共享汽车调度优化：K-中心点聚类与多目标规划

"2021年认证杯C 共享汽车优化调度问题 一等奖论文.pdf" 这篇论文是关于2021年认证杯C类竞赛的一等奖作品，聚焦于共享汽车的优化调度问题。参赛队号为4530，论文深入探讨了如何通过数学建模方法解决这一实际问题。研究的主要内容包括数据预处理、聚类分析、多目标规划模型以及神经网络预测，旨在提高共享汽车服务的运营效率和整体收益。 首先，论文利用Python和Excel对原始数据进行预处理，剔除异常值并消除重复项。接着，应用K-中心点聚类算法来识别城市中的关键租赁点，根据需求将一天划分为七个时间段，分别对应不同的交通流量和用户需求。通过这种方法，可以了解共享汽车在各个时间段的使用分布情况。 在问题一中，研究人员分析了这些时间段内共享汽车停车点的经纬度变化和数量动态。借助热力图，他们直观展示了不同时间段共享汽车的使用状况，从而为后续的调度策略提供依据。 针对问题二，论文引入了BP神经网络模型来预测七个时间段内五个区域的共享汽车供需关系。在此基础上，构建了一个多目标优化模型，其目标是最大化企业的总收益并最小化总短缺损失。为了找到最佳的调度方案，他们运用改进的粒子群算法，以确定在调度周期内每天每个中心停车点向其他中心转移的汽车数量。 这篇论文展示了一种综合运用数据科学、机器学习和优化技术解决复杂问题的方法。通过K-中心点聚类算法对共享汽车的分布进行聚类分析，然后利用BP神经网络进行预测，再结合多目标优化模型寻找最佳调度策略，这种方法对于共享汽车行业来说具有重要的实践价值，有助于提高服务质量和经济效益。