摘 要

论文分析了共享经济的典型代表互联网租车模式，发现车辆迁移可以解决该模式中存在的“潮汐现象”。同时考虑到互联网租车公司的运营成本和用户租车体验度之间的矛盾关系，提出了通过用户时间窗来平衡二者，从而在对带时间窗的车辆迁移问题研究的基础上，建立多目标车辆迁移模型，达到互联网租车公司成本最低和用户体验度最高的多重目标。在模型的基础上，设计遗传算法，将带时间窗的多目标车辆迁移问题抽象化，通过对用户全排列的自然数染色体编码、最佳个体保存法选择算子、类PMX交叉算子、倒位变异算子，将初始种群不断优化迭代，逐渐趋近于最优解，进而求解带时间窗的多目标车辆迁移问题。最后通过系统随机生成数据进行20次模拟实验，实验结果验证了模型和算法的可行性和有效性，对车辆迁移策略的制定有参考意义。

关键词：时间窗；遗传算法；车辆迁移；共享经济；互联网租车

Abstract

The paper analyzes a typical mode of sharing economic, Internet car rental, whose Tidal Phenomena is found can be solved by vehicle relocation. Considering the contradiction between the operating costs of Internet car rental companies and experience degrees of users, we present a method to balance the two by user’s time window, so that we can propose a multi-objective vehicle relocation model, which is based on the research on the problem of vehicle relocation with time windows, to achieve the goal which is the lowest cost of Internet car rental companies and the highest experience degrees of users. On the basis of the model, we design genetic algorithm(GA) and abstract the problem of vehicle relocation with time windows, through the user's full array of natural numbers chromosome coding, elitist individual preservation selection operator, PMX crossover operator, inversion mutation operator, we continue to optimize the initial population, gradually approaching the optimal solution, thus solving the problem of multi-objective vehicle relocation with time windows. Finally, randomly generate data through the system 20 times simulation experimental results verify the feasibility and effectiveness of the model and algorithm.

Key word: time windows; genetic algorithm; vehicle relocation; sharing economic; Internet car rental

目 录

摘要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究目的和意义 2

1.3 国内外研究现状 3

1.3.1 互联网租车模式研究现状 3

1.3.2 车辆迁移问题研究现状 3

1.4 本文架构 4

第2章 带时间窗的多目标车辆迁移问题建模 6

2.1 带时间窗的车辆迁移问题描述 6

2.1.1 基于用户体验的时间窗描述 7

2.1.2 车辆迁移过程时间描述 8

2.1.3 拖延时间与租车数量、迁移时间的关系 9

2.1.4 车辆迁移方式 10

2.2 带时间窗的多目标车辆迁移模型 11

2.2.1 模型前提假设 11

2.2.2 时间窗的惩罚函数 12

2.2.3 模型参数设置 12

2.2.4 带时间窗的多目标车辆迁移模型 13

第3章 带时间窗的多目标车辆迁移模型遗传算法设计 15

3.1 染色体编码 15

3.2 初始种群 15

3.3 适应度函数 15

3.4 选择算子 19

3.5 交叉算子 20

3.6 变异算子 21

3.7 终止进化 22

3.8 算法步骤 23

第4章 案例实验与结果分析 25

4.1 用户租车数据 25

4.2 车辆迁移策略实验过程 26

4.3 实验结果分析 31

第5章 总结与展望 34

5.1 全文总结 34

5.2 研究展望 34

参考文献 35

致谢 38

第1章 绪论

1.1 研究背景

随着物质生活水平的极大提高以及移动互联网技术的迅猛发展，共享经济已受到越来越广泛的关注^[1]。在2015年《政府工作报告》中，李克强总理提出“互联网 ”的概念，同年7月国务院发布的《国务院关于积极推进“互联网 ”行动的指导意见》指出要加速营造开放、包容、共享的社会经济运行新模式，以互联网为生产生活要素的重要共享平台。2015年11月27日，由AUP Media和智慧旅游网在上海联合主办了以“超越共享，共筑未来”为主题的2015中国共享经济峰会，在会上分享并探讨了共享经济热点话题和移动互联网时代的商业创新。

共享经济通过数字化平台促进了个人与个人之间的商品和服务的交换^[2]。通过互联网数字化平台提供的丰富信息和精准匹配推荐技术，在传统交易市场底层的零散、个人的商品和服务变得更容易接触到用户，同时个人物品和服务也能以闲置资源的形式进入市场，盘活了人力、资金和设施，有利于满足现有需求并激发潜在需求。

互联网租车作为共享经济早期的发展模式之一，是共享经济在移动互联网时代的典型且重要的代表。

起源于美国波士顿的互联网租车平台Zipcar通过RFID（射频识别）技术连接会员和车辆。其服务按小时收费，会员可登录Zipcar的网上预约平台或者通过电话搜寻需要的车，平台根据车辆与会员的距离，通过GIS电子地图罗列出推荐车辆的基本信息和价格，会员选择合适的汽车，确定预约并线下取车。用完后在规定的时间内将车开回原停车点，用会员卡上锁。公司通过网络寄发电子账单，产生的费用从用户信用卡上自动划账，快速便捷。德国豪车制造商戴姆勒旗下的汽车共享项目Car2go在其基础上进一步改进，乘客只需用手机APP寻找附近的可租车辆，通过APP内置智能卡解锁汽车后即可按分钟租用。使用完毕后，不用将车开回原租赁站点，而是交付到市区内任何合法停车点，即可通过APP用银行卡或支付宝完成付费。其费用以柏林为例，服务计费标准为0.29欧元/分钟，接受中途停车等待业务，停车时按0.19欧元/分钟。Car2go目前已在柏林、华盛顿、多伦多等29个城市运营，共投入约12.5万辆车。在国内，重庆已开始试点该业务，首期将投放数百辆蓝白色系的smart轿车。