城市公交车路线选择的遗传算法
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。
基于遗传算法的社区公交线路优化研究
基于遗传算法的社区公交线路优化研究马壮,光辰宸(安徽国防科技职业学院经贸管理学院,安徽六安237000)摘要:以公交站点的服务面积最大和行程时间最小为目标函数,建立理论最优线路优化模型㊂基于站点的线网优化能很好地保证站点的覆盖率,在获得站点流量的基础上,利用遗传算法进行社区公交线路的优化㊂综合分析了社区公交预测客流量㊁人口分布特点㊁优选社区公交站点,并以大连市七贤岭街区为例,利用遗传算法优化了社区公交线路,根据预测及实际路网特点,对社区公交线路进行了调整㊂关键词:公共交通;线路优化;遗传算法;社区公交中图分类号:U491.1+7文献标识码:A 文章编号:1007 6921(2023)07 0102 05社区公交的应用是为了满足城市郊区及卫星城等区域居民 最后一公里 出行需求,完善城市公共交通系统㊂对社区公交线路优化布设,可以填补常规公交和轨道交通不能覆盖的区域,使城市综合公共交通系统服务于更多的城市居民,提高城市居民采用公共交通出行的比例,落实公交优先的理念㊂G u i h a i r e等(2008)指出P a t z在1925年的研究可能是最早在交通网络规划中使用启发式算法,提出使用惩罚项,并用迭代的方法来求解线路网㊂熊杰等(2014)关于社区公交接驳地铁路径优化研究中,在路网情况确定的情况下,先从路段入手标定其需求潜力值,结合乘客出行时间及线路约束条件,以路线需求潜力最大为目标函数建立了求解一条社区公交线路的数学模型㊂王鑫(2014)以实现协调社区公交接运轨道交通之间的效率为目标,着重讨论社区公交线路布设及优化,并总结分析其营运状况,对社区公交线路布设影响因素㊁运营组织方法㊁接运轨道交通线路形式等方面进行定性分析㊂1社区公交站点选取1.1社区公交站点选取原则社区公交站点主要服务于城市郊区和卫星城区域住宅区居民通勤出行和日常活动,为了填补常规公交没有覆盖区域及新建社区居民的出行需求,优选站点的确定不应完全取消出行量较低的站点㊂社区公交相较于常规公交,采用车型较小,也意味着社区公交对停车场要求不高,即社区公交站点可以灵活选择站点位置㊂笔者研究的社区公交线路需要接运轨道交通,遍历区域内所有的现有站点和新设站点㊂①根据乘客需求设站㊂社区公交站点优选是需求导向,为了解决社区居民区域内短距离出行问题,选择居民社区㊁医院学校和购物中心等地点设置站点,站点设置要考虑居民步行至公交站点的距离不能过远㊂②在区域轨道交通站点附近设站㊂可以满足跨区域出行的需求,同样充分发挥接运轨道交通的社区公交疏散轨道交通大客流的作用㊂③利用现有站点设站㊂充分利用区域内现有公交站点作为社区公交线路的站点,可以控制基础设施建设成本,也可避免新设站点给居民乘坐公交带来的不便,保证社区公交线路优化后对居民的服务水平㊂1.2社区公交站点生成路径图1社区公交站点优选流程2023年4月内蒙古科技与经济A p r i l2023 7521I n n e r M o n g o l i a S c i e n c e T e c h n o l o g y&E c o n o m y N o.7T o t a l N o.521收稿日期:2023-01-20基金项目:安徽省高校省级自然科学重点研究项目(K J2021A1502)㊂作者简介:马壮(1991 ),男,助教,主要研究方向:城市轨道交通㊂根据以上原理,本研究考虑3个因素来确定社区公交站点:研究区域现有的公交站点㊁基于可达性的社区公交客流预测值㊁公交站点500m覆盖范围不能覆盖的新建社区㊂综合这3个方面,再重新定位以进行站点选择和优化配置㊂2基于遗传算法的社区公交线路优化模型2.1模型假设假设研究区域确定,现有的公交站位置㊁车型大小已知;假设各公交站点乘客需求量采用预测潜在出行量,该数据可以通过可达性模型获得;假设各站点之间行驶时间已知,区域内社区公交车辆保持同一速度,不考虑影响速度的外界因素;居民跨区域出行,采用社区公交接运轨道交通的方式;区域内居民短距离出行,居民出行起讫点可以是任意公交站点㊂总之,社区公交线路必须衔接轨道交通站点㊂2.2多目标最优化模型构建2.2.1构建多目标最优化模型㊂线路服务的区域内乘客量最大化㊂当乘客在公交站点服务范围内时,乘客出行需求就被线路服务所覆盖㊂即:m a x Z1=ðjɪN P j=ðiɪnðiɪn(p iˑt i)(1)式中:p i统计单元i的人口数量值,t i公交出行比率㊂行程时间最小化可以由社区公交线路运营长度和时间得到其运营成本㊂基于公交车辆运行速度一定,故此处另一个目标函数采用社区公交的运行时间最小化㊂即:m i n Z2=ðk l=1ðn-1j=1T(j x+1,j x)+(n l-1)t0(2)式中:T(j x+1,j x)是j x+1和j x之间的公交出行时间;k是区域内社区公交线路数量;t0是站点停车时间,标定t0=30s㊂2.2.2线路长度约束㊂超出线路长度限制会制约社区公交作用降低㊂在社区公交线路布设要求下,线路最长可以达到8k m,最短可以是6k m㊂L=ðj=n D(j x+1,j x)ȡL m i n(3)L=ðj=n D(j x+1,j x)ɤL m a x(4)式中:L表示线路的总长度;L m a x为最大线路长度,L m i n为最小线路长度㊂2.2.3线路控制点约束㊂根据社区公交站点分类,a类站点是现状存在站,b类站点是增设站,c类站点是轨道交通站,3类都是社区公交线路必须连接站㊂所以其站点集合把3类站点全部包括在内㊂j a,j b,j cɪJ(5)式中:j a为a类站点j b为b类站点;j c为c类站点;J为接运公交线路经过的站点集合㊂2.3社区公交接运优化模型的遗传算法设计2.3.1遗传算法模型预处理㊂对于多目标规划模型,笔者基于遗传算法优化社区公交线路,在站点优选中,将研究区域内现有公交站点㊁轨道交通站点及站点未覆盖的新建社区设置新站都进行编码,实现全覆盖目标㊂在遗传算法中以轨道交通站点为终点迭代实现两辆社区公交的最短距离线路,即实现覆盖区域范围内居民量最大,行程总时间最少㊂在适应性函数中,加入单条社区公交距离限制,使其行驶距离处于合理范围之内㊂而全站点约束则在站点优选中实现㊂总之,本遗传算法设计可以归于多旅行商非一起点同一终点的T S P问题㊂2.3.2编码方案㊂笔者采用常用的编码方式中二进制编码和整数(或自然数)编码的后者自然数编码㊂假设研究区域内只有一个轨道交通站点,连接两条接运社区公交线路,将区域内现有公交站点和新增站点用相应字符串编码,两个染色体的编码内容可以包括两类公交站点和轨道交通站点㊂本方法把接运轨道交通站点当作开始点㊂2.3.3建立适应度函数㊂通过生物遗传学所说染色体基因遗传优秀的给子代要适应力强,即是适应度,我们利用此决定染色体遗传是否优秀㊂结合本文多目标模型公式随机产生染色体,并判定接运轨道交通站的社区公交线路是否优秀㊂而其需要有两个条件决定:第一是约束条件的限制;第二是遍历区域内所有站点和车辆运行里程多少㊂进一步解释就是个体包括的所有站点覆盖范围最大和公交运行里程最低㊂也就是染色体可以遗传给子代优秀的基因,在遗传操作中不会被淘汰㊂在实际计算中可以采用罚函数调整适应度函数的偏差㊂2.3.4遗传操作㊂遗传算法模型计算的设计是符合生物遗传学的规律,经过选择㊁交叉和变异操作3个步骤㊂在遗传算法实质过程之前准备工作有染色马壮,等㊃基于遗传算法的社区公交线路优化研究2023年第7期体编码,适应性函数准备㊂在进入遗传操作的选择㊁交叉及变异环节中,结合编码规律要求,进行遗传操作规则编制㊂也就是说不仅要满足染色体的规定,遗传环节也要合乎情理㊂此外,算法目的是获得优化解,适应性函数标定提高遗传算法的解快速向最优解前进㊂3实例分析3.1社区公交站点优选图2七贤岭基础道路网七贤岭街区社区公交覆盖范围内已有的社区公交线2条,都和轨道交通站点形成无缝结合,社区公交连接公交站点20处㊂其中社区公交801路为环线,分为801上环和801下环;社区公交802路为非环线,分上下行,部分站点分别在上下行连接㊂见图3㊂综合覆盖率㊁用地开发的情况适宜新增设的公交站点,形成备选站点集,如图3所示:a类站点原社区公交连接的19个,b类站点原只有常规公交连接的5个,c类站点新设2个㊂三丰集团站是为方便其他常规公交而设立的,社区公交801路连接的站点三丰集团站距离其过近,所以取消三丰集团站㊂由于覆盖原站点东南方向的住宅区,原大连公安交警基地站点调整到七贤东路与七贤南路交叉口,为覆盖区域内东北方的万达海公馆住宅区,新设万达海公馆站㊂这3类为此次设置接运公交线路中务必要连成一体的站点㊂考虑公交站㊁轨道交通站点之间的空间布局关系和覆盖区域大小,应该设置2条线路,连接所有优选社区的公交站点,见表1,G I S 空间分析中算出所有站点的空间坐标,获取所有站点间最短路距离㊂图3社区公交现状表1站点坐标编号连接线路X坐标Y坐标站名180113527876.144701968.269高能街广场280113527565.264702153.477高能街380113527578.494702318.842名仕智慧谷480113527736.394702764.683学子街580113528319.324702365.144敬贤街6801&80213528874.954702027.800万达广场7801&80213528448.354701322.233高新园区8801&80213528170.414700874.819华信软件大厦980113527750.124700603.659中国华录10801&80213527323.044699796.958七贤岭1180213526828.174699261.418河口12其他线路13526455.334700264.709河口软件园1380113526862.074700318.941任贤街编号连接线路X坐标Y坐标站名14其他线路13526427.554700863.631希贤街15其他线路13526334.944701220.819中铁诺德花园16其他线路13525898.384701141.444海创半山花园17其他线路13527062.554700823.943爱贤街1880113527267.604701154.673九成投资集团1980113527247.764701531.705广贤路2080113527211.644701940.401三丰集团1 2180113527198.504702384.681云计算中心2280213529160.154701410.360未名山23新设13528525.564700475.270招商兰溪谷2480213527838.244700352.836广贤路2 25802取消13527621.314699607.147瑞丰园26新设13529665.554700931.355万达海公馆总第521期内蒙古科技与经济3.2社区公交线路布设考虑公交站㊁轨道交通站点之间的空间布局关系和覆盖区域大小,应该设置2条线路,连接所有优选社区的公交站点㊂G I S空间分析中算出所有站点的空间坐标,获取所有站点间最短路距离㊂运用前文中既定遗传算法进行求解,交叉率和变异率分别为0.4和0.1㊂初始种群在备选线路中随机集结,大致为80,种群的最大代数为5000㊂从得到的最新一代染色体中选中一个行程时间略小同时站点覆盖当地人口和工作岗位数量较大的当作接运公交线路布局方案㊂线路走向如图3和图4所示,遗传算法种群在经历5000代的更迭后,实现模型最优解㊂最短距离是13959.6652m,覆盖所有优选站点㊂输出站点编号:线路1是7-8-9-17-18-19-20-21-4-3-2-1-5-6-22-26;线路2连接的是7-23-24-25-10-11-13-12-14-15-16㊂图4 M a t l a b 线路优化结果图5 M a t l a b迭代次数3.3优化后社区公交线路对比分析对完善后的社区公交线路进行对比分析是确定其合理性之重要步骤㊂笔者根据对实例中2条社区公交线路的站点现状和优化后的站点及线路情况进行对比分析,在线路变化后,站点服务区居民的出行量保持不变,则公交线路便可覆盖更多的居民,优化后的社区公交可能吸引客流量会有显著增加,在此设定的情况下,证明本文所述的社区公交站点规划手段的合理性㊂由图6可见,优化后两条社区公交线路都以接运轨道交通站点的高新区公交站为起点㊂线路1为粗线,运行单程距离8694m,线路2为细线,单程距离为8954m㊂两线路上下行总运行长度为35296m㊂但是在遗传算法中计算的是站点之间的直线距离,实际状况与预测结果有一定误差㊂在实际线路中,社区公交出现部分路中掉头的情况,所以在此情况下,基于实际社区公交运行线路和预测运行线路,提出2种调整方案㊂图6优化路线实际路网标示调整方案一:线路1调整连接站点顺序,7-8-9-17-18-19-20-21-2-1-2-3-4-5-6-22-26,单程距离8437.7m㊂线路2是下行线路7-23-24-25-11-12-14-15-16;上行线路16-15-14-12-13-10-9-8-7㊂上下行总距离13002.5m㊂所以方案一总距离为29877.9m,见图7㊂图7调整方案一调整方案二:线路1调整为环线,线路为1-2-3-4-5-6-7-8-9-17-18-19-20-21-2-1㊂单程距离7839.6m㊂马壮,等㊃基于遗传算法的社区公交线路优化研究2023年第7期图8 调整方案二线路2是下行线路26-22-23-24-25-11-12-14-15-16;下行距离8948m ㊂上行线路16-15-14-12-13-10-9-7-22-26㊂上行距离7201.6m ㊂所以方案二总距离为31828.8m ,见图8㊂调整方案一仅依据优化方案消除回头路,使社区公交线路运行合理;而调整方案二则更多地贴近实际运行线路,维持801路环线设置㊁802路上下行线路差异化的特点,使其只有上行接运轨道交通㊂并且两个方案都会形成站点重叠的情况㊂表2 方案对比优化线路方案调整方案一调整方案二线路形式2条单线1条单线,一条部分环线1条环线,一条部分环线运行里程/m 3386629947.331828.8线路重叠重叠1站重叠3站重叠3站是否接运轨道交通站点起㊁终点接运起终点接运801路途中接运,802路上行接运调整依据仅消除回头路依据实际,801路调整为环线,802路为非环线通过优化方案及调整方案可以看出,各方案的客流量均在合理的范围内㊂优化调整后的线路方案中,在没有增加运营线路的情况下,运行距离处于合理增加范围,社区公交运行距离都在9k m 以内,连接区域内所有公交站点,服务更大范围,降低全区域居民步行出行距离㊂因此,文中所表述的社区公交线路的完善方法是较为合理的㊂4 结论与展望由于现今城市公共交通规划线路发展不平衡,过于重视常规公交和轨道交通建设,在城市主要干路二者重复布置,而在支路的公交发展缓慢㊂为解决居民 最后一公里 出行难的突出问题,本文以公交站点的服务面积最大和行程时间最小为目标函数,建立了理论最优线路优化模型㊂基于站点的线网优化能很好地保证站点的覆盖率,以大连市七贤岭街区为例,利用遗传算法进行轨道线网和社区公交线路的优化,并根据预测及实际路网特点,调整社区公交线路㊂优化仅保证站点坐标,站点之间的距离是由直线距离标定的,造成优化结果有较大的回头路情况产生㊂在未来研究中需根据道路网特点优化站点空间关系,以使线路的优化更有效率㊂[参考文献][1] 吴醒.接驳城市轨道交通的微循环公交线路布设方法研究[D ].北京:北京交通大学,2017.[2] G u i h a i r e V ,H a o J K.T r a n s i t n e t w o r k d e s i gn a n d s c h e d u l i n g:A g l o b a l r e v i e w [J ].T r a n s -p o r t a t i o n R e s e a r c h P a r t A :P o l i c y an d P r a c -t i c e ,2008,42(10):1251-1273.[3] 熊杰,关伟,黄爱玲.社区公交接驳地铁路径优化研究[J ].交通运输系统工程与信息,2014,14(1):166-173.[4] 王鑫.北京社区公交接驳地铁运营模式研究[D ].北京:北京交通大学,2014.[5] 宋瑞,刘志谦.轨道交通系统接运公交线路生成的启发式算法[J ].吉林大学学报(工学版),2011(5):1234-1239.[6] 梁明媛.城市轨道交通背景下卫星城公交接驳优化[D ].成都:西南交通大学,2016.[7] 马壮.接运轨道交通的社区公交客流预测及线路优化研究[D ].大连:大连交通大学,2018.[8] 王港华.基于遗传算法的小规模T S P 问题研究分析[J ].物流工程与管理,2022(3):111-114,29.[9] 赵腾菲,杜鹏.开放式社区下微循环公交线网设计[J ].科学技术与工程,2021(26):11368-11374.[10] 刘晓佳,李子木,卢罗兰.基于双层规划的轨道交通接运公交线路优化模型[J ].上海海事大学学报,2022(3):50-55.总第521期内蒙古科技与经济。
使用遗传算法进行公交车辆调度优化研究
使用遗传算法进行公交车辆调度优化研究近年来，公交车调度优化一直是公共交通领域的研究热点之一。
随着城市人口的不断增加，公交车辆的数量和路线日益复杂，如何合理安排车辆的运行顺序和时间表，以提高公交运输效率和乘客满意度，成为了一个重要而具有挑战性的问题。
为了解决这个问题，许多研究人员和公交运营者开始利用遗传算法进行公交车辆调度优化研究。
遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法，其核心思想是通过模拟自然选择过程，从候选解空间中搜索最优解。
在公交车辆调度优化中，遗传算法可以被用来优化车辆的路线、时刻表和乘客上下车的顺序，以减少总的行程时间和等待时间，提高公交运输效率。
首先，遗传算法需要建立一个适合的编码方案来表示车辆的调度安排。
常见的编码方案有基于时间片的编码和基于排列的编码。
基于时间片的编码将车辆的调度安排分为若干个时间段，每个时间段内规定哪些车辆在哪些线路上运行。
基于排列的编码则将车辆的调度安排表示为一个排列序列，其中每个位置代表一个时间段或者车辆，不同的排列顺序代表不同的调度安排。
其次，遗传算法需要定义适应度函数来评估每个候选解的质量。
在公交车辆调度优化中，适应度函数可以包括总的行程时间、等待时间、车辆使用率等指标。
通过设定合理的适应度函数，遗传算法可以根据目标函数的不同将优化问题转化为多目标优化或单目标优化。
在遗传算法的迭代过程中，交叉和突变操作被用来生成新的候选解。
交叉操作将两个父代个体的染色体进行随机交换，产生新的子代个体。
突变操作则在染色体中随机改变一个或多个基因值。
通过交叉和突变操作，遗传算法能够不断搜索候选解空间，并逐渐靠近全局最优解。
最后，在遗传算法的迭代过程中，需要合适的选择策略来决定哪些个体进入下一代。
常见的选择策略有轮盘赌选择、锦标赛选择等。
轮盘赌选择根据个体的适应度值进行选择，适应度值较高的个体被选择的概率较大。
锦标赛选择则随机选择若干个个体进行比较，选择适应度值最高的个体进入下一代。
智能交通系统中的车辆路径选择算法
智能交通系统中的车辆路径选择算法智能交通系统正逐渐成为城市交通管理的重要组成部分。
作为智能交通系统中的关键技术之一，车辆路径选择算法的研究和应用对于提高交通网络效率、缓解交通拥堵具有重要意义。
本文将探讨智能交通系统中的车辆路径选择算法，并分析其应用前景。
一、智能交通系统概述智能交通系统是以信息技术为基础，通过各种设备和传感器收集、处理和分析交通数据，从而实现对交通流动过程的管理和控制。
智能交通系统通过优化路网配置、交通信号控制、车辆路径选择等手段，提高交通系统的运行效率和安全性。
二、车辆路径选择算法的意义车辆路径选择是指车辆根据实时交通信息，在起点和终点之间选择一条最佳路径。
车辆路径选择算法的研究和应用具有以下意义：1. 提高交通效率：车辆路径选择算法能够优化路网利用率，减少交通拥堵现象，提高交通的流畅性。
2. 节省时间和燃料消耗：通过选择最佳路径，车辆能够在最短时间内到达目的地，减少车辆在路上的停留时间和燃料的消耗。
3. 改善通行环境：车辆路径选择算法能够减少交通事故的发生概率，提高通行环境的安全性和舒适性。
三、常见的车辆路径选择算法在智能交通系统中，车辆路径选择算法有多种方法。
以下介绍几种常见的算法：1. 最短路径算法：最短路径算法是指车辆选择到达目的地的最短路径。
这种算法常用于导航系统中，通过计算路径长度或时间来确定最短路径。
2. 遗传算法：遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。
在车辆路径选择中，遗传算法通过计算车辆在不同路径上的适应度，从而选择出最佳路径。
遗传算法具有较好的全局搜索能力，对于复杂的交通网络具有一定的优势。
3. 强化学习算法：强化学习算法将车辆路径选择视为驾驶员在不同交通环境中采取行动的决策问题。
通过不断地试错和学习，车辆能够根据环境的变化选择最佳路径。
四、车辆路径选择算法的应用前景随着智能交通系统的发展，车辆路径选择算法的应用前景广阔。
以下是几方面的应用前景展望：1. 公共交通优化：车辆路径选择算法可应用于公共交通系统中，对公交线路进行优化，提高公共交通的准点率和便捷性。
公共汽车行驶路径规划算法研究
公共汽车行驶路径规划算法研究公共交通在现代城市中发挥着重要作用，而公共汽车则是主要的交通工具之一。
公共汽车的行驶路径规划对于提高交通效率和乘客体验非常重要。
为了实现高效的公共汽车路径规划，研究者们开发了多种算法并不断优化它们。
首先，我们来介绍一种常用的公共汽车行驶路径规划算法——最短路径算法。
这种算法可以帮助司机选择从起点到终点的最短路径。
最短路径算法有多种实现方式，其中一种是迪杰斯特拉算法。
迪杰斯特拉算法通过计算各个节点之间的最短路径来确定最优路径。
这个算法的优点是简单而高效，但是在处理大规模的地理图数据时可能会遇到运行速度较慢的问题。
除了最短路径算法，还有一种叫做A*算法的公共汽车行驶路径规划算法。
这个算法是基于贪心算法的启发式搜索算法，能够在保证寻找最优路径的同时，还能减少搜索空间的大小。
A*算法通过综合考虑两个因素——当前节点到目标节点的预估代价和当前节点到起始节点的实际代价，来选择下一个节点。
这种算法在实际应用中被广泛使用，因为它在时间复杂度和空间复杂度上都比较高效。
除了最短路径算法和A*算法之外，还有一些其他的公共汽车行驶路径规划算法。
例如，有一种叫做遗传算法的方法，它采用模拟生物进化的方式来搜索最优解。
遗传算法通过初始化一组路径解，然后通过选择、交叉和变异等操作来不断优化这些解，最终得到最优路径。
这种算法的优点是能够找到近似最优解，并且能够在复杂的网络中进行路径规划。
除了算法的选择外，还有一些其他因素需要考虑。
例如，交通拥堵的情况。
交通拥堵会导致行驶速度变慢，所以在路径规划中需要考虑实时的交通信息来避免拥堵路段。
此外，公共汽车的行驶路径规划还需要考虑乘客的等候时间和乘坐体验。
为了减少乘客的等候时间，一种常见的做法是在路径规划中考虑乘客上下车的数量和位置，并尽可能找到最优的路径来满足乘客的需求。
综上所述，公共汽车行驶路径规划算法的研究是一个复杂而重要的课题。
通过选择合适的算法，并结合实时的交通信息和乘客需求，我们可以实现高效的公共汽车行驶路径规划，从而提高交通效率和乘客体验。
基于遗传算法的公交车辆数优化_王森磊
最小配车数量基 于 ３～４ 路 段 情 况 求 得 。 如 果 线 路１ 的 车 辆 数 减 少 一 辆， 则肯定会不满足公式 Ｐ
ｋ 其中ｉ 但从路网示例 １ ×ｆ Ｑ ＝３， ｋ＝１． ｊ＝４， ｉ ｋ≥ ｊ， 中可以看出 ， 线路 ２ 有 一 部 分 路 段 是 和 线 路 １ 中
的 ３～６ 是重合 ， 线路 １ 减少的一辆车是可以通过 线路 ２ 的车辆来 满 足 ， 确保２条线路的车辆数能 满足线路断的客 流 量 且 Ｐ１ ×ｆ ｆ １ ＋Ｐ ２× ２ ≥Ｑ ，
［ ２］
入车辆计数约束 ， 用以提供某时段需用车辆数下 限 。Ｄ ｅ ｌ ｌ Ａｍ ｉ ｃ ｏ 基于最短路问 题 研 究 了 几 种 启
［ ３］
最终运用遗传算法得到求解本问题的优化解 。
发式算法 ，优 化 目 标 是 使 ＭＤ Ｖ Ｓ问题所需车辆
［］ 数最小 。 对于车辆类型的研究 ， Ｃ ｅ ｄ ｅ ｒ４ 曾提出基
ｋ （ ） 计算线路 Ｋ 中各个区段的最大客流量 Ｑｉ 计 ６ ｊ， 算发车频率 ｆ（ 选取最大的发车频率作为线 ， ） ｉ ∈ｋ ， ｊ
Ｎ· ２ Ｌ Ｎ －ｔ Ｂ （ ） ２ ＝ ２ Ｌ Ｂ Ｔ Ｔ ＋ｔ Ｆ 总成本可以从 以 下 ３ 个 方 面 分 析 ： ①公交公
员工工资 ， 车辆油耗 司的运营成本包括车辆成本 ， 等； ② 乘客的等待时间 ； ③ 乘客的乘车时间 。
７］ 。 索方法难 于 解 决 的 、 复 杂 的 和 非 线 性 的 问 题［
将单场站行车计划编制问题描
述为近似的指派 问 题 ， 并提出基于采用先生成车 次链 ， 然后再组合 的 策 略 的 竞 拍 算 法 （ ａ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ － 进行 求 解 。 Ｈ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ） ａ ｓ ｓ ｅ 曾经提出仅包含任 ｇ 模型引 务变量和表示车 辆 固 定 费 用 的 描 述 模 型 ，
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。
遗传算法在车辆路径规划中的优化技巧指南
遗传算法在车辆路径规划中的优化技巧指南引言车辆路径规划是一个重要的问题，尤其在现代城市交通拥堵日益严重的情况下。
传统的路径规划方法往往受限于计算能力和算法复杂度，无法在实时性和准确性上达到理想的效果。
而遗传算法作为一种优化方法，具有并行处理能力和全局搜索特性，被广泛应用于车辆路径规划领域。
本文将介绍遗传算法在车辆路径规划中的优化技巧指南。
一、遗传算法概述遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法。
它通过模拟遗传、变异和选择等过程，逐步优化解空间中的解。
在车辆路径规划中，遗传算法可以通过遗传编码、交叉、变异和选择等操作，找到最优的路径规划方案。
二、遗传编码遗传编码是将问题的解表示为染色体的形式。
在车辆路径规划中，可以将路径表示为一个染色体，染色体的基因是路径上的节点。
合理的遗传编码可以降低问题的复杂度，并提高算法的搜索效率。
三、适应度函数适应度函数用于评价染色体的优劣程度。
在车辆路径规划中，适应度函数可以考虑多个因素，如路径长度、交通拥堵情况、行驶时间等。
通过合理设计适应度函数，可以引导遗传算法向更优的解空间进化。
四、交叉操作交叉操作是遗传算法中的一种重要操作，用于产生新的染色体。
在车辆路径规划中，交叉操作可以通过交换染色体的部分基因，生成新的路径方案。
合理设计交叉操作可以增加染色体的多样性，避免陷入局部最优解。
五、变异操作变异操作是遗传算法中的另一种重要操作，用于引入新的基因变异。
在车辆路径规划中，变异操作可以通过随机改变染色体中的基因，生成新的路径方案。
适度的变异操作可以增加算法的搜索空间，有助于发现更优的解。
六、选择操作选择操作是遗传算法中的最后一步，用于根据适应度函数选择优秀的染色体。
在车辆路径规划中，选择操作可以根据染色体的适应度值，保留最优的染色体，并淘汰劣质的染色体。
合理的选择操作可以保持种群的多样性，有助于算法的收敛性。
七、参数设置遗传算法中的参数设置对算法的性能和效果有重要影响。
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。
基于混合遗传算法的城市公交车辆调度计划编制
基于混合遗传算法的城市公交车辆调度计划编制基于混合遗传算法的城市公交车辆调度计划编制随着城市人口的迅速增长和交通拥堵问题的日益加剧，公交车成为现代城市中不可或缺的交通工具。
为了优化城市公交系统的运营效率和服务质量，设计一个有效的车辆调度计划显得十分重要。
本文将介绍一种基于混合遗传算法的城市公交车辆调度计划编制方法，以提高公交系统的效率和乘客满意度。
混合遗传算法是一种基于生物学进化理论的优化算法，其适用于解决复杂的组合优化问题。
本文中，我们首先将城市公交车辆调度问题建模为一个优化问题，即在给定的时间窗口内，合理安排公交车辆的行驶路线和发车时间，以最小化乘客等待时间和公交车辆的行驶距离。
我们的算法主要分为两个步骤：变量编码和混合遗传算法优化。
首先，我们需要对调度计划进行变量编码，以便将其转化为遗传算法能够处理的形式。
我们将调度计划表示为一个染色体，每个基因代表一个公交车辆的行驶路线和发车时间。
通过定义适当的基因编码方式，可以有效地表示公交车辆的路线和时间。
例如，可以用数字表示每个车站和时间段，用基因序列表示公交车辆的行驶顺序和发车时间。
这样，每个染色体都代表了一种可能的调度计划。
在混合遗传算法优化阶段，我们通过不断地迭代演化来寻找最优解。
我们首先随机生成一组初始调度计划，然后根据一定的适应度函数对每个个体进行评估。
适应度函数考虑乘客等待时间和公交车辆的行驶距离，并对调度计划进行评估。
接下来，我们使用遗传算法的选择、交叉和变异操作来产生新的种群。
选择操作根据适应度函数的结果，选择较好的个体，交叉操作将选中的个体进行组合，变异操作对某些个体进行随机变化。
通过这些操作，我们能够逐步优化调度计划，使其逐渐接近最优解。
通过多次迭代，我们最终得到一个较为优化的公交车辆调度计划。
此时，我们可以将该调度计划用于实际的公交车辆运营中。
通过实时监控和数据反馈，我们可以进一步优化和改进调度计划，以适应不同时间段和交通情况下的实际需求。
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。
基于遗传算法的公交车调度问题
基于遗传算法的公交车调度问题作者：文／徐浩，吴海霞，李婷婷，白雪来源：《时代汽车》 2018年第12期1问题重述本文以2001年全国大学生数学建模竞赛B题为例。
公共交通对于城市运作具有重大意义，已知某大城市有一条公交线路，该线路上行有14站，下行有13站。
该线路上的大客车为同一型号，标准载客量为100人，客车平均速度为20公里／小时。
要求，乘客候车时间不能超过10分钟，早高峰时不能超过5分钟，车辆的满载率不能超过120%，一般也不低于50%。
为该线路设计一个公交车调度方案，包括两个起点站的发车时刻表；一共需要多少辆车；这个方案以怎样的程度照顾到了乘客和公交公司双方的利益。
2问题分析题目要求设计调度方案，则需要求出发车间隔，可以设置发车间隔为自变量，利用候车人数、公交车辆数等因素，推导出满载率、全天发车次数、所需公交车辆数。
同时综合考虑公交车公司和乘客的利益，引入公交车行驶成本和乘客等待成本两个概念。
对于公交车公司来说，发车时间间隔越长，全天发车次数越少，需要的公交车越少，成本越低；对于乘客来说，发车间隔越短，乘客等待时间越短，成本越低。
因此公交车公司和乘客的利益是对立的，需要考虑在不同的程度下照顾公交公司和乘客的利益，所以引入权重概念，将多目标转化为单目标，建立非线性规划模型。
3问题假设(1)假设每个时间段内乘客到达数服从均匀分布； (2)假设汽车一直以平均速度行驶，不受外界因素影响； (3)假设乘客上下车时间非常短，可以忽略不计； (4)假设公交车到达终点站返回时可以载客。
4模型的建立5.2结果的分析与检验取权重系数α=0.6，β=0.4，可以求得最优发车间隔，根据式(1)计算可得各时间段发车数，得到简化发车时刻及发车数如表1所示。
经过计算可得一个工作日总发车数S为524辆，全天平均满载率R为76. 612%。
根据式(5)计算可得各个时间段线路中上下行车辆数目如表2所示。
由上表可以看出，早高峰6:00-9:00时间段所需公交车数量最多，为37辆，全天所需公交车数目不会超过早高峰所需车辆数目，所以全天所需公交车辆数为37辆。
基于遗传算法优化车辆路径规划问题
基于遗传算法优化车辆路径规划问题车辆路径规划问题是指在多个目标地点之间，如何使车辆行驶的路线最优，使得总路程最短或总时间最短等。
这是一个典型的NP问题，在传统计算机算法难以快速得到最优解时，遗传算法成为一种有效的解决方法。
遗传算法是基于自然选择和遗传现象的演化经验，通过不断地进化，筛选出适应度更高的解来解决问题。
在车辆路径规划问题中，我们可以把路线看成一条染色体，将每个目标地点看成基因，通过遗传算法来寻找最佳路径。
遗传算法的核心是一组基因编码方案，通过对其进行演化操作，逐步优化染色体直到找到最优解。
在车辆路径规划问题中，我们可以采用二进制编码方案，将每个目标地点表示为一个二进制数，并将每个二进制数按照一定的顺序排列在染色体上，形成一种基于顺序的编码方案。
由此，我们可以通过遗传算法进行染色体进化和路径规划。
在遗传算法中，主要包含三个重要的操作：选择、交叉和变异。
选择是按照适应度排序，选择优秀的个体进行繁殖；交叉是将两个个体的染色体进行交换，形成新的染色体；变异是在某些极端情况下，改变染色体中的基因，以增加种群的多样性和避免陷入局部最优解。
对于车辆路径规划问题，我们可以使用遗传算法来进行优化搜索，具体流程包括：1. 确定问题的目标函数，例如总路程或者总时间。
2. 通过二进制编码方案将每个目标地点表示为一个二进制数，并将每个二进制数按照一定的顺序排列在染色体上。
3. 初始化种群，即将多个随机生成的染色体加入到染色体群体中。
4. 通过选择、交叉和变异等操作，对种群中的染色体进行进化，得到新的染色体群体。
5. 重复进行进化操作，直到得到满足目标函数条件的染色体，即车辆行驶的最优路线。
值得注意的是，遗传算法虽然能够有效地解决车辆路径规划问题，但其速度较慢，随着问题规模的增大，计算时间也会逐渐增加。
因此，对于大规模问题，我们需要采用一些特殊的优化技巧，如分布式遗传算法、混合遗传算法等。
此外，在车辆路径规划中，还存在一些特殊的约束条件，如限制车辆的行驶距离、车辆的最大速度、道路的限速等。
基于遗传算法的公交智能排班系统的设计与实现
基于遗传算法的公交智能排班系统的设计与实现遗传算法是一种使用数学，计算机科学和统计技术来模拟进化过程的算法，它已成功应用于解决各种复杂的计算问题，如最佳化，机器学习等。
公交车排班是一种复杂的优化问题，需要综合考虑时间、空间和消费者需求等多个因素，故而有必要通过合理设计和实现一个公交智能排班系统，以提高公交车排班的效率和质量。
于是，运用遗传算法的设计思想和实现方法，构建一款公交智能排班系统，用于提高公交车排班的效率和质量。
首先，要确定遗传算法的结构。
基本的遗传算法结构分为三个步骤：编码，评价和进化。
其中，编码用于建立排班的模型，即把每一趟公交车排班任务表示为一个序列。
评价是为了测量排班任务的优劣，即应用相应的目标函数来衡量某一排班任务的有效性；进化是用于改进排班任务的，即基于当前排班任务的性能，通过遗传算法所提供的一系列遗传算子，应用遗传算法的自然选择机制来改进排班任务。
接着，对该公交智能排班系统的实现过程进行设计。
从获取数据的角度来看，获取公交车排班任务的数据非常重要，数据包括出发时间、停靠站点、路线等信息。
为了获取公交车排班任务的准确数据，可以利用公共数据开放平台，如百度地图平台等，从中获取到准确的公交车排班数据。
然后，要设计要应用遗传算法的目标函数。
该目标函数主要反映排班任务的优劣，其中应考虑车辆安排的时间合理性、公交车的安排的消费者需求、路线的运行速度等因素，以及公交车发车指标、保障里程、节省成本、准时到达等指标。
再次，要实现该系统，可以采用基于Java语言的开发框架，如Spring MVC框架，用于实现公交智能排班系统的前端界面。
在前端界面设计上，要考虑操作简易性，为用户提供搜索和筛选功能，以便用户能够快速获得所需要的结果。
另外，该系统还可以提供实时更新的模型，用于根据用户的输入实时更新解决方案，以满足用户的需求。
最后，要测试和验证该系统的可行性。
首先，基于实际的公交排班任务进行数据测试，比较该系统所输出的排班结果和实际排班结果的准确率，以证明系统的可行性和优劣。
交通路径规划中的遗传算法应用方法
交通路径规划中的遗传算法应用方法引言：随着城市发展和人口的增加，交通拥堵问题变得日益严重。
为了解决这一问题，交通路径规划成为了一个非常重要的研究方向。
遗传算法作为一种启发式搜索算法，能够有效地解决复杂的优化问题，因此在交通路径规划中得到广泛应用。
一、遗传算法的基本原理遗传算法是基于遗传学和进化论的启发式搜索算法。
它通过模拟自然界的进化过程，不断地通过选择、交叉和变异等操作对候选解进行迭代优化。
1. 初始化种群：随机生成初始解集合，即种群。
2. 适应度评估：为了对种群中的个体进行评估，需要设定适应度函数，根据问题的特点确定个体的适应度。
在交通路径规划中，适应度函数可以根据路径的长度、所经过的交通拥堵程度等进行评估。
3. 选择：根据适应度函数的值，选择适应度较高的个体，使其有更高的概率参与到下一代中。
4. 交叉：从选择的个体中选择两个或多个进行交叉操作，生成新个体。
交叉操作可以通过交换某些特征值来产生新的解。
5. 变异：对新生成的个体进行变异操作，改变某些基因的值。
通过引入随机性，可以避免算法收敛到局部最优解。
6. 更新种群：将生成的新个体加入到种群中，并保持种群规模不变。
7. 终止条件判断：判断是否满足终止条件，如达到最大迭代次数或找到满意的解。
二、交通路径规划中的遗传算法应用方法在交通路径规划中，遗传算法可以应用于以下几个方面。
1. 路径搜索：交通路径规划的核心任务是找到一条最佳路径，使得总行程时间最短或总行程距离最短。
遗传算法可以通过对路径进行编码，生成初始种群，并通过选择、交叉和变异等操作对路径进行迭代优化，最终求解出最佳路径。
2. 车辆调度：在城市交通中，车辆的调度是一个复杂且需要优化的问题。
遗传算法可以应用于车辆调度问题中，通过对车辆的路径和时间进行优化，使得车辆的行驶时间最短，达到城市交通的高效管理。
3. 交通信号优化：城市交通信号的优化对减少交通拥堵、提高交通效率具有重要意义。
遗传算法可以应用于交通信号优化中，通过对交通信号配时进行优化，减少等待时间、增加通过的车辆数量，从而优化交通流。
基于遗传算法的智能交通路线规划系统研究
基于遗传算法的智能交通路线规划系统研究智能交通系统是近年来互联网时代下的重要研究领域，交通路线规划是其中的重要研究方向之一。
传统的交通路线规划主要依靠人工经验，其局限性和不足之处逐渐暴露出来。
因此，本文将探讨基于遗传算法的智能交通路线规划系统的研究。
一、遗传算法的概念遗传算法是一种模拟自然界遗传过程的计算方法，并已应用于解决各种优化问题。
遗传算法通常由三个主要操作组成：选择，交叉和变异。
选择：通过适应度来选择父亲，适应度越高的个体被保留下来越多，从而让他们在下一代中更有可能出现。
交叉：将两个父亲的一部分基因切开并交换，生成具有混合基因的新个体，以增加种群中的多样性。
变异：在个体基因中引入一定的变异率，让个体可以更好地探索搜索空间，增加新的、更优的解。
二、智能交通路线规划系统的构建智能交通路线规划系统是一种系统化的交通路线规划方法，它利用计算机算法和数学模型，为车辆和行人提供最佳的路径。
具体来说，智能交通路线规划系统的构建包括以下几个方面：1.数据收集：在介绍智能交通路线规划系统前，我们需要先从现实世界中收集大量相关数据。
收集到的数据包括交通地图、交通拥堵信息、交通工具速度、目的地和出发地等。
2.路线规划优化模型的构建：在收集到足够的数据后，我们可以利用遗传算法构建一个优化模型，该模型对可行的交通路线进行计算和比较，然后给出一个或多个可行方案，以满足用户需求并优化行车效率。
3.路线规划系统软件开发：路线规划系统需要依据路线规划优化模型，开发相应的软件，同时这个软件要足够好的跨平台性，包括不同型号的计算机、移动设备等等。
三、基于遗传算法的智能交通路线规划系统的研究基于遗传算法的智能交通路线规划系统的研究是我们的重点，下面从以下三个方面进行介绍：1.路线规划优化遗传算法可以帮助路线规划系统生成人工难以产生的多样化路线方案，并寻求最优解。
它通过反复重新组合细胞以产生不同的路线组合，并对不同的路线组合进行评估，最后选择最优路线方案。
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。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
step6 对染色体依概率 Pgen ( a) 执行复制操 作;
step7 对执行复制操作后得到的新染色体 , 根 据概率 Pc 执行切断操作 ;
step8 对执行切断操作后得到的新染色体 , 根 据概率 Ps 执行拼接操作 ;
S 14) ,经拼接操作后得到染色体 ga = ( S 1 , S 2 , S 3 ,
S 4 , S 5 , S 6 , S 9 , S 10 , S 11 , S 12 , S 13 , S 14) 。
为了保持群体内个体的多样性 ,在完成复制操
作 、切断操作和拼接操作后需对群体内的个体根据
概率 Pm 执行变异操作 :在 ( 1 , K) 中按均匀分布随 机产生两整数最为变异基因位并互换基因值 。
i=1j=1
νb
ν + i = 1 j = 1 b
+ ∑ ∑βij · i=1j=1
m- 1n- 1
Tij) + ∑ ∑t ij·c2
(1)
i=1 j=1
式中第一项为公交车运营费用 ,第二项为旅客
行程费用 。
3 遗传算法
本文结合研究问题的具体特点 ,构造了适合求 解该优化问题的变长度染色体遗传算法 ,流程如下 :
S 3 , S 4) 和 ga2 = ( S 5 , S 6 , S 7 , S 8) 。
在拼接操作中 ,将首位基因为始发节点运行方
向状态而末位基因非终到节点运行方向到节点运行方向状态的染色体基因连接在一起
成为一条染色体 。例如 : 对于两染色体 ga1 = ( S 1 , S 2 , S 3 , S 4 , S 5 , S 6) 和 ga2 = ( S 9 , S 10 , S 11 , S 12 , S 13 ,
5 结论
本文结合城市公交车路线选择的特点 ,构造了 求解固定始发站与终到站间的公交车路线优化选择 问题的变长度染色体遗传算法 ,实际数值计算表明 该算法有效可行 ,而且很好地解决了维数灾难问题 , 尤其适合于在大中城市中选择公交车路线 。
21 世纪青年学者论坛
世界科技研究与发展
2004 年 2 月
城市公交车路线选择的 遗传算法
卜 雷1 蒲 云2 尹传忠1
(1. 西南交通大学交通运输学院 ,成都 610031 ; 2. 西南交通大学研究生院 ,成都 610031)
摘 要 :针对公交车路线的特点 ,设计了基于变长度染色体编码的遗传算法 ,求解固定始发站与终 到站间的公交车路线优化选择问题 ,并采用了适合该编码方式的遗传算子 。
体中染色体 a 对应公交车路线方案的优劣通过适应
度 Fgaen 的大小来评价 :
Fgaen = 1/ Z ( a)
(2)
313 遗传操作
对染色体的遗传操作包括复制操作 、切断操作 、
拼接操作及变异操作 。在复制操作中 ,采取轮盘赌
法复制 N 个染色体 ,根据个体排序决定每个染色体
复制到下一代的概率 Pgen ( a) 。
4 实例计算与结果分析
街道模式为非规则格状结构的服务区 (长 ×宽 = 3 ×5) ,划分为 60 个尺寸相同的区域 ( l ×w = 015 ×015) ,公交车平均运行速度 vb = 20 ,公交车在节 点 ( i , j) 的延误时间 Tij = 1 ,公交车单位时间运营费
用 c1 = 50 ,旅客单位行程费用 c2 = 3 , N = 50 , Pc = 0195 , Ps = 110 , Pm = 0101 , 分别应用变长度染色体 遗传算法和动态规划方法确定相同始终点间的公交
step2 染色体解码 ; step3 计算适应函数值 , 并将染色体按照适应 度降序排列 , g1 gen 为本代群体中的最优染色体编 码 , gN gen为本代群体中的最劣染色体编码 ; step4 若迭代代数 gen 达到最大迭代代数 G , 转 step10 ,否则转 step5 ; step5 实施最优保留策略及删除操作 :将本代 中最劣染色体编码 gN gen替换为上一代中最优染色 体编码 g1 gen - 1 ,并将群体中有始发节点编号而无终 到节点编号或者无始发节点编号而有终到节点编号
则 δixj = 0 ;βij ( i = 1 , 2 , …, m ; j = 1 , 2 , …, n) 表示节 点状态变量 , 若节点 ( i , j) 位于公交车路线上 βij = 1 ,否则 βij = 0 ; c1 表示公交车单位时间运营费用 , vb 表示公交车的平均运行速度 , Tij表示公交车在节点 ( i , j ) ( i = 1 , 2 , …, m ; j = 1 , 2 , …, n) 的延误时间 ,
关键词 :遗传算法 公交车 路线优化
Selecting an Urban Bus Route with Genetic Algorithm
BU Lei PU Yun Y IN Chuanzhong
( School of Traff ic and Transport , Southwest Jiaotong University , Chengdu 610031)
( i , j) 和 ( i + 1 , j) 的垂直路段位于公交车路线上
δyij = 1 ,否则 δyij = 0 ;δixj ( i = 1 , 2 , …, m ; j = 1 , 2 , …,
n - 1) 表示水平路段状态变量 ,若连接节点 ( i , j) 和
( i , j + 1) 的水平路段位于公交车路线上 δixj = 1 , 否
step9 对执行拼接操作后得到的新染色体 , 根 据概率 Pm 执行变异操作 ,返回 step2 ;
step10 结果输出 :染色体 g1 gen对应编码方案 即为固定始发站与终到站间的公交车优化路线 , Z ( a) 为最优目标函数值 。
311 问题编码方法 采用变长度的染色体编码方法 ,每条染色体对 应一条公交车路线方案 。染色 体 a 编 码 为 ga = ( S 1 , S 2 , …, S k , …, S K) , a = 1 , 2 , …, N , S k 表示服 务区中节点处的公交车运行方向状态 , 且 S k = ( sj1 , sj2 , sj3 , sj4) 。基因 sj1 代表服务区中节点的编号 ; 基 因 sj2代表公交车在节点处的右行方向选择状态变 量 ,若选择右行方向 sj2 = 1 , 否则 sj2 = 0 ; 基因 sj3代 表公交车在节点处的上行方向选择状态变量 , 若选 择上行方向 sj3 = 1 ,否则 sj3 = 0 ;基因 sj4代表公交车 在节点处的下行方向选择状态变量 , 若选择下行方 向 sj4 = 1 ,否则 sj4 = 0 。 由于始发站与终到站固定 ,因此编码时基因 S 1 表示始发节点处的公交车运行方向状态 , S K 表示终 到节点处的公交车运行方向状态 , 并且对于不同的 公交车路线 ,其染色体长度 K 值不同 。 3. 2 解码处理与适应度评价
step0 问题编码及参数初始化 :确定最大迭代 代数 G 、群体规模 N 、切断概率 Pc 、拼接概率 Ps 、变 异概率 Pm 的值 ,令迭代代数 gen : gen = 0 ;
step1 产生初始群体 :随机产生 N 个变长度 染色体 ,组成初始群体 G0 = ( g1 , g2 , …, gN ) ;
Key words : genetic al gorit hm , bus , route opti m iz ation
公交车路径选择问题属组合最优化问题 ,街道 密度及需求分配复杂性的不断增大使得可行路线空 间指数倍地增大 ,应用传统的优化方法计算 ,时间也 会随之以指数倍地增多 ,很难发挥较高的计算效率 。 遗传算法 (简称 GA) 作为一种基于生物遗传和进化 机制的自适应概率优化技术[1～2 ] ,同传统的优化算 法如单纯形法 、梯度法 、动态规划法 、分枝定界法以 及近年来应用的性能较好的模拟退火算法 ( 简称 SA) 相比 ,具有运算简单 、搜索过程灵活 、搜索效率 高以及隐含并行性等特点 ,目前已广泛应用于函数 优化 、组合优化 、生产调度 、自动控制 、机器学习 、图 像处理以及人工生命等领域 ,是一类可用于复杂系 统优化计算的鲁棒搜索算法 。本文针对公交车路线
的特点 ,提出应用变长度染色体遗传算法求解固定 始发站与终到站间的公交车路线优化选择问题 ,以 提高计算效率 。
1 公交车路线优化选择问题的简 化
将公交车非规则形状服务区按照街道间隔和需 求分配划分为 m ×n 个矩形区域 ,如图 1 所示 ,实 线表示可以通行公交车的实际街道 ,虚线表示禁止 通行公交车或实际不存在的街道 ,区域 ( i , j) 表示方 法见图 2 ,公交车的可选运行方向见图 3 ,则可行的 公交车路线由一系列路段和节点构成 。
将染色体基因型转换为常规遗传算法中的个体
基因型 ,对于过剩指定的染色体 ,取最左边的四元组
w w w . globesci . com
Vol. 26No. 1 第 53 页
21 世纪青年学者论坛
世界科技研究与发展
2004 年 2 月
解码 ;对于缺省指定的染色体 ,基因 sj2 、sj3 、sj4分别 取 0 、0 、0 。解码后计算染色体适应度 , 第 gen 代群
tij表示旅客从区域 ( i , j) 出发至公交车路线的总行
程时间 , c2 表示旅客单位行程费用 , w 表示区域宽 度 , l 表示区域长度 。则固定始发站与终到站间的
公交车路线优化选择问题的优化目标 :
m- 1 n
m n- 1
∑ ∑δyij·w ∑ ∑δixj·l m n
min
Z=
c1 ·(
Pgen ( a) = ( N - a + 1) / ∑i = 1 N = 2 ( N - a +