【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 

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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.

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4 Matlab代码