基于生物遗传算法的公共自行车调度优化研究

基于生物遗传算法的公共自行车调度优化研

究

一、引言

公共自行车作为城市出行的重要方式，在方便市民出行、减少空气污染、缓解城市交通压力等方面都发挥了重要作用。但是，在使用过程中，公共自行车的调度和管理面临着许多挑战，比如车辆的不均衡分布、车站的容量不足、用户的出行需求难以预测等。因此，如何优化公共自行车的调度，提高出行效率，减少管理成本，提高城市出行质量是亟待解决的问题。

基于此，本文将从遗传算法的原理和公共自行车优化调度的应用入手，探讨基于生物遗传算法的公共自行车调度优化研究。

二、遗传算法的原理

遗传算法属于一种基于随机变量的搜索算法，主要通过模拟生物遗传和进化的过程，对问题的解进行优化搜索。成功应用于优化问题、组合优化问题、拟合问题、约束问题、多目标优化问题等领域。

遗传算法过程包含选择、交叉、变异等三个主要操作。选择操作主要是采用适应度函数对问题的解进行评估，将评估结果高的解选择出来作为下一代的种群。交叉操作是在种群中进行，将两个父代基因片段重组生成新的后代基因片段。变异操作是在基因

片段中加入随机性，使得新的后代存在与两个父代完全不同的特性。

三、公共自行车调度问题

公共自行车调度问题是一种典型的优化问题。主要任务是根据用户出行需求和车辆分布状态，调度车辆到各个车站，尽量满足用户需求，提高车辆利用率。

而公共自行车调度问题存在的主要问题如下：

（1）车辆分布不均：某些区域的车辆数较多，但其他区域的车辆不足。

（2）车站容量不足：在高峰期，车站容易饱和，导致用户无法还车。

（3）用户出行需求难以预测：出行需求存在不确定性和随机性，难以预测。

针对以上问题，如何快速有效地调度车辆，提高车辆利用率，满足用户需求成为了公共自行车调度优化问题的重要研究方向。

四、基于遗传算法的公共自行车调度优化研究

遗传算法是能够解决复杂问题的一种有效的优化算法，因此，在公共自行车调度问题中也应用到遗传算法。下面介绍基于遗传算法的公共自行车调度优化主要研究内容。

（1）目标函数的设定

公共自行车调度优化问题的目标主要有两个——满足用户出行需求和车辆利用率的最大化。因此，在遗传算法中将目标函数定义为两个指标的加权平均值，即：

目标函数= α × 用户满意度 + (1- α) × 车辆利用率

其中，用户满意度反映了用户的出行体验和需求，车辆利用率则体现了车辆运转效率和利用率。

（2）编码方案设计

在基于遗传算法的公共自行车调度优化中，编码方案设计是关键的一步。可以将车站作为基因编码单元，染色体长度为车站个数。

每个车站的基因编码可以采用二进制编码方式，0表示车站没有被调度，1表示被调度。例如，若有5个车站，则染色体长度为5，2次进化中可能形成的染色体（车站调度方案）可以表示为：<1, 0, 0, 1, 1>.

（3）选择，交叉和变异操作

在进行种群的选择和进化操作之前，需要先评估每个个体的适应度。在公共自行车调度优化中，适应度是通过优化目标函数计

算得到的。根据目标函数，采用加权平均值的方式计算出每个个体的适应度值。具体计算公式如下：

适应度= α × 用户满意度值 + (1- α) × 车辆利用率值

其中，用户满意度值和车辆利用率值通过相关算法计算得到。

在遗传算法的种群进化过程中，主要包含选择、交叉和变异三个步骤。选择过程主要是以适应度为指导，选择某个个体参与下一代种群的繁殖。交叉是在种群内个体中进行互换，将两个个体的基因片段进行重组，生成新的后代。变异是指在繁殖过程中有一定概率将基因片段中的某些位置进行随机改变，使得新一代基因出现与原来完全不同的特性。

（4）求解过程

在求解过程中，主要包含以下步骤：

①初始化：首先需要初始化种群。可以根据实际情况，设置初始种群大小、染色体长度和编码方式。

②适应度计算：将每个个体进行适应度计算。

③选择操作：根据适应度大小，对目标函数得分较高的个体进行选择。

④交叉操作：在选出的个体中，两两进行互换操作，生成新的个体。

⑤变异操作：对生成的新个体进行变异操作，增加变异的种类和强度。

⑥迭代终止：当达到某个条件时，停止迭代。比如种群达到指定数量、迭代时间达到指定上限、算法收敛等。

（5）研究结果评价

对于公共自行车调度问题，一般采用两个指标对优化效果进行评价——用户满意度和车辆利用率。

用户满意度主要通过用户调查问卷等方式进行评价，可根据平均出行时间、平均等待时间、车站繁忙程度等指标进行评估。车辆利用率则可通过车辆的使用率、车辆的调度次数、平均单次调度车辆数等指标来衡量。

五、结论

本文介绍了基于遗传算法的公共自行车调度优化研究。遗传算法作为一种基于生物进化的优化算法，已广泛应用于复杂问题的求解。而公共自行车调度优化问题具有复杂性、不确定性和动态性等特征，适用于采用遗传算法对其进行求解。采用遗传算法，可以构建适当的目标函数，设计合理的编码方案，通过交叉和变异等进化操作，实现针对公共自行车调度问题的优化调度。