免费A级毛片在线播放不收费,国产麻豆剧传媒精品国产av,最近最好的2019中文,最好看免费观看高清电影大全

學校名稱

長沙理工大學

學生姓名

學  號

專      業

性 別

入 學 年 份

彭家睿

201547100109

應用統計專業

女

2015年

聞  珺

201553100106

信息與計算科學專業

女

2015年

藍俊怡

201564100129

應用數學專業

男

2015年

指導教師

黃創霞

職稱

教授

指導教師

李立軍

職稱

講師

項目所屬

一級學科

數學

項目科類(理科/文科)

理科

學生曾經參與科研的情況：

彭家睿：項目負責人。長沙理工大學數統學院2015級應用統計學專業大三學生，曾在學生會任職，現任班級心理委員，積極參與學校勤助科研活動。對社會經濟研究有濃厚的興趣，專業知識掌握良好，有一定的數據處理能力。

曾參加2015年第二屆 “理工杯”數學建模競賽；

2018“美國數學建模競賽”。

聞珺：項目成員。長沙理工大學數統學院2015級信息與計算科學專業大三學生，歷任校學生會辦公室干事、副主任；現任校學生會權益部部長。思維敏捷，行動力強，執行力高，具有創新精神。

曾參加2016年“電工杯”；

2017年“高教杯”；

2018“美國數學建模競賽”。

藍俊怡：項目成員。長沙理工大學數統學院2015級數學與應用數學專業大三學生，曾任創業委員，后連續兩年任職班長。有創新性思維，科研熱情高。

曾參加2015年第二屆“理工杯”數學建模競賽；

2016年華中杯數模競賽；

2016年趣味數學競賽；

2016年第三屆“理工杯”數學建模競賽。

指導教師承擔科研課題情況：

黃創霞，男、1977年11月生，教授、碩士研究生導師，中共黨員，長沙理工大學數學與統計學院院長。2006年6月獲湖南大學應用數學專業博士學位，主要從事神經網絡與時滯動力系統、復雜網絡、金融風險管理等領域的研究。近年來,在泛函微分方程動力系統穩定性理論、經濟建模與金融統計分析等方面有一定研究，主持國家自然科學基金項目2項、教育部重點項目1項、湖南省杰青1項；主持中國博士后基金特別資助項目、一等資助項目、湖南省自科青年項目1項、湖南省教育廳重點項目等省部級科研課題10余項；主持湖南省學位與研究生教育教學改革研究課題和湖南省教研教改課題2項。在Journal of Differential Equations、IEEE Transactions on Neural Networks、Neural Networks 、Nonlinear Analysis：RWA等國際權威SCI雜志上發表科研論文50余篇（第一作者論文SCI檢索40余篇，論文被SCI引用500余次，ESI高被引論文5篇），目前為IEEE Transactions on Neural Networks、Nonlinear Analysis：RWA、Journal of Mathematical Analysis and Applications等20余種學術期刊的論文評審人。

2008年9月被評為湖南省高校優秀青年骨干教師；2010年12月入選湖南省新世紀“121”人才工程第三層次人選；2007年破格晉升副教授，2012年晉升教授。先后2次獲湖南省自然科學獎二等獎（2015年，排名第二；2009年，排名第五）；2014年9月獲湖南省第十五屆自然科學優秀學術論文二等獎（排名第一）；2016年7月獲“湖南省教育系統優秀共產黨員”榮譽稱號。

李立軍，男，長沙理工大學講師。近年來從事計算數學、神經網絡理論及其應用的研究。1993年畢業于湖南師范大學數學專業,1993年至今長沙理工大學數學與計算科學學院工作。主持一項湖南省教育廳項目《基于正交函數的非線性系統建?！?已結題)，發表論文多篇。

1、李立軍.On the convergence properties of the MPRP method with the standard Armijo line search.ANZIAM J., 55(E), pp. E79-E-89, 2014.

2、李立軍.The Effective Numerical Integration Method for Oscillating Functions[C]. ICICTA09,V4:681-683.( EI收錄)

3、李立軍. The Algorithm of Neural Networks on the Initial Value Problems in Ordinary Differential Equations[C]. ICIEA2007:813-815.(EI收錄)

項目研究和實驗的目的、內容和要解決的主要問題：

u 項目研究和實驗的目的

l 優化出租車載客的調度系統

l 優化城市交通網絡緩解交通擁堵

l 合理指派出租車以達到乘客費用少

l 提高出租車運營公司的收入

l 推進我國交通運輸的管理信息化進程

u 項目研究的內容：

出租車合乘業務是指路線相同或相近的兩位或多位乘客共同乘坐一輛出租車出行，系統根據合乘人數、乘車時間、實際路線等因素，分別計算出每位乘客的車費（通常低于各自獨乘時的車費）。司機收入則為所有乘客支付的車費總和。該業務可以在不增加運營車輛總數的情況下提高運力，有助于緩解打車難，提高出租車運輸效率，降低出租車空載率，而且能夠降低乘客出行成本，同時提高司機收入。因此，相當一部分乘客、司機愿意接受該業務，特別是在打車的高峰時段。

u 項目要解決的主要問題：

利用智能技術把車輛,道路和使用者緊密的結合起來，有效的解決交通問題，優化出租車運營公司的派車系統，使乘客的乘車費用和等待時間降低；合理利用出租車資源，提高運營商收入；

  所以在此我們主要做兩個大方面的分析：

2 出租車合乘系統的經濟性分析：

設計高效的合乘方案及其相應的算法，使乘客等待時間盡量短，所需出租車數量盡量少。該業務可以在不增加運營車輛總數的情況下提高運力，有助于緩解打車難，提高出租車運輸效率，降低出租車空載率，而且能夠降低乘客出行成本，同時提高司機收入。

2 出租車合乘項目指派的合理與優效：

根據希望乘客等待時間短和出租車公司使用的出租車數量少這兩個要求，建立了以所有乘客等待時間之和以及出租車利用數量占出租車總數的比例為指標的多目標規劃模型，利用模糊化方法將多目標轉化為單目標，利用貪婪算法基本思想，設計適合模型求解的算法流程。

國內外研究現狀和發展動態：

u 國外研究狀況分析：

自上世紀八十年代，國外學者開始對出租車的合乘進行研究，歐洲美洲部分國家已認同“拼車即合乘”可以減少城市的交通擁堵。綜合研究成果主要集中在車輛線路的匹配.Susan Shaheen針對目前的小汽車合乘研究，首先提出了各國汽車合乘的歷史與發展，并對它的使用進行縱向調查，對駕駛者和合乘成員進行調查和分析，得出結論.Robert Cervero 通過對出行乘客的需求進行調查，對目的、搭檔和消費度量等進行了分析，并重點討論了合乘模式及其優點.對合乘匹配問題的研究具有代表性的算法包含兩類，即精確算法如分支定界算法、k 度中心樹算法、動態規劃法、集分割和列生成法等；啟發式算法如遺傳算法、模擬退火算法、蟻群算法等.

Han分析新加坡的出租車管理制度，進行合乘費用研究發現其車輛稅收和燃油稅比較低，原因是出租車打車費用低于其它國家。并且電話或網絡預約出租車成功率高，一般在 30 秒內可成功進行預約，預約車輛會在 10 分鐘以內到達乘客指定地點。Williams 提出公平合乘概念，并對合乘的公平性進行闡述。另外許多學者在公平合乘基礎上提出不同算法的合乘費用模型，其中 Moni Naor 運用博弈論巧妙解決合乘的公平性難題。

u 國內研究狀況分析：

時至今日，國內學者對合乘的基本理論做了很多研究，包含合乘的發展現狀與趨勢、合乘的管理制度、組織模式等。主要的合乘研究是定性分析，只有少數學者做定量分析。其中主要對合乘的路徑選擇進行研究。對于合乘費用，大多采取偏向出租車司機利益的計算方法，對于乘客的利益考慮較少。極少學者研究乘客的個性化需求服務質量對合乘費用的影響。邵增珍等使用匹配度聚類算法研究了單車合乘問題,然而對于多車合乘問題沒有進行詳細探討.張瑾等利用模擬退火算法解決了出租車拼車問題,而該算法復雜度較高，對實時性要求高的合乘問題則難以實現.程杰等使用遺傳算法動態解決出租車合乘問題 ,該算法在對于出租車的出行目的地和與乘客匹配度問題沒有詳細進行論述.覃運梅提出司機、乘客雙贏模型，用 Floyd 法求出最短路以確定行駛路線，計算合乘乘車費用。鄒四發分析城市道路中實際問題對最短路徑網絡的影響。郭瑞軍運用矩陣迭代法求解網絡圖中的最短距離，確定最短路線，并針對某個道路網絡做分析論證。時至今日，國內學者對合乘的基本理論做了很多研究，包含合乘的發展現狀與趨勢、合乘的管理制度、組織模式等。主要的合乘研究是定性分析，只有少數學者做定量分析。

u 研究現狀總結：

在上述研究現狀中，國內外學者主要研究合乘的基本理論，如合乘的制度管理、路徑選擇與合乘費用等。但定量的研究較少，且定量研究主要考慮的是靜態情形下出租車司機與乘客間的信息匹配問題，這與實際乘客的動態需求不符。大多數研究選取最短路徑作為出租車的行駛路線，沒有考慮實際情況下道路擁堵、管制、突發交通事故等對行駛路線選擇的影響。但在合乘費用方面，研究內容相對較少，目前合乘費用考慮的因素與約束比較單一，一般都是采用固定的收費方法。比如任由司機進行報價宰客或者按照全程標準收費的百分之 80 進行收費等。此種收費方法比較簡單，但是沒有考慮乘客個性化需求、服務滿意度，車輛繞行距離及時間方面的約束，不符合實際合乘情況。在出租車合乘模式中沒有考慮乘客的個性化需求，且乘客個性化需求的選取沒有建立合適的指標體系。在合乘的費用優化方面，也沒有考慮乘客的個性化需求滿意度對合乘費用的影響。其次，合乘打車沒有與當下新興的手機合乘打車軟件結合，充分利用其預約功能、個性化需求等服務功能。

國內外學者對于出租車合乘研究的不足主要為：

（1）沒有考慮動態情形下，出租車司機與乘客間的信息匹配問題；

（2）沒有與當今日益普及的手機合乘打車軟件結合，充分運用其預約模式、個性化需求服務功能；基于乘客個性化需求的出租車合乘費用優化模型研究在用戶個性化需求不明確或基于情景變化下，提出手機信息服務系統應如何運作。Lai X 以模糊性能等級矩陣來結構化客戶需求，以此來獲取最佳的定制策略.

參考文獻：

[1] 徐婷，藍瑧，胡大偉, 等. 出行成本對居民出行方式的影響[J].交通運輸工程學報，2013，13(1)：91-97.

[2] 張道征，孫健，彭仲仁. 城市出租車系統綜合完備度指數研究及GIS 平臺實現[J]. 交通運輸系統工程與信息,2013,13(1):87-96.

[3] 胡繼華，黃澤，鄧俊，等. 融合出租車駕駛經驗的層次路徑規劃方法[J]. 交通運輸系統工程與信息,2013,13 (1):185- 192.

[4] Erik T, Ferguson and associates. The rise and fall of the American carpool: 1970?1990[J]. Transportation, 1997,24(4):349-376.

[5] 邵增珍，王洪國，劉弘，等. 車輛合乘匹配問題中服務需求分派算法研究[J]. 清華大學學報（自然科學版）,2013,53(2)：252-258.

[6] Dailey D J, Loseff D, Meyers D. Seattle smart traveler:Dynamic ride matching on the world wide web[J]，Transportation Research Part C, 1999,7(1):17?32.

[7] 邵增珍，王洪國，劉弘，等. 基于匹配度聚類算法的單車輛合乘問題[J].軟件學報，2012，23(2): 204-212.

[8] 張瑾，何瑞春.解決動態出租車拼車問題的模擬退火算法[J].蘭州交通大學學報，2008，27(3)：85?88.

[9] 程杰,唐智慧,劉杰,等.基于遺傳算法的動態出租車合乘模型研究[J]. 武漢理工大學學報（交通科學與工程 版）, 2013,37(1):187-190. 

本項目學生有關的研究積累和已取得的成績：

本團隊由大學三年級數學與統計學院同學組成，我們均完成了數學分析、高等代數與解析幾何、C語言、數學軟件、數據結構、運籌學、時間序列分析等數學與計算機課程的學習。團隊同學專業知識掌握牢固，學科綜合能力強。通過三年大學的專業知識學習，團隊數學基礎知識系統化，有敏銳的頭腦捕捉社會問題關心社會實踐，從實踐中尋找科研創新點，團隊人員科研創新興趣高。團隊成員在閱讀大量的相關書籍并結合導師的意見，選擇“出租車合乘業務系統設計”課題題目。

我們團隊成員組成有很強的專業性，同時團員參與研究的興趣集中，有耐心認真完成任務。

項目的創新點和特色：

本項目針對城市交通擁堵，打車難，出租車利用率低下的問題，出租車合乘成為解決前述問題的有效方法。設計了一種高效、靈活的出租車合乘方案。對起點坐標距同一出租車距離近，終點坐標落在所設帶狀區域內，出行方向基本一致的乘客安排合乘。提出一種合理有效的費用計算方法，提高了乘客參與合乘的積極性，降低了乘客出行費用并提高了司機收入。

本模型算法是由計算機隨機仿真出租車和乘客的合乘需求，且假定道路不擁堵和出租車行駛為勻速的條件下而得到的結果，如何將道路擁堵的動態因素及車輛動態因素引入到本文的研究問題中，是后續的重點研究內容.總之，通過出租車合乘收益趨勢的研究，可有效改善出租車行業經營狀況，出租車駕駛員的收益增加，而且有助于出租車合乘問題的研究，為大幅度降低出租車的行駛總公里數、降低運行成本、減少空氣污染、改善道路交通擁堵有一定的社會意義。

項目的技術路線及預期成果：

u 項目的技術路線

根據乘客等待時間短和使用的出租車數量少的要求，建立了以所有乘客等待時間之和以及出租車利用數量占出租車總數的比例為目標的多目標規劃模型，并利用模糊化方法將多目標轉化為單目標,利用貪婪算法基本思想，設計了適合模型求解的算法流程。提出一種合理有效的費用計算方法，提高了乘客參與合乘的積極性，降低了乘客出行費用并提高了司機收入。在合乘模式下，獨乘路段費用按單人乘車模式費用的95%計算，兩人及以上合乘時，合乘路段的費用按單人乘車模式費用的70%進行計費。行駛里程按的合乘方案結果順序，采用兩點橫、縱坐標差的絕對值之和進行估計。利用MATLAB對數據進行數值測試。

針對上述技術路線我們做出如下的軟件設計流程圖：

年度目標和工作內容（分年度寫）：

本項目計劃在三年內（2018年1月至2021年1月）完成，主要分為以下三個階段：

第一階段（2018年1月至2019年1月），收集數據，開展學術討論，解決項目中的關鍵理論技術問題。

第二階段（2019年1月至2020年1月），項目實施階段，建立數學模型，借助數學軟件實現。

第三階段（2020年1月至2021年1月），項目總結，完成相關學術論文并投稿。

指導教師意見

本項目針對城市交通擁堵設計了一種高效、靈活的出租車合乘方案。目的明確、論述充分，方案可行，有較好的創新性，特此推薦申報。

簽字：黃創霞、李立軍   日期：2018年3月6日