TY -的A2 Khattak哈桑•阿里盟——赵Suyao AU - Li称意盟——田Mengmeng盟——张,恒源AU -肖,Zhixuan AU -胡Runjiu PY - 2022 DA - 2022/05/31 TI -大规模调度模型基于改进蚁群算法SP - 9116121六世- 2022 AB -城市的快速发展,共享自行车旅行也进入了快速发展的新阶段。为了确保公民的幸福旅行,鉴于当前供需资源和自行车调度问题,资源供给和需求预测的模型和多点multivehicle调度建立。资源供需预测使用基于图结构本身的特征变量作为预测模型的输入变量XGBoost(极端的梯度增加)。结合实际情况,改进的蚁群算法用于设计一个多点的合理调度和multivehicle路由问题(VRP)。自行车使用厦门市共享数据的模拟训练,结果表明,自行车共享调度方法在本文中具有较强的鲁棒性和合理性。SN - 1574 - 017 - 2022/9116121 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2022/9116121——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER