發(fā)布時間：2018-05-25 08:22

  本文選題：公共交通 + 遺傳算法��； 參考：《實驗室研究與探索》2014年12期

【摘要】：針對公交車輛調度的運行環(huán)境以及其現(xiàn)狀,考慮到信號燈周期對乘客等車時間的影響,同時為了保證公交公司與乘客的兩者利益,建立了公交車輛優(yōu)化調度模型。針對拒絕策略容易產生效率低的問題,采用懲罰策略設計出一種新的適應度函數(shù)。基于基本遺傳算法存在早熟收斂和易陷入局部最優(yōu)解等問題,本文采用量子遺傳算法來解決組合問題。研究結果表明,該方法能夠有效地解決公交車輛運營優(yōu)化調度的組合問題。
[Abstract]:In view of the running environment and current situation of bus vehicle scheduling, considering the influence of the signal light cycle on the waiting time of passengers, and in order to ensure the interests of both bus companies and passengers, the optimal scheduling model of public transport vehicles is established. In order to solve the problem of low efficiency of rejection strategy, a new fitness function is designed by using penalty strategy. Based on the problem of premature convergence and easy to fall into local optimal solution of basic genetic algorithm, quantum genetic algorithm (QGA) is used to solve the combinatorial problem. The results show that this method can effectively solve the combinatorial problem of bus operation and optimal scheduling.
【作者單位】： 南陽師范學院物理與電子工程學院;重慶大學自動化學院;
【基金】：國家自然科學基金資助(61306007) 河南省教育廳科學技術研究重點項目(14B120003) 河南省科技攻關項目(122102210403) 重慶市自然科學基金重點項目(CSTC2012JJ40002) 南陽師范學院科研項目(ZX2014085)
【分類號】：U491.17;TP18

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1 葛顯龍;許茂增;王偉鑫;;多車型車輛路徑問題的量子遺傳算法研究[J];中國管理科學;2013年01期

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本文編號：1932751