本文關(guān)鍵詞：改進遺傳算法在公交智能調(diào)度中的應(yīng)用

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【摘要】：針對基本遺傳算法易發(fā)生未成熟收斂及收斂速度慢的缺陷,將初始種群均勻化生成、選擇算子采取自適應(yīng)排序、交叉算子采用競爭擇優(yōu)的方式進行改進,并應(yīng)用到公交調(diào)度優(yōu)化問題中,建立符合實際情況的公交調(diào)度數(shù)學(xué)模型。通過仿真實例分析表明,改進后的遺傳算法用于公交車輛智能調(diào)度是有效、可靠的。通過公交車排班表和發(fā)車頻率圖的比較可知,該結(jié)果是符合客流的實際分布情況的。
【作者單位】： 鄭州電力高等�？茖W(xué)校電力工程系;中電投河南電力有限公司技術(shù)信息中心;中國科學(xué)院上海應(yīng)用物理研究所;
【關(guān)鍵詞】： 智能交通系統(tǒng) 遺傳算法 公交調(diào)度 數(shù)學(xué)模型
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(U1232115)
【分類號】：U491.17
【正文快照】： 公交車輛的調(diào)度問題是一類典型的多目標(biāo)優(yōu)化問題,通常是以乘客和公交公司總效益最大為調(diào)度目標(biāo)。遺傳算法(genetic algorithm,GA)作為一種高效、并行、全局搜索的方法,在處理公交調(diào)度問題上已獲得成功[1]。但傳統(tǒng)GA在實際應(yīng)用中仍暴露出收斂速度慢、穩(wěn)定性差、容易陷入局部最

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本文編號：902422