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遗传算法在公交车辆调度优化中的应用研究
| 论文题名： | 遗传算法在公交车辆调度优化中的应用研究 |
| 关键词： | 公交车;车辆调度;遗传算法;发车时间间隔 |
| 摘要： | 公共交通是城市居民生活正常运转的基本保障，是推动城市经济发展、加强城乡联系的重要支撑力量。随着我国经济的发展，目前很多大中城市出现了交通道路堵塞、道路事故频发、环境和噪声污染等情况。为了缓解城市交通压力，优先发展公共交通是目前各大城市的主流策略，但是在实际工作中，由于现有的公交车辆调度计划制定的不够完善，公交车辆调度方法较为落后，公交优先的策略不仅没有解决现有交通问题，还在一定程度上造成了公共资源的浪费，因此研究出科学合理、具有实际应用价值的公交车辆调度方案，是解决现有城市交通压力的有效方法，具有普遍的现实意义。本文在此背景下，结合查阅文献和现场调查、访问，分析了公交车辆调度的特点，并采用改进的遗传算法来求解公交车辆调度中的发车时间间隔问题。 首先，本文对于公交车辆调度系统和遗传算法的相关理论进行了研究，介绍了公交车辆调度系统的基本工作原理、影响因素以及调度优化的方法。同时分析了遗传算法的原理、相关术语和关键求解步骤，重点分析了公交调度系统中成本的构成，为构建车辆调度优化模型提供基本的理论支持，同时为后文的模型求解奠定了基础。 其次，本文根据公交车辆调度的特点，在兼顾考虑公交公司的经济效益和乘客出行利益的基础上，构建了公交车辆调度优化模型。模型中以公交公司运营成本和乘客出行成本最小为目标，将公交车辆的发车时间间隔作为决策变量，考虑到实际中公交车辆的满载率、相邻车次之间最大和最小发车间隔，作为模型的约束条件。利用综合改进的遗传算法对模型进行了算法的设计和求解。 最后，在前几章研究的基础上，根据无锡市公交95路的调查数据，利用MATLAB语言进行编程，实现了模型的仿真试验，得到了调度周期内的发车时间间隔，并以此为依据制定发车时刻表。结果显示，改进后的遗传算法具有很快的求解速度，使得模型求解效率得到提升，不仅可以使得公交公司的成本得到控制，减少了车辆行车不均匀的现象，同时也提高了乘客乘车的满意度，使公交公司的社会利益得到提升，具有实际的应用价值。 |
| 作者： | 郑波 |
| 专业： | 物流工程 |
| 导师： | 周应堂 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 南京农业大学 |
| 学位年度： | 2014 |
| 正文语种： | 中文 |
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