基于遗传算法的公交优化设计与实现
基于遗传算法的交通信号优化配时策略设计
基于遗传算法的交通信号优化配时策略设计交通拥堵一直是城市发展中的一个难题，配时策略的优化可以有效地改善交通流量，减少交通拥堵。
遗传算法作为一种优化算法，被广泛应用于交通信号优化配时策略设计中，因为它可以模拟自然界的进化过程，通过不断优化和迭代得到最优解。
一、背景介绍在城市交通中，红绿灯的配时策略设计直接影响着交通流量的分配和效率。
传统的配时策略往往是固定的，没有考虑到交通流量的实时变化，导致一些路段长时间处于堵车状态，而其他路段却空闲。
因此，通过遗传算法优化交通信号配时策略成为一个备受关注的研究领域。
二、遗传算法简介遗传算法是模拟达尔文的进化论原理而发展的一种优化算法。
它通过模拟自然界的进化过程，通过不断的优胜劣汰和遗传变异来搜索最优解。
遗传算法的基本过程包括种群初始化、适应度评估、选择、交叉、变异和新种群生成。
首先，随机生成一组初始解，这些解称为个体，组成初始种群。
然后，通过计算每个个体的适应度评估值来衡量其优劣程度。
接下来，选择操作根据个体的适应度值选择出一部分优秀的个体，作为下一代的父母。
然后，通过交叉操作将父母的染色体信息融合生成新的个体。
最后，通过变异操作对某些个体的基因进行变异以保持种群的多样性。
三、基于遗传算法的交通信号优化策略设计基于遗传算法的交通信号优化策略设计主要分为两个阶段：种群初始化和遗传操作。
首先，在种群初始化阶段，需要将交叉口的所有可能配时方案转换为一系列串行的信号灯相位。
然后，生成一组初始解，这些解代表了不同的配时方案。
每个解被称为个体，初始解集合组成了初始种群。
然后，在遗传操作阶段，首先对每个个体进行适应度评估，衡量其交通流量的效果。
适应度函数可以根据交通流量、延误时间等指标进行定义。
接下来，通过选择操作从当前种群中选择一部分个体作为下一代的父母，选择的概率可以与个体的适应度值成正比。
然后，通过交叉操作将父母的染色体信息融合生成新的个体。
交叉操作可以使用单点、多点或均匀交叉方式。
改进遗传算法在公交调度优化中的应用
某乘客在第 ｉ （ 『 ）等待第 辆公交车 （ 站 （
的时间为：
， ）
根 据 公 交 调 度 模 型特 点 ， 发 车 时 间 间 隔 看 成 是遗 传 算 法 把
中的染色体的基因 ， 并采用二进制编码 方法对其编码 。 设置
发车 时间 间隔的 单位是分钟 ， 本文设置最长的发车间隔不得
龚 成 清
摘 要 ：在 充分 考 虑 公 交公 司运 营成 本和 乘客 候 车 等 待 成 本 的 基础 上 ，引入 了乘 客 坐 车 舒 适 度 这 一指 标建 立 了公 交调 度 优 化
模型。针对基本遗传算法在 实际应 用中出现进化缓慢和提前收敛的问题 ， 用蚁群算 法具有局 部搜 索能力强和 收敛速度 比较 利
乘 客 的 总候 车 时 间为 ：
：
∑∑Ｒｗ Ｍ Ｎ
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（） ４
编码
值ｆ 分 钟）
５ ６ ７ ８
编码
值（ 分 钟１
９ １ ０ ｌ１ １ ２
编 码
值（ 分 钟
ｌ ３ １ ４ １ ５
００ ０１ Ｏ０１ ０ ０ １ Ｏｌ ０１ ０ Ｏ
１公交 调度 优化模 型 的建立
公 交 调 度 问题 是 一 个 约 束 多 目标 优 化 问题 ， 即在 满 足 调 度 限制 的解 空 间 内， 寻找 出满 足 调 度 问题 的 目标 函数 的优 化
（ ） 不考虑公交公司的线 路配 车， ７ 有足够多的公交车供调 度；
（） 站点均匀分布。 ８ 设 某 条 线 路 的 总 长 度 是 ，调 度 周 期 为 Ｔ（＝ ，，…Ｋ， ｋ ｌ ３ ｋ ２
０１ Ｏ１ ０ｌ ０ １ ０ｌ １ １ １０ ００
基于遗传算法的城市公交骨架线网优化设计
收稿日期：2012-07-13;修回日期：2012-08-26基金项目：国家自然科学基金资助项目(70671108);湖南省科技厅科技计划资助项目(2011FJ6032)作者简介：王佳(1980-)，男，湖南益阳人，讲师，博士研究生，主要研究方向为城市公交、综合运输(jiaw_815@126．com );符卓(1960-)，男，湖南长沙人，教授，博导，主要研究方向为物流系统优化;杜靖毅(1989-)，男，河南焦作人，硕士研究生．基于遗传算法的城市公交骨架线网优化设计*王佳1，2，符卓1，杜靖毅2(1．中南大学交通运输工程学院，长沙410075;2．长沙理工大学公路工程省部共建教育部重点实验室，长沙410076)摘要：针对现有城市公交线网设计时普遍存在缺乏层次性规划的问题，提出了城市公交骨架网络的布局方法，构建了以线网直达客流密度与线网可达性最大为双目标的公交骨架线网优化模型，设计了一种改进的遗传算法。
该算法通过引入动态惩罚系数确定适应度，以调整收敛速度;通过自适应机制确定交叉概率和变异概率，以调整搜索空间。
算例分析的结果表明本算法比传统遗传算法具有更好的寻优性能。
关键词：公交网络;公交骨架线;线网优化;遗传算法中图分类号：U121文献标志码：A文章编号：1001-3695(2012)02-4518-04doi ：10．3969/j．issn．1001-3695．2012．02．030Optimal design on urban public transitskeleton-network based on genetic algorithmWANG Jia 1，2，FU Zhuo 1，DU Jing-yi 2（1．School of Traffic ＆Transportation Engineering ，Central South University ，Changsha 410075，China ；2．Highway Engineering Key Labora-tory of Ministry of Education ，Changsha University of Science ＆Technology ，Changsha 410076，China ）Abstract ：Aiming at the common phenomenon that lacking of hierarchical quality of the urban public transit network design ，this paper put forward a new method about building the urban public transit skeleton-network ，then it built an optimizationmodel of urban public transit skeleton-network ，which could achieve the dual goals of maximizing the accessibility of the net-work and the direct traveler density of the public transit．It improved the genetic algorithm to resolve the model．In order to ad-just the convergence rate ，the algorithm defined the fitness by introducing dynamic punish coefficient．It also utilized the cross-over probability and mutation probability by adaptive mechanism to adjust the searching space．At last ，the calculating exam-ple shows that the new genetic algorithm performs a better optimization-searching function than the traditional ones．Key words ：transit network ；public transit skeleton ；network optimization ；genetic algorithm0引言优先发展城市公共交通是提高交通资源利用效率、缓解城市交通拥堵的重要手段，也是建设低碳交通系统的重要措施。
基于遗传算法的路径优化方法研究及其实现
基于遗传算法的路径优化方法研究及其实现引言：路径优化是一个常见的优化问题，它在很多领域都有广泛的应用，比如物流配送、车辆路径规划、网络路由等。
而遗传算法是一种模拟生物进化过程的启发式优化算法，通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。
本文将围绕基于遗传算法的路径优化方法展开研究，并提出一种实现方案。
一、遗传算法基础概念1.1 遗传算法原理遗传算法源于对达尔文生物进化理论的模拟，通过模拟生物的遗传、变异、适应性选择等过程来优化问题的解。
1.2 遗传算法流程遗传算法的基本流程包括初始化种群、选择操作、交叉操作、变异操作和终止条件判断等步骤。
1.3 遗传算法参数遗传算法的性能受到参数选择的影响，其中包括种群大小、交叉概率、变异概率等。
二、路径优化问题描述2.1 问题定义路径优化问题是指在给定的图中，找到一条路径使得满足一定的约束条件的情况下，路径的总长度最短。
2.2 适应度函数为了能够将路径优化问题转化为遗传算法的优化问题，我们需要定义一个适应度函数来衡量每个个体（路径）的优劣。
三、基于遗传算法的路径优化方法3.1 编码设计在遗传算法中，需要将问题的解（路径）进行编码。
常见的编码方式包括二进制编码、浮点数编码和排列编码等。
根据问题的特点选择合适的编码方式。
3.2 初始化种群在遗传算法中，初始化种群的质量直接影响到算法的性能。
一般情况下，可以根据问题的约束条件和启发式方法来生成初始种群。
3.3 选择操作选择操作是遗传算法中最为重要的一步，目的是根据适应度函数的值选择较优的个体。
常见的选择方法包括轮盘赌选择、锦标赛选择等。
3.4 交叉操作交叉操作是遗传算法的特点之一，通过交叉两个个体的染色体来生成新的个体。
在路径优化问题中，可以采用部分映射交叉、顺序交叉等方式进行操作。
3.5 变异操作变异操作是为了增加种群的多样性，防止算法陷入局部最优解。
在路径优化问题中，可以通过交换、插入、反转等方式进行变异操作。
3.6 终止条件判断终止条件判断是遗传算法运行的结束条件。
基于改进的模拟退火遗传算法的公交线网优化
引 言
公 交线 网是 城 市公 交 客 流 的 主要 承 担者 ， 理 的 公 合
由于整 体 优 化需 要 在 所 有可 能 的 布线 中搜 索 ， 直 难 以 一 应用 于实 际 Ｏ 随着 近 ｌ 年 解 决 复 杂模 型 的算 法 不 断被 ０ 提 出 和 完善 ， 如模 拟 退 火 法 、 经 网 络 、 传 算 法 等 ， 神 遗 用 于 整体 优 化 的模 型 和算 法也 越 来 越 多 ， 如 林 柏梁 提 出 例 了 非 线 性 ０ ｌ 划 模 型 并 用 模 拟 退 火 算 法 求 解 ＿ 遗 传 一 规 引 ， 算 法也 被用 于 网 络优 化 。
网 的方 法 ， 提 出优 化 的 目标 ， 由于 是 人 工 调 整 ， 在 虽 但 存
遗 传算 法 （ ｅｅ ｃＡｇｒｈ ｓＧ 是模 拟 达 尔 文 的 Ｇ ｎｔ ｌ ｉ ｍ — Ａ） ｉ ｏｔ
遗传选择和 自然淘 汰的生物进化过程 的计算模 型 ， 它由
美 国 Ｍｉ ｉ ｎ大 学 的 Ｊ ｏａｄ在 １７ 年 首 先 提 出［ 。 ｃｇ ｈａ ． ｌｎ Ｈ ｌ ９５ ６ 】 它 有 以下 特 点 ： 首先 把 问题 的可 行解 进 行 编 码 （ｏｉｇ ， ｃｄｎ ） 即完 成 由表 现 型 到基 因型 的转 换 ， 传算 法 的处 理 对象 遗
Ｆｅ ．０ ８ ｂ２ ０
文 章编 号 ：６ ３ １ ４ （０ ８ ０ — ０ １ ０ １ ７ — ５ ９ ２ ０ ）１ ０ ０ — ３
基 于改进 的模 拟退火遗传 算法 的公 交线 网优化
满 英 ，刘 三 阳 ，陈 小娟
（ 安 电 子科 技 大学 理 学 院 ，西安 ７ ０ ７ ） 西 １ ０ １
遗传算法在车辆路径规划中的应用与优化策略
遗传算法在车辆路径规划中的应用与优化策略摘要：遗传算法是一种模拟生物进化过程的优化算法，在车辆路径规划中具有广泛的应用前景。
本文将介绍遗传算法的基本原理和流程，并探讨其在车辆路径规划中的应用以及优化策略。
引言：车辆路径规划在交通管理、运输物流等领域具有重要意义。
然而，由于路况、交通流量等因素的不确定性，传统的路径规划方法往往无法提供最优的路径。
而遗传算法作为一种全局优化算法，通过模拟生物进化的过程来搜索最优解，被广泛应用于车辆路径规划领域。
一、遗传算法基本原理及流程1. 遗传算法基本原理：遗传算法模拟了自然界的进化过程，通过选择、交叉和突变等操作，逐步寻找最优解。
2. 遗传算法流程：初始化种群、计算适应度、选择运算、交叉运算、变异运算、更新种群。
遗传算法通过反复迭代，不断优化种群，最终找到问题的最优解。
二、遗传算法在车辆路径规划中的应用1. 问题建模：将车辆路径规划问题转化为遗传算法的求解问题。
将城市道路网络表示为图，车辆路径表示为图中的路径。
2. 适应度函数设计：根据车辆路径规划的具体目标，设计适应度函数，评估每条路径的优劣。
适应度函数可以考虑时间成本、道路拥堵、经济成本等指标。
3. 参数设置：包括种群规模、交叉概率、变异概率等参数的设置。
根据问题的复杂程度和求解效果进行调整。
4. 结果评价：根据优化目标，评价遗传算法得到的路径规划结果。
可以与其他算法的结果进行对比，验证遗传算法的效果和优势。
三、遗传算法在车辆路径规划中的优化策略1. 按需生成新种群：根据适应度函数的评估结果，优先选择适应度高的个体进行交叉和变异操作，生成新的种群。
2. 交叉算子设计：通过设计不同的交叉算子，可以增加种群的多样性，避免陷入局部最优解。
3. 变异策略优化：变异操作可以引入新的基因，增加种群的多样性，但变异概率不宜过高，避免过多路径被破坏。
4. 多目标优化：车辆路径规划往往涉及多个目标，如时间最短和经济成本最低。
通过引入多目标优化方法，可以得到一系列的最优解，供决策者选择。
遗传算法在公交调度中的应用研究
ｌ 公交排班 问题 的算法选择
虽优或接近最优 。而将遗传算法应用到公交智能排班 中是有效 的方法 。
关键词：公共交通 ： 能排班 ： 智 遗传算 法： 调度 中图分类号：Ｕ１ １ ２ 文献标识码：Ａ 文章编号：１０ —０ ０２ ０ ）５０ ２ —３ ０ ５１９ （０ ６０ —３９０
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｐ ｉａ ｉｎ ｏ ｅ ｅ ｉ ｇ ｒｔ ｍ ｂ ｉ ａ ｃ ｓ ａ ｃ ｎＡｐ ｌ ｔｏ ｆ ｎ ｔｃＡｌｏ ｉｈ ｔ Ｐｕ ｌ Ｔｒ ｆ ｃ Ｇ ｏ ｃ 特性的抽样策略在解空间中进行 随机搜索，伴随温 度的不断下降重复抽样过程，最终得到问题的全局
Ｋｅ ｒ ｓ ｐ ｂｉ ａｆ ｉｔｌｇ ｎ ｃ ｅ ｕｅ； ｅ ｅ ｃａｇ ｒｈ ； ｉ ａｃ ｙｗｏ ｄ ： ｕ ｌ ｔ ｆ ｃ；ｎｅｌ ｅ ｔ ｈ ｄ ｌ ｇ ｎ ｔ ｏ ｉ ｍ ｄ ｓ ｔｈ ｃｒ ｉ ｉ ｓ ｉ ｌ ｔ ｐ Ａｂ ｔａ ｔ ｈ ｎｅｌ ｅ ｔ ｃ ｅ ｕｅｏ ｅ ｉｌｓ ｐ ｒ ｔ ｎｉ ｏ ｅｏ ｅｐ ｏ ｌｍｓｗｈｃ ｅ ｄ ｏｂ ｓｒ ｃ ：Ｔ ｅｉ ｔｌ ｇ ｎ ｈ ｄ ｌ ｆ ｈｃｅ ｅ ａ ｏ ｓ ｎ ｆｔ ｒｂｅ ｉｈｎ ｅ ｓ ｅ ｉ ｓ ｖ ｏ ｉ ｈ ｔ ｓ ｌｅ ｎ ｔｅ ｐ ｂｉ ａ ｓ ｏｔｔ ｎ ｉｔｌｇ ｎ ｉｐ ｔｈ Ａｔ ｒｓ ｎ， ｕ ｏ ｎｒ ｓｐ ｂｉ ａ ｓ ｏ ｔｔ ｎ ｏｖ ｄ ｉ ｕ ｌ ｔ ｎ ｐ ｒ ｉ ｎｅｌ ｅ ｔｄｓ ａｃ ． ｅ ｅ ｔ ｏ ｒｃ ｕ ｔ ｕ ｌ ｔ ｎ ｐ ｒ ｉ ｈ ｃｒ ａｏ ｉ ｐ ｙ ｃｒ ａｏ ｃ ｍｐ ｎ ’ ｍｏ ｏｃ ｄ ｓｓｈ ｄ ｌｓａｅ ｏ ｅａｅ ｎ ｕ ｌ ｎ ａｎｙ ｄ ｐ ｎ ｐ ｎ ｓａｆ ｘ ｅ ｅ ｃ ． ｏ ａｙＳ ｔ ｒａ ｅ ｃ ｅ ｕｅ ｒ ｐ ｒ ｔｄ ｍａ ａｌ ａ ｄ ｍ ｉ ｌ ｅ ｅ ｄ ｕ ｏ ｔｆｓ ｅ ｐ ｒ ｎ ｅ ｙ ｉ Ｔｈｓ ａｒ ｇ ｍｅ ｔｉ ｅｙ ｂｉ ｄ ａ ｄ ｔｄ ｏ ｓ Ｓ ｔｉ ｅｙ ｄｆ ｃ ｌ ｔ ｕ ａ ｔｅ ａ ｒｎ ｅ ｎ ｅｕ ｔ ｉ ｒａ ｅ ｎ ｓｖ ｒ ｌ ｎ ｎ ｎ ｅ ｉ ｕ ． ｏ ｉ ｓ ｖ ｒ ｉ ｕｔ ｏ ｇ ａｎ ｅ ｒａ ｇ ｍｅ ｔｒｓ ｌ ｉ ｒ ｓ ａ ｐ ｏ ｃ ｉｇ ｔ ｅ ｓ ｐ ｒ ｒｉ ｐ ｒ ｔ ｎ ｌｅ ｃｅ ｃ ． ｄ ｔｅ ａ ｐｉａ ｏ ｆｇ ｎ ｔ ｌｏ ｉ ｍ ｏ ｔｅ ｐ ｒ ａ ｈ ｎ ｏ ｂ ｕ ｅｉ ｎ ｏ ｅａ ｏ ａ ｆ ｉｎ ｙ Ａｎ ｐ ｌ ｔ ｎ ｏ ｅ ｅｉ ａｇ ｒ ｏ ｉ ｉ ｈ ｃｉ ｃ ｈ ｔ ｔ ｈ ｐ ｂｉ ａｆｃｉ ｅｉｔｌ ｇ ｎ ｈ ｄ ｌ ｆｖ ｈｃｅ ｆ ｃｅ ｔ ｔｏ ． ｕ ｌ ｔ ｆ ｔ ｅｌ ｅ ｔ ｃ ｅ ｕｅｏ ｅ ｉｌｓｉ ａ ｅｆ ｉｎ ｈ ｄ ｃｒ ｉ ｎｈ ｎ ｉ ｓ Ｓ ｎ ｉ ｍｅ
基于遗传算法的优化问题解决及其实践研究
基于遗传算法的优化问题解决及其实践研究遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的智能优化算法，自20世纪70年代末期被Holland教授等提出以来，已经在各个领域得到了广泛应用。
基于遗传算法的优化问题解决方法因为其在解决复杂问题时具有良好的性能表现而备受关注，更是成为了算法设计方面的重点研究方向。
一、遗传算法的原理遗传算法将进化论的基本原理应用到优化计算中来。
它的核心思想是，通过生物进化的自然过程来求解最优化问题。
它借用了自然选择、遗传与变异、复制等生物学现象，将其合成为一种可以自动求解最优化问题的优化方法。
具体过程可以简单归纳为以下几个步骤：1、编码：根据问题目标和实际情况，将问题的可行解用二进制编码（也可以使用其他编码）。
2、初始群体生成：通过随机过程生成初始的群体，这些群体由一些个体构成。
3、适应度函数：根据问题目标制定一个适应度评价函数，对群体中个体的适应度进行评价。
4、筛选个体：按数学期望法则和概率选择原则，选出优良个体，形成下一代种群。
5、群体操作：运用交叉和变异算子，对优良个体进行群体操作形成新的个体，构成种群中下一代个体。
6、评价终止：对达到预期目标的个体停止遗传进化过程。
这种操作模式性能良好，可以自主搜索全解空间，从而能够比较准确的找到问题的可行解。
二、遗传算法的应用在优化问题解决及其实践研究方面，遗传算法具有广泛应用，如：1、数据挖掘：在数据挖掘中，遗传算法可以用于特征选择、分类等问题的解决。
2、机器学习：在机器学习中，遗传算法可以用于神经网络优化、决策树学习等方面。
3、图像处理：在图像处理中，遗传算法可以用于特征提取、图像分割等问题的解决。
4、物流问题：在物流问题中，遗传算法可以用于货车路径规划，装载问题等。
5、工程设计：在工程设计中，遗传算法可以用于优化结构设计、机组降噪、燃料消耗等方面。
由此可见，遗传算法在各个领域具有有广泛的应用，能够解决各种实际问题。
三、基于遗传算法的优化问题实践研究近年来，科研工作者在基于遗传算法的优化问题解决方面进行了大量的实践研究，并取得了许多成果。
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计算 机应 用与软 件
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Ｖｏ ． ７ Ｎｏ ５ １２ ． Ｍａ ０１ ｖ２ ０
基 于遗 传 算 法 的公 交优 化 设 计 与 实现
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张洪 明
（ 东 经 贸 职业 学 院 山 山东 潍 坊 ２ １ １ ） ６０ １
摘
要
以青 岛智 能公 交 调 度 系统 为 工 程 背 景 ， 过 对 公 交 业 务 的分 析 入 手 ， 对 公 交企 业 的拥 有 社 会 效 益 与经 济 效 益 的经 营 特 通 针
点， 对乘客利益与公交企业利 益作 了权衡 和比对， 建立数学模型 ， 以公 交发车 间隔为优化 目标 对象， 鉴 了遗传优 化理论 ， 借 并将传统 的遗传操作 改造 带有 自适应 的遗传操作 ， 实现优化计算， 形成行车 时刻表 ， 收到 了良好的效果。 关键词 智能公交 遗传算法 行车 时刻表
统 中引入优化 算法 的主要 目的一解 决 调度 问题 中 的这 个关 键
０ 引 言
随着经济的飞速发展 ， 城市人 口 日益膨胀 ， 机动车辆相应急
剧增加 ， 城市交通运输 的压力越 来越 大。不论是发 达 国家 还是
问题 。
２ 算法设计
２ １ 算 法设计 的 总体思 想 ．
ｓｔ ｐｔｅｍａ ｅ ａｉ ｌ ｏｅ． ｏ ｅｂ ｓｄｐｒ ｒ ｉ ｅ ａ ａ ｐｉ ｚ ｇｏｊｃ，ｓｄｇｎｔ ｐｉ ｚｔ ｎｔｅｒ ａ ｅｒｆ ｅｃ ｎ ｅ ｕ ｔ ｍ ｔ ａ ｍ ｄ１Ｗｅｔ ｋｔ ｕ ｅａ ｕｅ ｎ ｒ ｌ ｓ ｔ ｉ ｂｅｔｕｅ ｅｅｉ ｏｔ ａｉ ｏｙ ｓ ｈ ｅ ｎｅａｄ ｈ ｈ ｃ ｏ ｈ ｔ ｔ ｖ ｏ ｍｉｎ ｃ ｍｉ ｏ ｈ ｔ ｅ ｒ
公交调度主要 目标是对 调度 中的发车 时间间 隔的优化 ， 设 计的总体思想是以客流数据为主要依据 ， 对发车 间隔进行编码 ， 通过一系列的遗传操作对行车间隔进行优化 。都 日益突 出。为解决这一系列 问题 ，
提 出了 智 能 交 通 系 统 ＩＳ Ｉｔ ｌ ｅｔ ｒ ｓｏ ａｏ ｙｔ 的 概 Ｔ （ｎｅｉ ｎ ａ ｐｒ ｔｎＳｓ ｍ） ｌｇ Ｔ ｎ ｔ ｉ ｅ