一种求解双目标校车路径问题的蚁群优化算法

发布时间：2017-07-30 09:18

  本文关键词：一种求解双目标校车路径问题的蚁群优化算法

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【摘要】：校车路径问题(SBRP)是在满足学生交通服务各种约束条件的前提下,寻求高效的校车路径方案,将学生从乘车站点运送到学校,达到一定的服务质量目标和校车运营效率目标.现有SBRP算法主要优化校车路径长度目标,较少关注如何减少所需校车数量.鉴于减少校车数量能显著降低校车服务成本,尝试设计蚁群优化(ACO)算法求解双目标SBRP问题.在校车容量和学生最大乘车时间约束下,将减少路径数量作为第一目标,缩减路径总长度为第二目标,设计了一个ACO算法.重点讨论了校车路径构造算法、与优化目标相关的信息素更新方法、局部搜索路径改进和提升双目标的两阶段策略.采用基准案例进行测试,验证算法的有效性.与CPLEX精确算法相比,ACO算法在求解路径数量和计算效率方面具有明显的优势.
【作者单位】： 河南大学黄河中下游数字地理技术教育部重点实验室;中山大学地理科学与规划学院;河南大学计算机与信息工程学院;
【关键词】： 校车路径问题 蚁群优化 算法设计
【基金】：国家自然科学基金项目(41401461)
【分类号】：TP18
【正文快照】： 随我国社会经济的发展,为中小学学生提供校车服务成为教育主管部门和学校面临的新问题.要提供安全、高效和公平的校车服务,校车路径规划是其中的一个重要环节.合理的路径规划能减少所需校车数量,并降低运营成本.因校车路径规划具有极高的复杂性,校车路径问题(SBRP)一直受到学

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本文编号：593505