微分进化算法在高铁票价双层规划模型求解中的应用

微分进化算法在高铁票价双层规划模型求解中的应用
高铁票价双层规划模型一般包括两个层次，即运营商层和旅客层。

在运营商层，运营
商需要制定合理的票价策略，以最大化收益。

而在旅客层，旅客需要选择合适的出行方案，以最小化出行成本。

传统的求解方法往往需要迭代运算多次，且易陷入局部极小值，求解
效率较低。

而微分进化算法的全局搜索能力可以有效地解决这一问题。

微分进化算法通过模拟自然界中的生物进化过程，以求解最优化问题。

它主要包括选择、交叉和变异三个基本操作。

选择操作根据个体适应度选择优良个体，并作为下一代的
父代；交叉操作通过交叉两个个体的特征来生成新个体；变异操作通过随机调整个体的特
征来增加种群的多样性。

通过不断地迭代和调整参数，微分进化算法可以逐步逼近最优
解。

1. 票价优化：运营商需要制定合理的票价策略，既要吸引更多的旅客选择高铁出行，又要最大化收益。

微分进化算法可以在考虑各种因素（如距离、时间、供求关系等）的基
础上，通过多次迭代和调整参数，找到最优的票价策略。

2. 出行方案优化：旅客需要选择合适的出行方案，以最小化出行成本。

微分进化算
法可以根据旅客的出行需求，包括时间、价格、舒适度等方面的考虑，通过多次迭代和调
整参数，找到最优的出行方案。

3. 多目标优化：高铁票价双层规划模型中往往存在多个冲突的优化目标，如运营商
追求最大化收益，旅客追求最小化出行成本等。

微分进化算法可以通过引入多目标函数和
适应度函数的方式，综合考虑不同目标的权重和优先级，找到最优的解决方案。