基于遗传算法的城市公交骨架线网优化设计
城市公共交通路径优化算法设计
城市公共交通路径优化算法设计随着城市发展和人口增长,城市交通问题变得日益严重,导致交通拥堵、能源浪费和环境污染。
为了解决这些问题,城市需要优化公共交通路径,以提高运输效率和减少交通拥堵。
本文将介绍一种城市公共交通路径优化算法设计,该算法可以有效改善城市交通状况。
首先,为了设计优化算法,我们需要收集和处理大量的城市交通数据。
这些数据包括公交车线路、道路网络、站点位置、乘客需求等。
通过对这些数据进行分析和建模,我们可以得出一些关键的优化指标,如平均行程时间、车辆等待时间和乘客满意度等。
接下来,我们将利用遗传算法来优化公共交通路径。
遗传算法是一种仿生学的优化算法,通过模拟生物进化过程中的遗传和变异来寻找最优解。
在我们的算法中,我们将公交车线路看作编码,通过不断迭代和交叉,生成新的线路方案,并通过评估指标来选择最优解。
为了使遗传算法适用于城市公共交通路径优化问题,我们需要设计合适的适应度函数。
适应度函数将根据某种准则评估每个线路方案的优劣,并将其转化为适应度值。
例如,可以考虑平均行程时间最短、车辆等待时间最少和乘客满意度最高等作为评估准则。
通过适应度函数,我们可以评估每个线路方案的优劣程度,并在进化过程中选择最优解。
此外,在遗传算法的迭代过程中,我们需要设计合适的交叉和变异操作。
交叉操作将两个线路方案组合生成新的方案,以增加多样性和探索解空间。
变异操作将对方案进行随机的改变,以对解空间进行扩展。
通过交叉和变异操作,我们可以探索更多的解空间,并逐步逼近最优解。
最后,为了验证我们的算法效果,我们可以采用仿真实验来模拟城市公共交通运行情况。
通过设置不同的乘客需求、路况等参数,我们可以评估不同路径方案的性能,并与现有方案进行比较。
根据实验结果,我们可以进一步调整算法参数和优化策略,以达到更好的优化效果。
综上所述,城市公共交通路径优化算法设计是一个复杂的任务,需要收集和处理大量的数据,并通过遗传算法进行优化。
通过合适的适应度函数、交叉和变异操作,我们可以找到最优的公共交通路径方案,并改善城市交通状况。
基于遗传算法公交线路网优化模型仿真研究
( ee A ci c r n iiE g er gIstt, hnj k uH bi 7 04 H bi rht t eadCv ni e n tue Z a ga o e e0 5 2 ) eu l n i ni i
第2 卷 第1期 8 1
文 章 编 号 :0 6 94 ( 0 1 1 — 3 5 0 10 — 38 2 1 ) 1 0 3 — 4
计
算
机
仿
真
21年1月 0 1 1
基 于 遗传 算 法公 交 线 路 网优 化 模 型仿 真 研 究
孑 志 田, j 、 张建梅 , 闫常 丽
( 北建筑工程学院 , 河 河北 张家 口 0 5 2 7 04)
路网优化模型 , 在求解模型过程中 , 了改进 的遗传算法求解优化模 型, 采用 即在传统遗传算法中加入了优先级编码方 式以及 多染色体结构 。 真结果表明改进算法 的可行性 , 与传统 的遗传算法相 比, 仿 并 算法种群的整体性能要优于传统 的遗传算 法 ,
对提高遗传算法的运行效率有较高的作用。
z t n mo e .T e f n s u cin o e ei lo i m n h o sri t e e c n tu td,a d t e efc iep p l - ai d 1 h t e sf n t fg n t a g rt a d t e c n t n sw r o sr ce o i o c h a n f t o u a h e v
n t lo t m fb sl e sn t ih,a r v d g n t l o t m sp o o e st e b sr u e n t r p i — ei ag r h o u i s i o g c i n h n i o e e e i ag r h wa r p s d a h u o t ewok o t mp c i mi
基于遗传算法公交线路网优化模型仿真研究_孙志田
收稿日期: 2010 - 12 - 12
修回日期: 2011 - 01 - 12
— 335 —
要兼顾公交公司和乘客之间的利益, 优化公交车辆在各个时 这样才能使整个城市的公交线路有规律地运 段的发车时刻, 行下去, 随着公交网络规模的越来越大, 所带来的搜索空间 相应地扩大化, 所以说, 采用传统的方法来寻求模型精确解 已经很难做到。 目前很多学者研究了基于遗传算法的公交线优化问题, 由 Chales 等人
1
引言
近年来, 公共交通工具( 简称公交, 包括公汽、 地铁等) 已
的难度。所以, 可以说公交线路优化问题是一个 NP 难问题。 起初研究较多的公交线路优化算法主要都是指运筹学中的 线性规划、 整数规划以及哄抬规划分支定界等方法, 由于算 法的复杂性非常大, 所以应用的范围比较有限 。
[1 ] 遗传算法( Genetic Algorithm) 是一类借鉴生物界的进
优化问题。上面的算法都可以有效保证车辆调度时间, 但是 却难以保证系统的稳定性, 难以满足实时性的要求 。 针对以上问题, 结合城市公交线网, 保证公交公司不亏 损和乘客乘车成本两者前提下, 构造了遗传算法适应度函数 以及约束条件, 并建立有效的初始化算法种群, 从而建立新 的公交线路网优化模型 。本文主要创新点, 在求解模型过程 中, 采用了改进的遗传算法求解优化模型, 即在传统遗传算 法中加入了优先级编码方式以及多染色体结构 。 实验表明 本文算法的有效性。
n 对配对, 首先在每个个体编码串中 2
随机设置一个交叉点, 在这个交叉点相互交换两个部分染色
[2 ]
i2 , …, ir , i1 , i2 , …, ir , b 构成一个可到达的 个站点 i1 , 使得 a, 线路。 即:
基于遗传算法优化市区道路网配置方案设计
基于遗传算法优化市区道路网配置方案设计市区道路网配置方案设计是城市规划中的重要环节之一,它直接影响到交通系统的运行效率和市民出行的便利性。
为了优化市区道路网配置方案设计,可以采用遗传算法这一强大的优化工具。
本文将介绍遗传算法的原理和应用,并结合市区道路网配置方案设计的具体要求,展示如何利用遗传算法优化实现。
一、遗传算法原理遗传算法是模拟生物进化过程的一种智能优化算法。
它通过模拟“进化”过程中的遗传、交叉和变异等机制,不断搜索最优解。
遗传算法的基本流程如下:1. 初始化种群:随机生成一组初始解作为种群,每个解表示一组配置方案;2. 评估适应度:计算每个解的适应度,即配置方案的优劣程度;3. 选择操作:根据适应度选择部分较优的解作为下一代种群的父代;4. 交叉操作:对父代进行交叉操作,生成子代;5. 变异操作:对子代进行变异操作,引入新的解;6. 更新种群:将子代和父代结合,形成新的种群,重复进行上述步骤;7. 终止条件:达到指定的终止条件,如迭代次数、收敛度等;8. 输出结果:输出最优的配置方案。
二、市区道路网配置方案设计要求在进行市区道路网配置方案设计时,需考虑以下要求:1. 道路布局合理:要求道路之间的距离合适,不过密也不过疏,以保证车辆顺畅通行;2. 交通流量均衡:要求在整个道路网中,车辆的分布均衡,避免某些路段拥堵而另一些路段空闲;3. 绿化环境保护:考虑市区道路的绿化工作,合理设置绿化带、公园以及人行道;4. 交通信号配时合理:合理配置交通信号,以确保交通流量的快速、安全通行;5. 道路容量满足需求:通过市区交通流量的预测,合理设置道路的宽度和车道数,满足未来需求。
三、基于遗传算法优化市区道路网配置方案设计1. 确定编码方式:根据具体要求,将市区道路网的配置方案进行编码,如使用二进制串表示路段、节点等;2. 设计适应度函数:根据市区道路网配置方案设计的要求,定义适应度函数,用于评估每个解的优劣程度;3. 初始化种群:随机生成一组初始解作为种群;4. 评估适应度:计算每个解的适应度;5. 选择操作:根据适应度选择优秀的解作为下一代种群的父代,采用轮盘赌算法等选择策略;6. 交叉操作:对父代进行交叉操作,生成子代。
基于遗传算法的公交优化设计与实现
计算 机应 用与软 件
Co u e p iai n n ot r mp t rAp l to s a d S f c wa e
Vo . 7 No 5 12 . Ma 01 v2 0
基 于遗 传 算 法 的公 交优 化 设 计 与 实现
On GE E I L N T C A GoR T I HM - A E P I Z T ON F B S D O T MI A I oR
PUBLI TRANS C PORTATI oN AND TS REALI I ZATI oN
Zh n o g n a g H n mi g
f m h n l sso u l r n p rain b sn s , a a c d a d i tr o a e h n e e t f te p s e g r n h u l r n p rain r t e a a y i n p b i ta s o t u ie s b l n e n n e c mp r d t e i tr ss o h a s n e s a d t e p b i ta s otto o c t o c e tr r e n ve f h n g me tc a a t r t fp b i r n p rain i d sr h t th sb t o i e e t d e o o c b n f s a d ne p i s i iw o e ma a e n h r ce i i o u l ta s o t u tyt a a o h s ca b n f sa c n mi e ei , n s t sc c t o n i l i n t
( hn og Vct n l oeeo cnmi n uie , 扣n 6 0 ,hn og,hn ) S ad n oai a lg E oo c a dB s s We g2 1 1 S ad n C ia o Cl f s ns 1
基于改进遗传算法的公交调度优化设计
基于改进遗传算法的公交调度优化设计公交调度优化设计是指通过合理的公交车辆运行计划,提高公共交通系统的效率和服务质量。
为了解决这个问题,可以使用改进遗传算法,通过设计适应度函数、选择合适的交叉和变异操作,优化公交车辆的调度方案。
改进遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法。
在公交调度优化设计中,可以将公交线路、车辆分配和行车时间等问题抽象为遗传算法中的个体和染色体。
首先,定义适应度函数,用于评估每个个体的优劣程度。
适应度函数可以考虑公交车的行驶时间、等待时间、乘客满意度等因素。
例如,行驶时间越短、等待时间越少、乘客满意度越高的个体,其适应度越高。
接下来,使用选择操作从当前种群中选择优秀的个体。
可以使用轮盘赌选择法、锦标赛选择法等方法进行选择。
选择的目标是保留适应度较高的个体,以保证优秀基因的传递。
然后,使用交叉操作产生新的个体。
交叉操作可以将父代的染色体进行交叉,以产生具有父代特点的后代。
在公交调度优化设计中,可以将交叉操作定义为公交线路的组合和车辆分配方案的组合。
通过不同的交叉方法,可以生成多样化的后代,以增加空间。
最后,使用变异操作对个体进行微小的变动。
变异操作可以改变染色体中的部分基因,以产生新的个体。
在公交调度优化设计中,变异操作可以对公交线路和车辆分配方案进行调整,以进一步优化调度方案。
通过多次迭代,循环进行选择、交叉和变异操作,不断更新种群,最终可以得到最优的公交车辆调度方案。
总之,基于改进遗传算法的公交调度优化设计可以通过定义适应度函数、选择合适的交叉和变异操作,优化公交车辆的调度方案。
该方法可以充分考虑行车时间、等待时间、乘客满意度等因素,提高公共交通系统的效率和服务质量。
基于遗传算法的城市轨道交通接运公交线网规划
∑∑q W
ij i= 1 j = 1
2
uB
( 7)
车辆内的时间消耗由车辆时间消耗和出行者
图 2 轨道交通车站影响区离散, 公交 线路上的任一节点只能水平或垂直向前发展, 一 条由节点和弧组成的可行链, 为了表示公交线路 的延伸, 定义 1 垂直弧, 节点 ( i, j ) 与节点 ( i + 1, j ) Y A ij = 0 其他 ( 1) 1 垂直弧, 节点 ( i, j ) 与节点 ( i, j + 1) X A ij = 0 其他 ( 2)
整轨道交通路线上的客流量, 进行下一条接运路 线的选取直至没有可行的接运站点或没有可行的 接运公交路线, 每次所选中的路线构成接运公交 线网 . 2 ) 路线推荐法 即在各个可行接运站点上 分别搜索一条或几条最优接运路线作为推荐接运 路线, 由决策者根据实际情况酌情进行选取, 组成 接运公交线网 . 在实际运用中可将两种方法结合 使用 . 其中的关键部分是接运站点的选取和接运 路线的优化布设 . 文中采用第二种方法, 在模型建立和求解过 程中借鉴了模拟生物进化过程与机制求解问题的 遗传算法使得精度更高, 搜索速度更快 .
研究. 武汉理工大学学报 ( 交通科学与工程版) , 2005,
29 ( 2) : 262 ~ 265 2 蒋冰蕾, 孙爱充. 城市快速轨道交通接运公交路线网
规划. 系统工程理论与实践, 1998 ( 3) : 130 ~ 135
3 刘伟华, 刘惠敏, 晏启鹏. 轨道交通环线站点环内吸引
区域研究. 长沙铁道学院学报, 2002, 20 ( 4) : 94 ~ 98
C U = C A + CW + C V
( 5)
式中, C A 按式 ( 6) 计算
利用遗传算法进行城市交通道路网络规划设计
利用遗传算法进行城市交通道路网络规划设计城市交通道路网络规划设计是城市规划中的重要环节之一。
它涉及到城市道路的布局、道路容量、车辆流量分配等方面。
而遗传算法则是一种启发式搜索算法,具有全局搜索、并行搜索和自适应性等特点,适用于优化问题的求解。
本文将介绍如何利用遗传算法进行城市交通道路网络规划设计。
首先,城市交通道路网络规划设计的目标是要建立一个能够满足城市交通需求的高效、安全、可持续的道路网络。
为了达到这个目标,我们需要考虑城市的交通状况、道路容量、地形特征等因素。
在利用遗传算法进行城市交通道路网络规划设计时,首先需要确定设计变量。
设计变量可以包括道路的数量、道路的宽度、交叉路口的位置和种类等。
这些设计变量会直接影响到道路网络的布局和容量。
接下来,需要定义适应度函数。
适应度函数度量了每个个体(即每个设计方案)的优劣程度。
对于城市交通道路网络规划设计来说,适应度函数可以考虑以下几个因素:道路拥堵程度、道路安全性、交通效率等。
可以根据实际需求,对这些因素进行加权求和,得到一个综合的适应度值。
在遗传算法中,需要进行选择、交叉和变异操作。
选择操作是根据适应度值对个体进行筛选,选择优秀的个体作为父代。
交叉操作是将父代个体的染色体进行交叉,生成子代个体。
变异操作是对子代个体进行基因的随机变更,增加种群的多样性。
进行选择、交叉和变异操作后,可以得到新一代的个体。
通过不断迭代,直到达到设定的停止条件,比如达到一定迭代次数或找到满足要求的最优解。
在实际的城市交通道路网络规划设计中,还需要考虑一些约束条件。
比如道路的长度、道路的连通性等。
这些约束条件可以通过在遗传算法中引入罚函数的方式进行处理。
利用遗传算法进行城市交通道路网络规划设计可以帮助规划者快速搜索到最优解,优化城市的交通状况。
同时,遗传算法具有较好的并行性,可以通过并行计算加速求解过程。
此外,利用遗传算法进行城市交通道路网络规划设计还可以进行一些扩展。
比如考虑不同交通方式之间的协同,包括公交、私家车、步行等。
基于遗传算法的城市公交车辆调度优化研究
基于遗传算法的城市公交车辆调度优化研究随着城市的发展和人口的增长,城市公交运输问题日益凸显。
如何优化公交车辆的调度,提高交通效率,成为了城市规划和交通管理的重要课题。
近年来,基于遗传算法的城市公交车辆调度优化研究成为了研究的热点之一。
遗传算法是模拟自然界遗传遗传规则的一种优化算法。
在城市公交车辆调度优化中,遗传算法可以模拟生物个体的染色体遗传和适应度优胜劣汰的生存环境,从而找到最优解。
首先,城市公交车辆调度问题可以转化为一个遗传算法优化的问题。
每辆公交车的行驶路线可以看作是染色体,而每一个染色体上的基因代表了具体的车站,通过遗传算法的运算过程,可以逐渐演变出最优解,即最佳的公交车辆调度方案。
其次,遗传算法具有并行搜索和快速收敛的特点,能够在大规模的搜索空间中找到最优解。
在城市公交车辆调度问题中,我们需要考虑的因素包括车站之间的距离、车辆的容量、乘客上下车需求以及道路交通状况等。
这些因素构成了一个复杂的优化问题。
而遗传算法通过对这些因素进行编码和选择,能够得到最佳的调度方案。
此外,遗传算法还能够灵活地应对不同的需求和约束条件。
城市公交车辆调度问题中,我们需要满足乘客的出行需求,同时还要考虑车辆的运行成本和效率。
遗传算法可以通过设置适应度函数,根据不同的权重和目标函数,得到满足各种需求和约束条件的最优解。
最后,遗传算法在实际的城市公交车辆调度中已经取得了一定的成果。
许多研究者通过对实际数据的建模和仿真实验,验证了遗传算法在优化公交车辆调度中的有效性和优势。
通过对调度方案的改进和优化,可以有效减少公交车辆的等待时间和拥堵现象,提高乘客的出行体验。
总的来说,基于遗传算法的城市公交车辆调度优化研究为城市规划和交通管理提供了一种有效的工具和方法。
通过模拟生物的进化和优胜劣汰,遗传算法可以找到最优的公交车辆调度方案,提高交通效率,减少交通拥堵。
未来,我们还可以进一步研究和改进遗传算法的应用,以应对城市交通问题日益增长的挑战。
利用遗传算法优化交通网络规划
利用遗传算法优化交通网络规划遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是一种模拟自然进化过程的优化算法,具有全局搜索能力和适应不确定性问题的优势。
交通网络规划是一个复杂的问题,涵盖了道路布局、交通流量分配、优化交通信号灯等多个方面。
利用遗传算法优化交通网络规划可以提高交通效率、减少拥堵,并提供更好的交通服务。
1. 引言交通问题一直是城市发展和居民出行的重要关注点。
随着城市化进程的加快和车辆数量的不断增加,交通网络规划变得越发复杂。
传统的规划方法难以应对交通网络的快速变化和多样化需求,因此引入遗传算法来优化交通网络规划成为一种有效的解决方案。
2. 遗传算法原理遗传算法模拟了生物进化过程中的自然选择和基因遗传机制。
其基本原理包括:初始化种群、选择个体、交叉与变异、适应度评估和进化。
在交通网络规划中,可以将每个交叉点或路段的构成要素看作基因,通过优化基因的分布和组合来获得较优的交通网络方案。
3. 交通网络优化的目标函数交通网络优化的目标通常包括:减少交通拥堵,提高通行效率,降低交通事故发生率,缩短平均出行时间等。
根据实际需求,可以制定相应的目标函数表征交通网络的综合性能。
4. 交通网络问题的建模在利用遗传算法优化交通网络规划前,首先需要将交通网络问题进行建模。
根据具体情况,可以选用图论、流量分配、交通仿真等方法对问题进行数学化描述,并将问题转化为适合于遗传算法求解的问题形式。
5. 遗传算法在交通网络规划中的应用5.1 道路网络布局通过遗传算法可以优化道路的布局和扩建方案,使得整个交通网络更加合理和高效。
可以考虑的因素包括车流量、通行能力、地形地貌等。
5.2 交通流量分配利用遗传算法可以在交通网络中分配合理的交通流量,使得道路的利用率最大化,降低拥堵发生的概率。
可以综合考虑道路距离、出行时间、交通规则等因素。
5.3 信号灯优化交通信号灯的优化可以显著提高交通网络的通行效率和交通流量控制效果。
利用遗传算法可以寻找最优的信号灯方案,减少交通阻塞、减少交通事故的发生。
基于遗传算法的路网优化研究
基于遗传算法的路网优化研究随着城市规模不断扩大,交通拥堵问题日益突出,如何优化城市路网成为了急需解决的问题。
在这个问题上,遗传算法这种优化方法已经被广泛应用。
本文将从遗传算法的基本原理、路网优化的模型和实现、算法的评估和应用方向四个方面探讨基于遗传算法的路网优化研究。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于自然选择和遗传学模拟的计算方法。
其基本原理是模拟自然界的进化过程,以最优化的方法搜索问题的最优解。
算法启发自达尔文的自然进化学说,将问题的解空间作为“基因空间”,将解空间中的“基因”作为算法的个体。
通过适应度函数衡量每个个体的优劣程度,选择优秀的个体进行交叉和变异,产生新的个体,新的个体再经过适应度函数的评价,循环迭代直到找到最优解。
二、路网优化的模型和实现路网优化是一种复杂的决策问题,其中路网的节点和边均需优化。
路网节点的优化目标是通过合理排布节点位置,使得路网建设成本最小化,交通效率最大化;路网边的优化目标是通过路段长度、路宽等因素的优化,使得路网交通行驶效率最大化。
路网优化问题可以通过遗传算法进行求解。
1、路网节点的优化实现路网节点的优化需要对路网进行分割,使得路网可以被分为若干个相互独立的部分。
将路网分为若干个区域后,需要确定每个区域的节点位置。
这里,可以用遗传算法进行模拟,设每一个节点的位置为一个基因,而每一个基因的取值为节点的位置坐标。
适应度函数可以用路网建设的成本和交通效率的加权平均值来衡量每个解的优劣,其中权重的设置决定了优化目标。
遗传算法生成的最优解即为路网节点的最优排布方案。
2、路网边的优化在路网边的优化中,遗传算法需要优化路段的长度、道路宽度和路口转弯角度等相关因素。
路网的优化中,优化路段的长度可以降低路网建设的成本,而道路宽度和路口转弯角度的优化可以提高路网的交通效率。
针对以上优化目标,可以通过设置适当的遗传操作进行搜索,例如交叉操作和变异操作。
路段的长度可以用固定的长度或变化长度两种方法来计算。
基于遗传蚁群混合算法的公交线网优化模型
基于遗传蚁群混合算法的公交线网优化模型摘要:随着城市经济不断发展,城市交通问题日趋严重,公共交通成为解决城市交通供需矛盾的重要手段。
文章提出了以社会总出行时间最小、污染排放量最低、乘客直达率最大、线网日均满载率最大、公交企业年收益率最大以及线网效率最大为优化目标的多目标城市公交网络优化模型,并运用遗传蚁群混合算法对模型进行计算,大大降低了模型的求解时间。
关键词:公共交通;公交线网;多目标优化;遗传蚁群算法自二十世纪以来,国内外很多学者都积极的投入到公交网线优化的研究当中。
公交网线优化是一个多目标优化问题,即在满足优化限制的空间解内,寻找到公交网线优化选择中提出的目标函数都满意的优化解。
具体的说是在研究乘客流动规律之后,把公交车辆组织在规定的路线上,按照客流的数量、方向和时间制定有节奏的、周而复始的行车计划,以得到最佳的经济效益和社会效益。
本文采用建立数学模型的方法来解决这个组合优化问题。
一、公交网线优化的目标函数(一)社会总出行时间最短f1=λ1t1+λ2t2+λ3t3+λ4t4+λ5t5式中:λi(i=1,2,3,4,5)是时间系数;t1是乘客步行至起始车站的时间,且t1=(■+■)/βv,其中si、sj分别是i小区和j小区的面积,β是与路网密度有关的系数,一般取2-4,v为乘客步行的平均速度;t2是从出行点到相应车站后的候车时间,且t2=(■+ρ)δ,其中δ为平均发车间隔时间,ρ为平均留站率(δ、ρ可取经验常数);t3是中间转换时间,且t3=(■+ρ)t0,其中t0为从下车站到上车站的中转时间;t4是车辆行驶时间,且t4=lij/vl,其中vl为车辆平均旅行速度,lij第i区心形节点到第j区心形节点公交线路的长度;t5是下车后乘客步行到达目的地的时间,且t5=ld/μv,其中ld为乘客从车站下车后步行的到目的地的最短距离。
(二)污染物排放率最低f5=■■■qi,i+1,kli,i+1,kσ(νjk)/■■■qi,i+1,kli,i+1,kσ0(νjk)式中:j=1,2,3,4分别表示co、co2、nox和chx;qi,i+1,k 为第k条线路的站点i至站点i+1路段客流量(人次);li,i+1,k为第k条线路的站点i至站点i+1路段的长度;σ(νjk)为第k条线路上在车速νk行驶情况下第j种污染物的实际排放浓度(mg/m3);σ0(νjk)为第k条线路上在车速νk行驶情况下第j 种污染物的标准排放浓度(mg/m3)。
基于遗传算法的城市公交路线优化问题
基于遗传算法的城市公交路线优化问题赵毅;钟声【期刊名称】《计算机工程与科学》【年(卷),期】2012(34)9【摘要】在不考虑设置公交站点的情况下,城市公交网络设计问题主要可以分为城市公交路线设置问题和城市公交时刻表设置问题.前者主要通过使用已经设置好的公交站点和已有的城市道路网络来设置公交路线,后者则是设置合理的公交时刻表.本文只研究城市公交路线设置问题.本文提出了基于遗传算法的公交路线设置优化方法,实验表明结果比一些传统算法有较大的改善.%Without considering setting bus stops, the urban transit network design problem can be mainly divided into two parts: one is the urban transit routing problem and the other is the urban transit scheduling problem. The former involves the development of efficient transit routes on an existing transit network with predefined bus stops. The latter takes charge of assigning the schedules for the passenger carrying vehicles. This article only focuses on the former. An optimization method based on the genetic algorithm is proposed to find out the optimal bus route set. The experiment shows that the results have been greatly improved,compared with some traditional methods.【总页数】4页(P109-112)【作者】赵毅;钟声【作者单位】海南大学信息科学技术学院,海南海口570228;海南大学信息科学技术学院,海南海口570228【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.基于遗传算法的定制公交路线多目标优化 [J], 陶浪;马昌喜;朱昌锋;王庆荣2.基于遗传算法对城市公共自行车调配优化问题的研究 [J], 陈松;张慧3.基于遗传算法的服装退货回收车辆路径优化问题研究 [J], 慕晶晶4.基于改进遗传算法的多目标车间布局优化问题研究 [J], 葛晓梅;李世豪5.基于遗传算法的服装退货回收车辆路径优化问题研究 [J], 慕晶晶因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
基于遗传算法的路径规划在城市公交线路优化中的应用探讨
基于遗传算法的路径规划在城市公交线路优化中的应用探讨在城市交通中,公交线路的规划对提高城市交通效率和出行质量具有重要作用。
然而,随着城市规模的扩大和人口增加,原有的公交线路规划不能适应日益复杂的交通环境和乘客需求。
因此,基于遗传算法的路径规划被引入到城市公交线路优化中,以提高公交运营效益和乘客出行便利性。
一、遗传算法简介遗传算法是一种模拟自然界遗传、进化过程的数学优化方法。
它通过模拟遗传、交叉和变异等基因操作,逐步搜索并优化问题的解。
在路径规划领域,遗传算法已被广泛应用。
二、城市公交线路优化需求城市公交线路优化的目标是在满足乘客需求、提高运营效益的前提下,最小化行驶距离和时间。
传统的公交线路规划方法是基于专家经验和静态数据进行的,难以适应日常变化的交通环境和乘客需求。
三、基于遗传算法的路径规划流程1.问题建模:将城市划分为结点,并通过边连接不同结点,构建城市道路网络图。
引入乘客出行需求、交通流量、道路状况等因素,构建适应度函数,用于衡量路径规划方案的优劣。
2.种群初始化:随机生成一组初始路径规划方案,作为种群。
3.适应度评估:计算每个个体的适应度,根据适应度函数评估路径规划方案的优劣。
4.选择操作:采用基于适应度的选择策略,优选适应度较高的个体,使其有更高的概率参与进化。
5.交叉操作:通过基因交叉操作,产生新的个体。
交叉点的选择可以根据路径的交叉点进行确定。
6.变异操作:在一定概率下,对个体的某些基因进行变异,以增加个体的多样性。
7.重复进化:通过迭代操作,不断更新种群,使个体的适应度逐渐增加。
8.终止条件:当达到设定的迭代次数或找到满足优化目标的路径规划方案时,终止进化过程。
四、基于遗传算法的路径规划优势1.全局搜索能力:遗传算法能够进行全局搜索,找到最优解或接近最优解的路径规划方案。
2.适应性强:遗传算法能够根据环境和问题的变化,自适应地调整路径规划方案。
3.多目标优化:遗传算法能够同时考虑多个优化目标,如最小化行驶距离和时间。
基于遗传算法的交通网络优化设计
基于遗传算法的交通网络优化设计在当今社会,交通网络的高效运行对于城市的发展和居民的生活质量至关重要。
随着城市化进程的加速,交通拥堵、出行效率低下等问题日益凸显,如何优化交通网络设计成为了一个亟待解决的重要课题。
遗传算法作为一种强大的优化工具,为解决交通网络优化问题提供了新的思路和方法。
一、交通网络优化的重要性一个合理优化的交通网络能够带来诸多好处。
首先,它可以减少交通拥堵,提高道路的通行能力,使车辆能够更快速、顺畅地行驶。
这不仅节省了人们的出行时间,还降低了车辆的燃油消耗和尾气排放,对环境也有积极的影响。
其次,优化的交通网络能够提升交通运输的效率和安全性。
合理的道路布局和交通信号设置可以减少交通事故的发生概率,保障行人和车辆的生命财产安全。
此外,良好的交通网络有助于促进城市的经济发展。
它能够方便人员和物资的流动,加强区域之间的联系与合作,为企业的发展创造有利条件。
二、遗传算法的基本原理遗传算法是一种基于自然选择和遗传变异原理的优化算法。
它模拟了生物进化的过程,通过不断地迭代和优化,寻找最优解。
在遗传算法中,问题的解被编码为染色体,通常是一组数字或字符串。
初始时,随机生成一组染色体作为种群。
然后,通过适应度函数评估每个染色体的优劣,适应度高的染色体更有可能被选择进行遗传操作。
遗传操作包括选择、交叉和变异。
选择操作根据染色体的适应度,从当前种群中选择一部分优秀的染色体作为父代。
交叉操作将父代染色体的部分基因进行交换,产生新的子代染色体。
变异操作则对染色体的某些基因进行随机改变,以增加种群的多样性。
经过多次迭代,种群逐渐进化,适应度不断提高,最终收敛到最优解或近似最优解。
三、交通网络优化中的关键因素在交通网络优化中,需要考虑多个关键因素。
道路容量是一个重要的因素。
不同道路的宽度、车道数量等决定了其能够容纳的车流量。
合理规划道路容量,避免某些路段出现过度拥堵,而其他路段闲置的情况。
交通流量分布也是需要重点关注的。
基于改进遗传算法的公交线网优化设计研究
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同济大学 交通运输工程学院, 上海 209 002
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摘
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基于遗传算法的公交线路优化设计研究
基于遗传算法的公交线路优化设计研究在城市交通中,公交系统扮演着非常重要的角色,为市民提供快捷、便利的出行方式。
然而,如何优化公交线路设计,提高运行效率和服务质量,一直是一个挑战。
本文将探讨基于遗传算法的公交线路优化设计研究。
一、公交线路优化的意义和挑战优化公交线路设计对于城市交通系统具有重要意义。
合理的线路设计能够减少运行成本,提高交通效率,缓解交通拥堵,提升市民的出行体验。
然而,公交线路设计面临着一些挑战,如如何平衡不同的需求,如何考虑人流量和出行需求的变化等。
传统设计方法通常需要借助经验和直觉,很难找到全局最优解。
二、遗传算法简介遗传算法是一种基于模拟生物进化过程的优化算法。
它模拟了生物进化中的“选择-交叉-变异”过程,通过不断迭代搜索,逐步优化设计。
遗传算法有着较好的全局搜索能力和并行处理能力,适用于解决复杂的优化问题。
三、基于遗传算法的公交线路优化设计基于遗传算法的公交线路优化设计首先需要定义适应度函数,即衡量线路设计好坏的指标。
适应度函数可以包括交通效率、运行成本、服务覆盖率等多个方面。
然后,根据问题的特点,设定遗传算法的参数,如种群大小、交叉率、变异率等。
在遗传算法的迭代过程中,首先需要生成初始种群,即随机生成一组可能的公交线路方案。
然后,通过选择、交叉和变异等操作,根据适应度函数对种群进行评估和优化。
选择操作根据适应度函数的值,选择较优的个体进行繁衍;交叉操作通过交换染色体片段,将不同个体的优良特征组合起来;变异操作则引入一定的随机性,增加种群的多样性。
遗传算法的迭代过程通过不断优化种群,寻找最优解。
当达到终止条件时,即得到最优的公交线路设计方案。
通过这种优化方法,可以在考虑多个因素的前提下,找到更合适的线路方案,提高公交系统的效率和服务水平。
四、案例分析与实证为了验证基于遗传算法的公交线路优化设计方法的有效性,可以通过实证案例进行分析。
以某城市为例,通过收集交通状况、人流分布、出行需求等数据,建立数学模型并运用遗传算法进行优化设计。
基于遗传算法的城市交通信号优化与路径规划研究
基于遗传算法的城市交通信号优化与路径规划研究在现代城市中,交通拥堵和交通事故是困扰人们的重要问题。
为了解决这些问题,研究者们提出了很多交通优化的方法和技术。
而遗传算法作为一种搜索和优化的有效工具,被广泛应用于城市交通信号优化与路径规划的领域。
本文将介绍基于遗传算法的城市交通信号优化与路径规划的研究。
一、遗传算法简介遗传算法是受自然界中生物进化和遗传规律的启发而发展起来的一种优化算法。
它模拟了自然界中生物进化的过程,通过不断迭代和选择,最终找到最优解。
遗传算法主要由编码、适应度评价、选择、交叉、变异等步骤组成。
二、城市交通信号优化城市交通信号优化是指通过合理地控制信号灯的时序,以减少交通拥堵、提高车辆通行效率和减少碰撞事故的发生。
在传统的信号优化算法中,通常采用固定的时序,但这种方法在面对实际情况时往往效果不佳。
利用遗传算法进行城市交通信号优化,可以根据实时交通流量和道路状况,动态地调整信号灯的时序,从而取得更好的优化效果。
三、路径规划路径规划是指在给定起点和终点的条件下,在道路网络中寻找一条最优路径的过程。
在城市交通中,路径规划能够有效地指导车辆行驶,减少交通拥堵和时间消耗。
基于遗传算法的路径规划方法通过模拟个体的遗传和进化过程,搜索到一条最优路径。
四、基于遗传算法的城市交通信号优化与路径规划研究基于遗传算法的城市交通信号优化与路径规划的研究主要包括以下几个方面:1. 表观遗传算法表观遗传算法是一种基于遗传算法的交通信号优化方法。
它通过将信号灯时序编码成染色体,并利用适应度函数评估每个个体的适应度,通过选择、交叉和变异等操作,迭代地搜索最优解。
通过实际案例的验证,表观遗传算法在城市交通信号优化中取得了较好的效果。
2. 多目标遗传算法城市交通信号优化和路径规划往往涉及到多个目标,如最小化排队长度、最大化交通效率等。
多目标遗传算法能够同时考虑多个目标,并根据不同的权重进行优化。
通过引入多目标遗传算法,可以在城市交通中实现综合性的优化。
基于改进遗传算法的公交线网优化设计研究
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基于改进遗传算法的公交线网优化设计研究
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收稿日期:2012-07-13;修回日期:2012-08-26基金项目:国家自然科学基金资助项目(70671108);湖南省科技厅科技计划资助项目(2011FJ6032)作者简介:王佳(1980-),男,湖南益阳人,讲师,博士研究生,主要研究方向为城市公交、综合运输(jiaw_815@126.com );符卓(1960-),男,湖南长沙人,教授,博导,主要研究方向为物流系统优化;杜靖毅(1989-),男,河南焦作人,硕士研究生.基于遗传算法的城市公交骨架线网优化设计*王佳1,2,符卓1,杜靖毅2(1.中南大学交通运输工程学院,长沙410075;2.长沙理工大学公路工程省部共建教育部重点实验室,长沙410076)摘要:针对现有城市公交线网设计时普遍存在缺乏层次性规划的问题,提出了城市公交骨架网络的布局方法,构建了以线网直达客流密度与线网可达性最大为双目标的公交骨架线网优化模型,设计了一种改进的遗传算法。
该算法通过引入动态惩罚系数确定适应度,以调整收敛速度;通过自适应机制确定交叉概率和变异概率,以调整搜索空间。
算例分析的结果表明本算法比传统遗传算法具有更好的寻优性能。
关键词:公交网络;公交骨架线;线网优化;遗传算法中图分类号:U121文献标志码:A文章编号:1001-3695(2012)02-4518-04doi :10.3969/j.issn.1001-3695.2012.02.030Optimal design on urban public transitskeleton-network based on genetic algorithmWANG Jia 1,2,FU Zhuo 1,DU Jing-yi 2(1.School of Traffic &Transportation Engineering ,Central South University ,Changsha 410075,China ;2.Highway Engineering Key Labora-tory of Ministry of Education ,Changsha University of Science &Technology ,Changsha 410076,China )Abstract :Aiming at the common phenomenon that lacking of hierarchical quality of the urban public transit network design ,this paper put forward a new method about building the urban public transit skeleton-network ,then it built an optimizationmodel of urban public transit skeleton-network ,which could achieve the dual goals of maximizing the accessibility of the net-work and the direct traveler density of the public transit.It improved the genetic algorithm to resolve the model.In order to ad-just the convergence rate ,the algorithm defined the fitness by introducing dynamic punish coefficient.It also utilized the cross-over probability and mutation probability by adaptive mechanism to adjust the searching space.At last ,the calculating exam-ple shows that the new genetic algorithm performs a better optimization-searching function than the traditional ones.Key words :transit network ;public transit skeleton ;network optimization ;genetic algorithm0引言优先发展城市公共交通是提高交通资源利用效率、缓解城市交通拥堵的重要手段,也是建设低碳交通系统的重要措施。
实践已证明实行公交优先战略是解决城市交通问题最有效的途径之一。
然而,许多城市在大力发展公共交通的过程中,由于公交网络设计不合理导致线网覆盖不均衡、乘客换乘不方便、乘客乘车时间长等问题,这严重影响了公交同其他交通方式的竞争力和对公众出行的吸引力。
城市公交网络优化设计一直是发展公共交通系统的核心问题,也是学者们研究的热点。
Lee 等人[1]分析了交通需求与线网配置、发车频率的相互关系,提出了一种迭代算法解决TRNDP 的动态特性,在预测交通需求的同时生成新的线网方案[1]。
Ngamchai 等人[2]研究了基于换乘的公交线网优化设计问题,其模型以用户费用和运营者费用最小为目标,按照线网生成、线路评价与改善的顺序对公交线网进行优化设计。
Fan 等人[3]针对动态公交需求采用非线性整数规划模型进行网络设计,采用遗传算法程序从候选线路集中选出部分线路优化成网。
胡启洲等人[4]利用效用函数建立多目标线性规划模型,采用蚁群算法搜索最佳公交线路。
白子建等人[5]建立以乘客出行总时间最小化为目标的整数规划模型,通过禁忌算法求解来设计公交网络。
现有的成果为指导城市公交网络的布局提供了有力的理论与技术支持,但普遍存在着计算复杂、操作不便等问题,尤其是在线网设计时缺乏层次性的规划,导致设计的线路功能不明确、网络的运输效率不高。
因此,有些学者提出了多层次公交线网设计理念,并针对不同功能、等级的线网分别采取不同的优化布局方法[6],这为公交网络的规划与设计提供了一个更清晰的思路。
然而,现有的研究很少有专门涉及到不同层次的公交线网优化。
基于此背景,本文提出了城市公交骨架线网的设计思路,并重点研究了基于这一层次线网的优化方法。
1城市公交骨架线网优化设计思路1.1城市公交骨架线网的定义城市公交骨架线路是在公交网络体系中起支架作用的线路,它衔接区域内公交客流需求相对较大的点,主要满足直达第29卷第12期2012年12月计算机应用研究Application Research of Computers Vol.29No.12Dec.2012客流的需要,以实现乘客快速、便捷的转移。
公交骨架线路效率的高低直接影响整个网络效率,它相当于人体循环系统中的动脉。
除了公交骨架线路,还需要一种在整个网络系统中起补充、完善作用的线路,它像毛细血管一样,衔接公交枢纽及其周边公交客流需求相对较小的点,主要是满足集散客流的需要,填补公交盲区。
本文定义这一层次线路为城市公交接运线路,并提出建立“公交骨架线网+公交接运线网”的双层网络结构,如图1所示。
如果公交客流点之间的乘客OD 量比较大,如图1中的点I 与J 、点L 与H 之间,为满足直达客流需求,可布设公交骨架线路,它们相交于点K ,形成了公交枢纽点;如果公交客流点之间的乘客OD 量不大,如图1中的点N 与M 之间,但它们与周边公交枢纽点K 有较强的联系,此时这两点之间没必要布设骨架线路,可布设以公交枢纽点K 为中心的放射线,分别辐射至点N 与M ,形成公交接运线路,点N 与M 之间的需求可经由点K 换乘实现。
这种“公交骨架线路+公交接运线路”网络的结构,简化了现有主干线、次干线与支线的划分标准,同时还能保证网络层次分明、功能清晰。
相对更多层次的网络,这种网络结构的设计相对简单,实践性更强。
此外,它更加提升了枢纽的地位,有利于推动城市综合交通的发展[7]。
1.2城市公交骨架线网设计的基本思路根据上述定义,设计的骨架公交线路是将各公交客流需求量较大的点连接起来形成若干线路,并交织成网络,并要求布设的线路要承担区域内大部分直达客流需求,覆盖区域内主要城市道路。
公交客流需求量较大的点将作为规划公交骨架线路的起始点。
需求量较大是一个相对概念,由区域内总体客流量大小决定,可设定一个阈值,超过这一阈值的OD 点认为是需求量较大的点,本文称它们为公交乘客强需求OD 点。
阈值的确定方法详见下节内容,公交乘客强需求OD 点选取后再确定骨架线路的可行集,并进行线网布局与优化[8,9],整个流程如图2所示。
1.3公交乘客强需求OD 点的选取通过调查或预测建立公交乘客需求OD 矩阵B =(od ij )n ˑn[10]。
矩阵中元素od ij 代表(i ,j )两点间的客流量大小,它是两点之间吸引强度的表现。
矩阵中任意元素都关联两个公交需求点,只有当这两点之间的OD 量比较大时,也就是属于公交乘客强需求OD 点时布设公交骨架线路才有意义[11]。
因此,通过设置阈值来确定公交乘客强需求OD 点,并将它们作为公交骨架线路的起始点。
具体操作过程如下:a )由大到小依次选取B =(od ij )n ˑn的点,逐次累加,当选取点累计和超过总需求量(∑∑od ij )的20%(阈值)时终止,选取的点作为预选OD 点。
b )对预选OD 点进行筛选,当预选点关联的起终点的空间距离过短或过长时,会影响线路的效率,直接剔除。
将满足上述条件的点全部作为公交乘客强需求OD 点,并放入集合OD 强。
1.4公交骨架可行线路的确定集合OD 强中每个OD 之间均要布设一条公交骨架线路。
每个OD 之间往往存在多条路径,不同路径有不同的运输效率。
为了整个网络系统效率更佳,在OD 之间布设线路时,不一定选择运输效率最高的路径。
因为单条路径运输效率最高并但不能确保整个网络系统效率最高,所以,某些线路布设时会做出牺牲,选择运输效率略低的路径。
基于这种思想,将运输效率较高的路径作为布设公交骨架的可行线路。
本文选取每个OD 之间效率排名前三位的路径(均认为运输效率较高)作为可行线路,以线路直达客流密度(单位长度上的直达客流量)作为衡量线路效率的指标。
假设OD 强中某点对应(i ,j ),记πaij 是点i 与j 之间的第a 条路径,该路径直达客流量为D a ij ,长度为l a ij 。
那么,定义ηaij =D a ij /l a ij (a =1,2,…),为πa ij 的直达客流密度,将直达客流密度排列在前三位的路径放入可行线路集合πij 中。