[发明专利]一种基于随机Petri网模型的共享单车分析调度方法有效
| 申请号： | 201811166836.3 | 申请日： | 2018-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN109446588B | 公开（公告）日： | 2023-01-03 |
| 发明（设计）人： | 彭雷;戴光明;王茂才;武云;柯琳 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 孙妮 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于随机Petri网模型的共享单车分析调度方法，采用K‑means和MeanShift算法对某一区域某一天的共享单车数据进行聚类分析，根据得到的各共享单车虚拟站点和各站点之间的调度情况，建立调度前的随机Petri网模型；基于共享单车的自然流动情况，对调度过程中的变量进行设置，建立随机Petri网模型；所述变量包括：调度路径、调度时间和调度数量；利用随机Petri网模型，根据控制变量法调整每条调度路径中的共享单车的调度数量，得到共享单车的最佳调度频率，确定出共享单车的最佳调度策略，使各虚拟站点的共享单车数量稳定在初始状态。本发明的有益效果是：缓解了共享单车停放混乱、分布无序的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 随机 petri 模型 共享 单车 分析 调度 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于随机Petri网模型的共享单车分析调度方法，其特征在于：包括以下步骤：S101：使用K‑means算法将某区域的共享单车数据进行聚类，得到各热点区域，每一类即为一个热点区域，并输出每一类的共享单车经纬度坐标；S102：将每一类的共享单车经纬度坐标输入MeanShift算法中，得到各热点区域的共享单车虚拟站点；S103：根据各共享单车虚拟站点和各站点之间的调度情况，建立调度前的随机Petri网模型；S104：基于共享单车的自然流动情况，对调度过程中的变量进行设置，建立随机Petri网模型；所述变量同时包括：调度路径、调度时间和调度数量；调度路径是指两虚拟站点之间调度共享单车的路线，调度时间指是两虚拟站点之间调度共享单车所花费的时间，调度数量是指各虚拟站点之间每次调度的共享单车数量；S105：利用随机Petri网模型，根据控制变量法调整每条调度路径中的共享单车的调度数量，得到共享单车的最佳调度频率，确定出共享单车的最佳调度策略，使各虚拟站点的共享单车数量稳定在初始状态。
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