針對高峰時段共享單車智能停放點緊缺問題,提出了基于改進遺傳算法的停放點分配算法。遺傳算法的局部搜索能力在解決優(yōu)化問題的過程中容易陷入早熟,由此將線性回歸算法融入遺傳算法,增加個體變異的方向,加速遺傳算法的收斂速度,避免了傳統(tǒng)遺傳算法陷入局部最優(yōu),使算法在停放點分配問題中的性能得到改善。最后通過模擬實驗,成功地使分配模型收斂速度加快,節(jié)約了停放點分配問題中的時間資源,保證了停放點信息的動態(tài)實時性。

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 數(shù)學(xué)模型
2 多目標遺傳算法的實現(xiàn)
    2.1 染色體編碼與初始化種群
    2.2 快速非支配排序和擁擠度計算
    2.3 適應(yīng)度函數(shù)與解碼
    2.4 選擇和交叉算子
    2.5 精英策略
    2.6 實驗結(jié)果分析
3 融合了線性回歸的改進遺傳算法的實現(xiàn)
4 結(jié)論



本文編號：4021407