摘要

道路车辆的增多导致城市交通和环境问题日益严重,共享合乘被认为是减少交通拥堵、降低碳排放的有效方法,特别是在新冠疫情持续影响下,通勤者采用互助合乘出行意愿较高.本文考虑到通勤时间的紧迫性,通勤者存在通勤压力和合乘不适感,在没有经济效益驱动的情况下,限制合乘路径的匹配范围,并加入惩罚因子以提高合乘配对成功率.提出了一种基于最优时间插值的贪婪启发式算法,添加了三种扰动算子来提高全局搜索能力,采用多组不同规模案例测试扰动效果.结果表明:设计算法可以在短时间内求解出更优结果,在解决大规模问题上,相比于精确算法、粒子群算法和遗传算法更具竞争力.此外,通过选取位置较远且分布均匀的职员作为接送者,可以改善合乘效果.