针对在配送途中客户出现紧急需求的同时送取货车辆路径问题(Vehicle Routing Problem with Simultaneous Pickup-Delivery,VRPSPD),以油耗和等待成本最小、客户满意度最优为目标,建立紧急需求下的同时送取货车辆路径优化模型,提出一种改进鲸鱼优化算法进行求解,合理规划配送路线。为了增强鲸鱼优化算法跳出局部最优的能力,分别在收缩包围行为、气泡捕食行为中引入顺序交叉(OX)机制与基于位置的交叉(PBX)机制,并增加个体在搜索觅食行为中的随机性。仿真实验表明,改进后的算法能够得到符合约束条件且更经济的路线,证明其在问题求解中的有效性与优越性。
近年来,MaaS (Mobility as a Service)一词在交通运输领域被广泛提及,通过整合多模式的出行方式和一站式的服务为出行者提供定制式的多元化出行体验。文章通过问卷的形式,对上海居民进行调查,根据所收集的数据建立混合选择模型,分析上海市居民对MaaS的使用意愿。结果表明,平均年龄在24岁以下,月收入在8 000元以内的女性居民会愿意使用MaaS,同时技术爱好者、多模式心态、家庭儿童数量以及日常出行方式选择也对出行即服务的使用意愿有显著影响。
出行即服务(Mobility as a Service,MaaS)作为一种单一平台集成所有出行方式的新型交通服务模式,是城市交通可持续发展的重要手段之一,但其相关研究尚不充分,研究公众对其使用意愿至关重要。基于技术接受模型(Technology Acceptance Model,TAM),以MaaS应用为研究对象,首次提出集体主义文化背景下整合面子意识的MaaS使用意愿影响因素理论模型,用于解析感知易用性、感知有用性、面子意识、感知社会规范和个人创新性对使用意愿的作用机制。利用近300个上海市居民问卷调查得到的数据对模型进行了实证研究。结果表明:感知社会规范、感知易用性、个人创新性和面子意识对使用意愿有显著正向影响,其中,感知社会规范部分中介面子意识和使用意愿的关系。最后基于实证结果给出MaaS发展的管理启示和相关建议。
