【摘要】：社區(qū)公交在公共交通運輸服務(wù)體系中起著重要的微循環(huán)作用,其路徑的優(yōu)化問題對于出行者及運營企業(yè)均具有重要意義.本文在給定的路網(wǎng)條件下,首先從路段角度定義了路段的需求潛力指標(biāo),并以最大化路徑需求潛力為目標(biāo)建立目標(biāo)函數(shù),并兼顧路徑旅行時間及圈點線路約束建立了求解一條圈點線路的數(shù)學(xué)模型.在求解過程中,本文設(shè)計了一套路段交叉變異算法并利用遺傳算法實現(xiàn)了模型的啟發(fā)式求解.最后,本文以北京天通苑社區(qū)為例,利用該社區(qū)居民的出行數(shù)據(jù)并分別應(yīng)用遺傳算法及深度優(yōu)先搜索算法對服務(wù)于該社區(qū)的公交路徑進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計.實驗結(jié)果表明,遺傳算法在該實例中已得到最優(yōu)解,證明遺傳算法在求解該問題上具備可行性.
[Abstract]:Community public transport plays an important role in the service system of public transportation, and the optimization of its path is of great significance to both travelers and operators. Under the given road network condition, this paper first defines the demand potential index of road section from the point of view of road section, and establishes the objective function with the aim of maximizing the path demand potential. A mathematical model for solving a loop point line is established by taking into account the path travel time and the loop point line constraints. In the process of solving the problem, a set of cross-mutation algorithm is designed and the heuristic solution of the model is realized by genetic algorithm. Finally, this paper takes the Tiantongyuan community in Beijing as an example, using the travel data of the residents in the community and applying genetic algorithm and depth first search algorithm to optimize the public transport path serving the community. The experimental results show that the genetic algorithm has obtained the optimal solution in this example. It is proved that the genetic algorithm is feasible in solving the problem.
【作者單位】： 北京交通大學(xué)城市交通復(fù)雜系統(tǒng)理論與技術(shù)教育部重點實驗室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(71131001-2) “973”國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃(2012CB725403-5) 北京交通大學(xué)優(yōu)秀博士生科技創(chuàng)新基金資助項目(2013YJS045)
【分類號】：U121

【共引文獻(xiàn)】

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2 吳家慶;宋瑞;林正;李樹彬;;考慮地鐵換乘客流的BRT運營調(diào)度模型研究[J];交通運輸系統(tǒng)工程與信息;2014年01期

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2301987