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基于随机森林与变邻域下降的车辆合乘求解

汇报人：

2024-01-28

引言

随机森林算法原理及应用

变邻域下降算法原理及应用

基于随机森林与变邻域下降的车辆合乘模型构建

实验设计与结果分析

结论与展望

contents

目

录

01

引言

共享经济快速发展

随着互联网技术的不断进步和共享经济的兴起，车辆合乘作为一种高效、环保、经济的出行方式，受到了广泛关注。

城市交通拥堵问题

城市交通拥堵问题日益严重，车辆合乘能够减少私家车出行数量，缓解交通压力，提高道路资源利用效率。

推动绿色出行

车辆合乘有助于减少汽车尾气排放，降低空气污染，推动绿色出行方式的发展。

车辆合乘是指具有相同或相似出行需求的乘客，通过共享车辆的方式完成出行过程，以达到节省出行成本、提高出行效率的目的。

车辆合乘定义

车辆合乘的核心问题是如何有效地将乘客与车辆进行匹配，使得乘客的出行需求得到满足，同时优化车辆的运行效率和成本。

合乘匹配问题

车辆合乘问题需要考虑时间和空间的约束，包括乘客的出发地和目的地、出发时间和到达时间等。

时空约束

研究目标

本研究旨在通过随机森林和变邻域下降算法，解决车辆合乘中的匹配问题，提高合乘成功率和系统运行效率。

方法概述

首先，利用随机森林算法对乘客的出行需求进行预测和分类；然后，采用变邻域下降算法对乘客和车辆进行匹配优化，以实现合乘成功率和系统运行效率的提升。

02

随机森林算法原理及应用

自助法（Bootstrap）抽样：从原始数据集中有放回地随机抽取多个样本，生成多个子数据集。

构建决策树：在每个子数据集上独立地构建决策树，形成森林。

特征随机选择：在决策树的每个节点分裂时，从所有特征中随机选择一部分特征，作为候选特征。

投票机制：对于分类问题，采用投票机制，将多个决策树的分类结果进行汇总，得票最多的类别作为最终分类结果；对于回归问题，采用平均法，将多个决策树的预测结果进行平均，作为最终预测结果。

随机森林通过集成学习的思想，将多个弱分类器组合成一个强分类器，提高了分类准确率。

准确率高

处理高维数据

抗过拟合

随机森林能够处理具有高维特征的数据集，通过特征随机选择降低了维度灾难的风险。

由于采用了自助法抽样和特征随机选择，随机森林具有较好的抗过拟合能力。

03

02

01

03

鲁棒性强

随机森林对于异常值和噪声数据具有较强的鲁棒性，能够保持较好的预测性能。

01

预测精度高

与分类问题类似，随机森林在回归问题中也能够通过集成学习的思想提高预测精度。

02

处理非线性关系

随机森林能够捕捉数据中的非线性关系，对于具有复杂关系的回归问题具有较好的适用性。

03

变邻域下降算法原理及应用

定义问题的解空间中的邻域结构，即当前解的邻近解集合。

邻域结构

在当前解的邻域内进行搜索，寻找比当前解更优的解。

局部搜索

当局部搜索陷入局部最优时，通过改变邻域结构来跳出局部最优，继续搜索。

变邻域策略

启发式信息引入

在变邻域下降算法中引入启发式信息，指导算法的搜索方向，提高搜索效率。

多起点搜索

从多个不同的初始解出发进行搜索，增加算法的多样性，避免陷入局部最优。

并行化计算

利用并行计算技术加速变邻域下降算法的搜索过程，提高算法的运行效率。

04

基于随机森林与变邻域下降的车辆合乘模型构建

车辆合乘问题可以定义为在给定一系列乘客出行请求的情况下，如何有效地将乘客分配到有限数量的车辆中，并规划出合理的行驶路线，以最小化总行驶距离或时间等成本。

问题定义

针对车辆合乘问题，可以建立整数线性规划模型。模型中需要考虑乘客的出发地、目的地、出发时间等约束条件，以及车辆的数量、容量等限制因素。目标函数通常是最小化总行驶距离或时间等成本。

数学模型建立

特征选择

在车辆合乘问题中，可以利用随机森林算法进行特征选择。通过构建多个决策树，并对特征的重要性进行评估，可以选择出对模型预测性能影响较大的特征，如乘客的出发地、目的地、出发时间等。

参数优化

随机森林算法中涉及多个参数，如决策树的数量、最大深度、最小样本分裂数等。可以通过交叉验证等方法对这些参数进行优化，以提高模型的预测精度和泛化能力。

VS

变邻域下降算法是一种启发式搜索算法，通过不断改变搜索邻域的结构来寻找更好的解。在车辆合乘问题中，可以利用变邻域下降算法对初始解进行优化，以寻找更优的车辆分配和行驶路线方案。

求解策略设计

针对车辆合乘问题的特点，可以设计相应的求解策略。例如，可以采用基于贪心算法的初始解生成方法，然后利用变邻域下降算法对初始解进行迭代优化。在优化过程中，可以采用多种邻域结构变换方式，如交换乘客、调整车辆行驶路线等，以扩大搜索范围并提高搜索效率。

变邻域下降算法

05

实验设计与结果分析

随机森林模型构建

基于训练集构建随机森林模型，调整模型参数，如树的数量、深度