间的配对形成能自给自足的站点集;双层禁忌搜索算法分别基于分块站点集和站点集内部进行双层禁忌搜索,并通过一个嵌套变异算子,增强两层搜索间的信息交流,在提高算法搜索能力的同时增添解的多样性。应用提出算法求解共享单车再平衡国际基准实例,实验结果显示提出算法能在100 s内获得150站点以内的较优解,降低作业周转库存80%以上,同时减少作业所需货车数至5辆以内。与同类算法对比,在目标函数求解结果和算法求解时间上均表现出显著优越性。

摘要：共享单车再平衡问题(BRP)是单一商品旅行商问题(1-PDTSP)的扩展,是一类NP难问题。针对已有算法求解速度慢,不利于实现实时调度优化的缺点,提出一种求解BRP的非代际遗传算法。基于个体搜索机制保留优异个体,设计线路交叉算子和k点破坏修复变异算子,引入破坏修复机制,当算法收敛变慢时自动生成新个体进入种群以避免陷入局部最优解。应用BRP标准算例测试表明:在小规模算例上该算法均能找到最优解,平均CPU消耗为3.8 s;在中等规模与大规模算例上,该算法找到9个算例的最优解,并且其运算速度相较于分支定界算法和线路破坏与修复启发式算法提升77%以上。