基于随机森林与变邻域下降的车辆合乘求解

• 作者: 胡德甲 郭羽含
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 车辆合乘 多目标优化 随机森林 变邻域下降
• 年，卷（期）: 2020,（13）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 243-253
• 页数: 11页
• 分类号: TP18|TP399
• 字数: 10742字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1904-0159

摘要

为了最大化用户满意度,长期车辆合乘问题(LTCPP)被建模为多目标优化问题.然后,根据历史合乘数据以及用户满意度信息,使用随机森林算法计算每个指标对用户满意度的重要性影响,并作为对应优化目标的权重,以避免人为设定权重因子对优化结果的影响.提出了一种求解LTCPP的变邻域下降(VND)算法,通过顺序地在多个邻域内搜索得到问题的最优解.实验结果表明,结合随机森林和VND算法能为LTCPP提供高质量的解决方案,且具有很高的时间效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭羽含	辽宁工程技术大学软件学院	8	13	3.0	3.0
2	胡德甲	辽宁工程技术大学软件学院	1	0	0.0	0.0