基于遺傳算法的智能公交調(diào)度研究.pdf

1、隨著世界城市化進(jìn)程的快速發(fā)展，城市人口逐漸增加，人們的社會生活和經(jīng)濟(jì)生活日益豐富，因而對交通的要求也愈來愈高。其中，智能公交調(diào)度是緩解交通問題的首要手段。
　　 本文致力于對遺傳算法(GA)的相關(guān)研究，并將其應(yīng)用到集GIS＼GPS＼GPRS等技術(shù)于一體的智能公交系統(tǒng)中的調(diào)度優(yōu)化方面。首先，結(jié)合國內(nèi)外公交系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀及對可行性需求的分析，介紹了該智能公交調(diào)度系統(tǒng)的主要功能及組織架構(gòu)；其次，將遺傳算法應(yīng)用于公交調(diào)度系統(tǒng)中，并對其基

2、本原理、數(shù)學(xué)機(jī)理、特點及其應(yīng)用進(jìn)行了論述，完成了用遺傳算法實現(xiàn)公交調(diào)度系統(tǒng)的靜態(tài)和動態(tài)調(diào)度方案和基本流程的設(shè)計；最后，根據(jù)對現(xiàn)行的公交調(diào)度體制方式的分析，闡述了優(yōu)化算法過程和相應(yīng)的客流分配方案，制定出比較合理、符合實際應(yīng)用的調(diào)度優(yōu)化方案，建立起以公交公司和乘客費用之和最小，社會效益最大為目標(biāo)函數(shù)的公交調(diào)度的初步數(shù)學(xué)模型，通過選取不同的遺傳算法參數(shù)及相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，再用Matlab對所建立的數(shù)學(xué)模型的合理性、可行性進(jìn)行分析驗證。