【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现(Matlab代码实现)
目录
1 概述
2 运行结果
3 参考文献
4 Matlab代码
1 概述
本文对当前公交企业调度系统进行了分析,建立了公交排班的数学模型。本文基于数据挖掘分析的结果上,使用截面客流量数据对模型进行约束,得出了公交客流出行的空间分布规律。再以发车间隔为决策变量,以发车最大间隔、最小发车间隔和车辆满载率为约束条件,建立公交线路排班的数学模型,以公交公司发车成本最小和乘客等车时间成本最小为目标,建立双目标函数的数学模型。
本文设计了一种基于改进的遗传算法公交排班调度优化的解决方法,在对排班结果进行优化的过程中,本文分别在选择、交叉、变异三个阶段对算法进行改进和优化。选择的改进上是设计一个动态适应度函数,采用无放回式优良个体多复制的选择的方法。交叉的改进上是设计了新的交叉算子,交叉算子考虑了初期群体和后期群体质量会相差较大,所以使应交义函数。变异上的改进是引入了禁忌搜索算法。在预测客流量基础上,基于改进的遗传算法,模型求解确定出最优的排班时刻表和最小配车数。详细文章见第3部分。
2 运行结果



本文对当前公交企业调度系统进行了分析,建立了公交排班的数学模型。本文基于数据挖掘分析的结果上,使用截面客流量数据对模型进行约束,得出了公交客流出行的空间分布规律。再以发车间隔为决策变量,以发车最大间隔、最小发车间隔和车辆满载率为约束条件,建立公交线路排班的数学模型,以公交公司发车成本最小和乘客等车时间成本最小为目标,建立双目标函数的数学模型。
本文设计了一种基于改进的遗传算法公交排班调度优化的解决方法,在对排班结果进行优化的过程中,本文分别在选择、交叉、变异三个阶段对算法进行改进和优化。选择的改进上是设计一个动态适应度函数,采用无放回式优良个体多复制的选择的方法。交叉的改进上是设计了新的交叉算子,交叉算子考虑了初期群体和后期群体质量会相差较大,所以使应交义函数。变异上的改进是引入了禁忌搜索算法。在预测客流量基础上,基于改进的遗传算法,模型求解确定出最优的排班时刻表和最小配车数。
3 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例(第2版)[M].电子工业出版社,2016.
[2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社,2017.
👨🎓博主课外兴趣:中西方哲学,送予读者:
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或许,雨过云收,神驰的天地更清朗.......🔎🔎🔎
4 Matlab代码
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