关于采用人工鱼群算法优化共享汽车停放网点的研究

简介：
本研究探讨了利用人工鱼群算法优化共享汽车停放网点布局的问题，旨在提高车辆利用率和用户满意度。通过模拟鱼群行为，寻找到最优停车点配置方案。 为了提高共享汽车运营中的车辆与客户匹配效率，本段落对汽车停放网点的选址及建设规模进行了优化设计。通过改进传统的人工鱼群算法并引入差分进化技术，将人工鱼群划分为开发集和探索集两部分，并为这两部分设置了不同的步长和视野参数，实现了差异化并行进化策略，从而增强了搜索最优解的能力。 此外，文中还创新性地使用了判定概率机制来调整聚类、跟随等行为模式，在不同集合之间高效传递信息的同时降低了算法复杂度。基于实际共享汽车运营数据的测试结果显示，在有限成本条件下，该优化方案能够使供需匹配问题得到67%的改善。改进后的算法平均运行时间为56.25秒，相比之下传统方法需要89.35秒才能完成计算任务，显示出显著的时间效率优势。