基于精英选择遗传算法的需求响应公交规划

发布时间：2021-04-18 01:41

　　为提高公交系统服务质量,需求响应公交是近年来被提出的新型运营模式,其可以根据乘客需求定制公交线路。对需求响应公交的规划包括点规划和路径规划两阶段。首先通过K-means算法实现公交零食停靠点规划,其次在路径规划的过程中,提出了一种基于精英选择的遗传算法。最后,通过100名乘客需求的实例试验,需求响应公交最大可以使企业盈利162.30元,并证实了基于精英选择遗传算法相比与基于轮盘赌选择遗传算法具有更快的收敛速度和更好的搜索结果,精英种群的规模设为15%左右时求解结果较好。 

【文章来源】：公路工程. 2020,45(02)北大核心

【文章页数】：6 页

【部分图文】：

公交停靠点规划

本文首先基于K-means聚类算法规划了DRT停靠站点。K-means算法根据乘客坐标划分为k个簇,可以并将每个簇中心作为DRT的停靠站点,可以使得每位乘客到其所属簇内的站点的距离最小。K-means算法获得停靠站的流程如图1所示。2.2 基于ESGA的路径规划

本文设计了基于精英选择遗传算法(ESGA)求解模型,其相比于普遍使用的基于轮盘赌选择遗传算法(RWSGA)具有更快的收敛速度。ESGA其基本思想:依据上一代种群的适应度建立精英种群,在新一代的选择的过程中,用精英种群替换种群中适应度低的个体。ESGA流程如图2所示。2.2.1 编码

【参考文献】：
期刊论文
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[3]复杂路网下灵活接驳公交路径优化研究[J]. 卢小林,潘述亮,邹难.  交通运输系统工程与信息. 2016(06)
[4]多目标车辆路径问题的粒子群优化算法研究[J]. 郭森,秦贵和,张晋东,于赫,卢政宇,于佳欣.  西安交通大学学报. 2016(09)
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本文编号：3144547