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基于变异粒子群算法的公交线网分层优化研究
| 论文题名： | 基于变异粒子群算法的公交线网分层优化研究 |
| 关键词： | 公交线网;变异粒子群算法;分层优化;灰色预测法;客流量 |
| 摘要： | 随着经济和社会的发展,在我国,城市公共交通的发展相对缓慢,交通堵塞越来越严重,给居民出行带来不便,尤其是常规公交存在着线路布设的不合理,线路分布的不均衡、比较零散等问题,不但降低了常规公交线网的运营效率,而且严重影响了公交线网的服务水平。目前大多数城市采用不分层法实现常规公交线网的优化布设,由于布设的线路分工不明确,衔接性差,缺乏整体性,甚至存在较多的交通盲区,因此,无法改善常规公交线网布设不合理的现状。基于以上公交线网优化所面临的问题,采用分层法对公交线网进行优化有着现实和重要的意义。 本文主要将改进后的PSO(Particle Swarm Optimization,粒子群优化)算法与灰色预测法相结合,实现OD(Orgin-Destination,起点到终点)出行分布量的预测,在对公交线网分层优越性分析的基础上,建立公交线网的分层模型,并采用改进后的PSO算法对各层求解,形成合理的公交线网。 首先,对连续和离散PSO算法进行改进。即针对PSO算法极易陷入局部最优的缺点,基于动态指数改进策略和遗传变异的思想,从改变算法的惯性权重和加入变异算子两个方面结合将算法改进为变异PSO算法,并通过具体的测试函数,分析变异PSO算法与传统改进的PSO算法的收敛性能。通过测试证明变异PSO算法具有良好的收敛性。 其次,对公交线网采用分层法优化的优越性进行分析,并以兰州市的公交线网为研究对象,将变异PSO算法与灰色预测法相结合建立一种灰色变异粒子群组合预测模型,运用此模型在MATLAB软件中实现OD出行分布量的预测,通过与传统的增长计数法和重力模型法预测的结果进行比较,证明本文所建立的组合型预测模型的高精度性和适用性。 最后,本文采用随机用户平衡法实现OD客流量分配,在此基础上实现主干线、次干线优化模型的建立及各层优化约束条件的确定;采用变异PSO算法对各层进行求解,完成主干线、次干线的优化布设;通过对优化后线网的重要指标计算分析,再次验证变异PSO算法具有良好的收敛性和分层法优化公交线网的优越性。运用分层优化法优化线网不仅能建立合理的公交线网,而且能提高公交线网的运营效率和服务水平。 |
| 作者： | 梁利 |
| 专业： | 交通信息工程及控制 |
| 导师： | 米根锁 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州交通大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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