出租车动态合乘出行路径匹配及系统设计研究_陈婷
出租车动态合乘出行路径匹配及系统设计研究_陈婷伴随着城市化与机动车化的快速发展，交通供需矛盾日益突出，尤其在大城市用地资
源紧张的情况下，道路设施供给规模受到限制，不可能采用无限的道路建设来满足日益增
长的交通需求。且近年来环境污染日益严重严重，机动车排放污染物比重高且数量不断增
加，已成为空气污染的主要来源之一。基于此，国家提出了节能减排，提高交通系统运输
效率的要求。出租车作为交通运输体系的重要组成部分，也应积极采取节能减排、提高效
率的措施来支撑交通系统的变革。出租车合乘作为提高出租车运营能力和能源利用率的一
种重要且有效的途径，应当被大力推广。但传统合乘存在服务质量难以保障、管理混乱、
安全隐患等问题，使得合乘至今难以普及，迫切需要发展先进的智能合乘调度系统来实现
出租车合乘的高质量服务需求与有序的运营监管。
本文紧密围绕实现出租车合乘的技术要求，开展基于信息双向感知的出租车合乘调度
系统架构设计以及实时合乘路径匹配方法的研究。首先，在对国内城市出租车运营情况分
析的基础上，研究了实施出租车合乘以提高运输效率的必要性，并从政策法规、基础设施、
技术支撑多层次多角度提出了出租车合乘的保障措施。其次，结合信息采集、数据处理、
信息发布等方面的诉求，构建了面向乘客和司机信息双向感知的多模块出租车合乘系统，
从数据的采集、数据流、数据结果的分析对系统功能进行阐述，并基于
SQL Server
数据
库设计了数据库结构。然后采用情景分析法将匹配类型分为完全匹配、基本匹配、不完全
匹配三种，通过分析比较不同的路径匹配类型构建基于参考路径的
DAL
路径匹配算法。
最后，采用灰色模型与蚁群算法结合的方法，求解基于实时阻抗的最优参考路径问题。
本文构架的出租车合乘系统可以满足乘客、驾驶员和管理者面向实时合乘的服务诉求
和功能要求。文中提出的实时合乘路径匹配模型考虑较全面，对不同合乘类型具有较高的
适用性。且算法简单，将匹配路径拆分为两部分分别进行匹配，然后将部分路径匹配问题
简化为点到线的匹配问题，提高了数据分析处理的效率。路径匹配以生成的最优路径作为
参与算法的参考路径，提高了路径匹配的准确度。同时在算法中引入基于实时交通流数据
的交通阻抗，增强了合乘匹配路径与真实情景的匹配度。
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