本文關鍵詞：基于并行計算的公交車調度優(yōu)化研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：目前,各大中型城市的公共交通管理工作的重點是公交調度問題,隨著城鄉(xiāng)建設進程的飛速發(fā)展,城市規(guī)模也在不斷擴大,傳統(tǒng)運營模式不再適用于現(xiàn)在的公交實情,這就要求城市的公共交通工具能夠更快捷。為了滿足人們的需求,公交企業(yè)必須對公交調度方法進行優(yōu)化設計。公交調度的核心是采用科學的調度算法,制定出合理的發(fā)車計劃。 在制定調度計劃之前,需要采集實時客流信息和車輛信息作為調度依據(jù),GPS/GIS系統(tǒng)、無線通信技術和無線射頻技術為信息采集提供了技術支持。將各技術模塊集成到公交車輛的車載終端中,車載終端通過定位系統(tǒng)和乘客IC卡統(tǒng)計裝置分別獲取車輛信息和乘客信息,再將這些實時信息經過無線通信網絡發(fā)送到調度指揮中心。調度指揮中心獲取實時信息后,對這些信息進行分析,整理出用于公交調度的可靠數(shù)據(jù)。 人工智能算法在解決路徑優(yōu)化、工作調度方面具有較高的效率,因此,研究選擇合適的人工智能算法,使用其解決公交車調度優(yōu)化問題具有現(xiàn)實依據(jù)和理論可行性。 本文采用蟻群算法作為公交調度算法,以公交公司企業(yè)成本和乘客乘車候車的時間代價為約束條件,將公交調度模型轉換為數(shù)學模型,設計出用于調度算法的目標函數(shù)。通過對不同時間段的發(fā)車間隔進行組合優(yōu)化,最終得到最小目標函數(shù)值。 本文使用并行計算與蟻群算法相結合的方法進行調度。蟻群算法本身具有并行性,而且并行計算的優(yōu)勢在于用空間換取時間,利用多進程的并行處理,最終提高運算效率。并行蟻群算法的使用克服了單獨使用蟻群算法運算效率低、精確度不高的缺陷。通過大量實驗數(shù)據(jù)的對比,確定了并行蟻群算法程序適用于公交調度問題的最佳并行度。 論文還對使用并行蟻群算法進行公交調度的不足之處進行分析,并提出了未來工作的方向和重心,改進后的并行蟻群算法在公交調度方面會擁有更廣闊的前景。
【關鍵詞】：公交調度 并行計算 人工智能 蟻群算法
【學位授予單位】：安徽理工大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2014
【分類號】：TP301.6
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-12
• 插圖清單12-13
• 1 緒論13-20
• 1.1 課題的研究背景13-14
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀14-17
• 1.2.1 國外公交調度研究概況15-16
• 1.2.2 國內公交調度研究概況16-17
• 1.3 論文的主要工作及組織結構17-20
• 1.3.1 本文主要研究內容17
• 1.3.2 思路與理念創(chuàng)新17-19
• 1.3.3 本文的組織結構19-20
• 2 公交調度系統(tǒng)相關基礎知識20-32
• 2.1 公交調度基本知識20-28
• 2.1.1 客流數(shù)據(jù)20-21
• 2.1.2 行車時刻表的編制依據(jù)21-25
• 2.1.3 公交調度智能化25-27
• 2.1.4 智能公交調度的內容27-28
• 2.2 智能公交調度的應用技術28-29
• 2.3 調度方法29-32
• 2.3.1 靜態(tài)公交調度29-30
• 2.3.2 動態(tài)公交調度30-32
• 3 公交調度算法32-47
• 3.1 構建數(shù)學模型32-35
• 3.1.1 數(shù)學模型假設32-33
• 3.1.2 建立數(shù)學模型33-34
• 3.1.3 目標函數(shù)34-35
• 3.2 蟻群算法相關知識35-40
• 3.2.1 蟻群算法基礎知識35-36
• 3.2.2 蟻群系統(tǒng)36-38
• 3.2.3 蟻群算法的改進38-40
• 3.3 蟻群算法求解公交調度40-42
• 3.3.1 算法的實現(xiàn)過程40-41
• 3.3.2 算法進行公交調度41-42
• 3.4 并行蟻群算法設計42-47
• 3.4.1 蟻群算法的并行策略42-44
• 3.4.2 算法設計思想44
• 3.4.3 并行蟻群算法描述44-47
• 4 調度算法的實現(xiàn)47-59
• 4.1 蟻群算法參數(shù)的組合優(yōu)化47-53
• 4.1.1 目標函數(shù)參數(shù)配置47
• 4.1.2 蟻群算法中各參數(shù)的選擇47-53
• 4.2 并行蟻群算法性能分析53-59
• 4.2.1 搭建實驗環(huán)境53-56
• 4.2.2 實驗數(shù)據(jù)與分析56-59
• 5 結論與展望59-62
• 5.1 本文總結59-60
• 5.2 下一步的工作方向60-62
• 參考文獻62-65
• 致謝65-66
• 作者簡介及讀研期間主要科研成果66

【參考文獻】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前5條

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中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

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  本文關鍵詞：基于并行計算的公交車調度優(yōu)化研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：398320