改进遗传算法在公交智能调度中的应用

发布时间：2017-09-22 18:35

  本文关键词：改进遗传算法在公交智能调度中的应用

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【摘要】：针对基本遗传算法易发生未成熟收敛及收敛速度慢的缺陷,将初始种群均匀化生成、选择算子采取自适应排序、交叉算子采用竞争择优的方式进行改进,并应用到公交调度优化问题中,建立符合实际情况的公交调度数学模型。通过仿真实例分析表明,改进后的遗传算法用于公交车辆智能调度是有效、可靠的。通过公交车排班表和发车频率图的比较可知,该结果是符合客流的实际分布情况的。
【作者单位】： 郑州电力高等专科学校电力工程系;中电投河南电力有限公司技术信息中心;中国科学院上海应用物理研究所;
【关键词】： 智能交通系统 遗传算法 公交调度 数学模型
【基金】：国家自然科学基金项目(U1232115)
【分类号】：U491.17
【正文快照】： 公交车辆的调度问题是一类典型的多目标优化问题,通常是以乘客和公交公司总效益最大为调度目标。遗传算法(genetic algorithm,GA)作为一种高效、并行、全局搜索的方法,在处理公交调度问题上已获得成功[1]。但传统GA在实际应用中仍暴露出收敛速度慢、稳定性差、容易陷入局部最

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本文编号：902422