城市公交车路线选择的遗传算法
城市公共交通路径优化算法设计
城市公共交通路径优化算法设计随着城市发展和人口增长，城市交通问题变得日益严重，导致交通拥堵、能源浪费和环境污染。
为了解决这些问题，城市需要优化公共交通路径，以提高运输效率和减少交通拥堵。
本文将介绍一种城市公共交通路径优化算法设计，该算法可以有效改善城市交通状况。
首先，为了设计优化算法，我们需要收集和处理大量的城市交通数据。
这些数据包括公交车线路、道路网络、站点位置、乘客需求等。
通过对这些数据进行分析和建模，我们可以得出一些关键的优化指标，如平均行程时间、车辆等待时间和乘客满意度等。
接下来，我们将利用遗传算法来优化公共交通路径。
遗传算法是一种仿生学的优化算法，通过模拟生物进化过程中的遗传和变异来寻找最优解。
在我们的算法中，我们将公交车线路看作编码，通过不断迭代和交叉，生成新的线路方案，并通过评估指标来选择最优解。
为了使遗传算法适用于城市公共交通路径优化问题，我们需要设计合适的适应度函数。
适应度函数将根据某种准则评估每个线路方案的优劣，并将其转化为适应度值。
例如，可以考虑平均行程时间最短、车辆等待时间最少和乘客满意度最高等作为评估准则。
通过适应度函数，我们可以评估每个线路方案的优劣程度，并在进化过程中选择最优解。
此外，在遗传算法的迭代过程中，我们需要设计合适的交叉和变异操作。
交叉操作将两个线路方案组合生成新的方案，以增加多样性和探索解空间。
变异操作将对方案进行随机的改变，以对解空间进行扩展。
通过交叉和变异操作，我们可以探索更多的解空间，并逐步逼近最优解。
最后，为了验证我们的算法效果，我们可以采用仿真实验来模拟城市公共交通运行情况。
通过设置不同的乘客需求、路况等参数，我们可以评估不同路径方案的性能，并与现有方案进行比较。
根据实验结果，我们可以进一步调整算法参数和优化策略，以达到更好的优化效果。
综上所述，城市公共交通路径优化算法设计是一个复杂的任务，需要收集和处理大量的数据，并通过遗传算法进行优化。
通过合适的适应度函数、交叉和变异操作，我们可以找到最优的公共交通路径方案，并改善城市交通状况。
基于遗传算法的社区公交线路优化研究
基于遗传算法的社区公交线路优化研究马壮,光辰宸(安徽国防科技职业学院经贸管理学院,安徽六安237000)摘要:以公交站点的服务面积最大和行程时间最小为目标函数,建立理论最优线路优化模型㊂基于站点的线网优化能很好地保证站点的覆盖率,在获得站点流量的基础上,利用遗传算法进行社区公交线路的优化㊂综合分析了社区公交预测客流量㊁人口分布特点㊁优选社区公交站点,并以大连市七贤岭街区为例,利用遗传算法优化了社区公交线路,根据预测及实际路网特点,对社区公交线路进行了调整㊂关键词:公共交通;线路优化;遗传算法;社区公交中图分类号:U491.1+7文献标识码:A 文章编号:1007 6921(2023)07 0102 05社区公交的应用是为了满足城市郊区及卫星城等区域居民 最后一公里 出行需求,完善城市公共交通系统㊂对社区公交线路优化布设,可以填补常规公交和轨道交通不能覆盖的区域,使城市综合公共交通系统服务于更多的城市居民,提高城市居民采用公共交通出行的比例,落实公交优先的理念㊂G u i h a i r e等(2008)指出P a t z在1925年的研究可能是最早在交通网络规划中使用启发式算法,提出使用惩罚项,并用迭代的方法来求解线路网㊂熊杰等(2014)关于社区公交接驳地铁路径优化研究中,在路网情况确定的情况下,先从路段入手标定其需求潜力值,结合乘客出行时间及线路约束条件,以路线需求潜力最大为目标函数建立了求解一条社区公交线路的数学模型㊂王鑫(2014)以实现协调社区公交接运轨道交通之间的效率为目标,着重讨论社区公交线路布设及优化,并总结分析其营运状况,对社区公交线路布设影响因素㊁运营组织方法㊁接运轨道交通线路形式等方面进行定性分析㊂1社区公交站点选取1.1社区公交站点选取原则社区公交站点主要服务于城市郊区和卫星城区域住宅区居民通勤出行和日常活动,为了填补常规公交没有覆盖区域及新建社区居民的出行需求,优选站点的确定不应完全取消出行量较低的站点㊂社区公交相较于常规公交,采用车型较小,也意味着社区公交对停车场要求不高,即社区公交站点可以灵活选择站点位置㊂笔者研究的社区公交线路需要接运轨道交通,遍历区域内所有的现有站点和新设站点㊂①根据乘客需求设站㊂社区公交站点优选是需求导向,为了解决社区居民区域内短距离出行问题,选择居民社区㊁医院学校和购物中心等地点设置站点,站点设置要考虑居民步行至公交站点的距离不能过远㊂②在区域轨道交通站点附近设站㊂可以满足跨区域出行的需求,同样充分发挥接运轨道交通的社区公交疏散轨道交通大客流的作用㊂③利用现有站点设站㊂充分利用区域内现有公交站点作为社区公交线路的站点,可以控制基础设施建设成本,也可避免新设站点给居民乘坐公交带来的不便,保证社区公交线路优化后对居民的服务水平㊂1.2社区公交站点生成路径图1社区公交站点优选流程2023年4月内蒙古科技与经济A p r i l2023 7521I n n e r M o n g o l i a S c i e n c e T e c h n o l o g y&E c o n o m y N o.7T o t a l N o.521收稿日期:2023-01-20基金项目:安徽省高校省级自然科学重点研究项目(K J2021A1502)㊂作者简介:马壮(1991 ),男,助教,主要研究方向:城市轨道交通㊂根据以上原理,本研究考虑3个因素来确定社区公交站点:研究区域现有的公交站点㊁基于可达性的社区公交客流预测值㊁公交站点500m覆盖范围不能覆盖的新建社区㊂综合这3个方面,再重新定位以进行站点选择和优化配置㊂2基于遗传算法的社区公交线路优化模型2.1模型假设假设研究区域确定,现有的公交站位置㊁车型大小已知;假设各公交站点乘客需求量采用预测潜在出行量,该数据可以通过可达性模型获得;假设各站点之间行驶时间已知,区域内社区公交车辆保持同一速度,不考虑影响速度的外界因素;居民跨区域出行,采用社区公交接运轨道交通的方式;区域内居民短距离出行,居民出行起讫点可以是任意公交站点㊂总之,社区公交线路必须衔接轨道交通站点㊂2.2多目标最优化模型构建2.2.1构建多目标最优化模型㊂线路服务的区域内乘客量最大化㊂当乘客在公交站点服务范围内时,乘客出行需求就被线路服务所覆盖㊂即:m a x Z1=ðjɪN P j=ðiɪnðiɪn(p iˑt i)(1)式中:p i统计单元i的人口数量值,t i公交出行比率㊂行程时间最小化可以由社区公交线路运营长度和时间得到其运营成本㊂基于公交车辆运行速度一定,故此处另一个目标函数采用社区公交的运行时间最小化㊂即:m i n Z2=ðk l=1ðn-1j=1T(j x+1,j x)+(n l-1)t0(2)式中:T(j x+1,j x)是j x+1和j x之间的公交出行时间;k是区域内社区公交线路数量;t0是站点停车时间,标定t0=30s㊂2.2.2线路长度约束㊂超出线路长度限制会制约社区公交作用降低㊂在社区公交线路布设要求下,线路最长可以达到8k m,最短可以是6k m㊂L=ðj=n D(j x+1,j x)ȡL m i n(3)L=ðj=n D(j x+1,j x)ɤL m a x(4)式中:L表示线路的总长度;L m a x为最大线路长度,L m i n为最小线路长度㊂2.2.3线路控制点约束㊂根据社区公交站点分类,a类站点是现状存在站,b类站点是增设站,c类站点是轨道交通站,3类都是社区公交线路必须连接站㊂所以其站点集合把3类站点全部包括在内㊂j a,j b,j cɪJ(5)式中:j a为a类站点j b为b类站点;j c为c类站点;J为接运公交线路经过的站点集合㊂2.3社区公交接运优化模型的遗传算法设计2.3.1遗传算法模型预处理㊂对于多目标规划模型,笔者基于遗传算法优化社区公交线路,在站点优选中,将研究区域内现有公交站点㊁轨道交通站点及站点未覆盖的新建社区设置新站都进行编码,实现全覆盖目标㊂在遗传算法中以轨道交通站点为终点迭代实现两辆社区公交的最短距离线路,即实现覆盖区域范围内居民量最大,行程总时间最少㊂在适应性函数中,加入单条社区公交距离限制,使其行驶距离处于合理范围之内㊂而全站点约束则在站点优选中实现㊂总之,本遗传算法设计可以归于多旅行商非一起点同一终点的T S P问题㊂2.3.2编码方案㊂笔者采用常用的编码方式中二进制编码和整数(或自然数)编码的后者自然数编码㊂假设研究区域内只有一个轨道交通站点,连接两条接运社区公交线路,将区域内现有公交站点和新增站点用相应字符串编码,两个染色体的编码内容可以包括两类公交站点和轨道交通站点㊂本方法把接运轨道交通站点当作开始点㊂2.3.3建立适应度函数㊂通过生物遗传学所说染色体基因遗传优秀的给子代要适应力强,即是适应度,我们利用此决定染色体遗传是否优秀㊂结合本文多目标模型公式随机产生染色体,并判定接运轨道交通站的社区公交线路是否优秀㊂而其需要有两个条件决定:第一是约束条件的限制;第二是遍历区域内所有站点和车辆运行里程多少㊂进一步解释就是个体包括的所有站点覆盖范围最大和公交运行里程最低㊂也就是染色体可以遗传给子代优秀的基因,在遗传操作中不会被淘汰㊂在实际计算中可以采用罚函数调整适应度函数的偏差㊂2.3.4遗传操作㊂遗传算法模型计算的设计是符合生物遗传学的规律,经过选择㊁交叉和变异操作3个步骤㊂在遗传算法实质过程之前准备工作有染色马壮,等㊃基于遗传算法的社区公交线路优化研究2023年第7期体编码,适应性函数准备㊂在进入遗传操作的选择㊁交叉及变异环节中,结合编码规律要求,进行遗传操作规则编制㊂也就是说不仅要满足染色体的规定,遗传环节也要合乎情理㊂此外,算法目的是获得优化解,适应性函数标定提高遗传算法的解快速向最优解前进㊂3实例分析3.1社区公交站点优选图2七贤岭基础道路网七贤岭街区社区公交覆盖范围内已有的社区公交线2条,都和轨道交通站点形成无缝结合,社区公交连接公交站点20处㊂其中社区公交801路为环线,分为801上环和801下环;社区公交802路为非环线,分上下行,部分站点分别在上下行连接㊂见图3㊂综合覆盖率㊁用地开发的情况适宜新增设的公交站点,形成备选站点集,如图3所示:a类站点原社区公交连接的19个,b类站点原只有常规公交连接的5个,c类站点新设2个㊂三丰集团站是为方便其他常规公交而设立的,社区公交801路连接的站点三丰集团站距离其过近,所以取消三丰集团站㊂由于覆盖原站点东南方向的住宅区,原大连公安交警基地站点调整到七贤东路与七贤南路交叉口,为覆盖区域内东北方的万达海公馆住宅区,新设万达海公馆站㊂这3类为此次设置接运公交线路中务必要连成一体的站点㊂考虑公交站㊁轨道交通站点之间的空间布局关系和覆盖区域大小,应该设置2条线路,连接所有优选社区的公交站点,见表1,G I S 空间分析中算出所有站点的空间坐标,获取所有站点间最短路距离㊂图3社区公交现状表1站点坐标编号连接线路X坐标Y坐标站名180113527876.144701968.269高能街广场280113527565.264702153.477高能街380113527578.494702318.842名仕智慧谷480113527736.394702764.683学子街580113528319.324702365.144敬贤街6801&80213528874.954702027.800万达广场7801&80213528448.354701322.233高新园区8801&80213528170.414700874.819华信软件大厦980113527750.124700603.659中国华录10801&80213527323.044699796.958七贤岭1180213526828.174699261.418河口12其他线路13526455.334700264.709河口软件园1380113526862.074700318.941任贤街编号连接线路X坐标Y坐标站名14其他线路13526427.554700863.631希贤街15其他线路13526334.944701220.819中铁诺德花园16其他线路13525898.384701141.444海创半山花园17其他线路13527062.554700823.943爱贤街1880113527267.604701154.673九成投资集团1980113527247.764701531.705广贤路2080113527211.644701940.401三丰集团1 2180113527198.504702384.681云计算中心2280213529160.154701410.360未名山23新设13528525.564700475.270招商兰溪谷2480213527838.244700352.836广贤路2 25802取消13527621.314699607.147瑞丰园26新设13529665.554700931.355万达海公馆总第521期内蒙古科技与经济3.2社区公交线路布设考虑公交站㊁轨道交通站点之间的空间布局关系和覆盖区域大小,应该设置2条线路,连接所有优选社区的公交站点㊂G I S空间分析中算出所有站点的空间坐标,获取所有站点间最短路距离㊂运用前文中既定遗传算法进行求解,交叉率和变异率分别为0.4和0.1㊂初始种群在备选线路中随机集结,大致为80,种群的最大代数为5000㊂从得到的最新一代染色体中选中一个行程时间略小同时站点覆盖当地人口和工作岗位数量较大的当作接运公交线路布局方案㊂线路走向如图3和图4所示,遗传算法种群在经历5000代的更迭后,实现模型最优解㊂最短距离是13959.6652m,覆盖所有优选站点㊂输出站点编号:线路1是7-8-9-17-18-19-20-21-4-3-2-1-5-6-22-26;线路2连接的是7-23-24-25-10-11-13-12-14-15-16㊂图4 M a t l a b 线路优化结果图5 M a t l a b迭代次数3.3优化后社区公交线路对比分析对完善后的社区公交线路进行对比分析是确定其合理性之重要步骤㊂笔者根据对实例中2条社区公交线路的站点现状和优化后的站点及线路情况进行对比分析,在线路变化后,站点服务区居民的出行量保持不变,则公交线路便可覆盖更多的居民,优化后的社区公交可能吸引客流量会有显著增加,在此设定的情况下,证明本文所述的社区公交站点规划手段的合理性㊂由图6可见,优化后两条社区公交线路都以接运轨道交通站点的高新区公交站为起点㊂线路1为粗线,运行单程距离8694m,线路2为细线,单程距离为8954m㊂两线路上下行总运行长度为35296m㊂但是在遗传算法中计算的是站点之间的直线距离,实际状况与预测结果有一定误差㊂在实际线路中,社区公交出现部分路中掉头的情况,所以在此情况下,基于实际社区公交运行线路和预测运行线路,提出2种调整方案㊂图6优化路线实际路网标示调整方案一:线路1调整连接站点顺序,7-8-9-17-18-19-20-21-2-1-2-3-4-5-6-22-26,单程距离8437.7m㊂线路2是下行线路7-23-24-25-11-12-14-15-16;上行线路16-15-14-12-13-10-9-8-7㊂上下行总距离13002.5m㊂所以方案一总距离为29877.9m,见图7㊂图7调整方案一调整方案二:线路1调整为环线,线路为1-2-3-4-5-6-7-8-9-17-18-19-20-21-2-1㊂单程距离7839.6m㊂马壮,等㊃基于遗传算法的社区公交线路优化研究2023年第7期图8 调整方案二线路2是下行线路26-22-23-24-25-11-12-14-15-16;下行距离8948m ㊂上行线路16-15-14-12-13-10-9-7-22-26㊂上行距离7201.6m ㊂所以方案二总距离为31828.8m ,见图8㊂调整方案一仅依据优化方案消除回头路,使社区公交线路运行合理;而调整方案二则更多地贴近实际运行线路,维持801路环线设置㊁802路上下行线路差异化的特点,使其只有上行接运轨道交通㊂并且两个方案都会形成站点重叠的情况㊂表2 方案对比优化线路方案调整方案一调整方案二线路形式2条单线1条单线,一条部分环线1条环线,一条部分环线运行里程/m 3386629947.331828.8线路重叠重叠1站重叠3站重叠3站是否接运轨道交通站点起㊁终点接运起终点接运801路途中接运,802路上行接运调整依据仅消除回头路依据实际,801路调整为环线,802路为非环线通过优化方案及调整方案可以看出,各方案的客流量均在合理的范围内㊂优化调整后的线路方案中,在没有增加运营线路的情况下,运行距离处于合理增加范围,社区公交运行距离都在9k m 以内,连接区域内所有公交站点,服务更大范围,降低全区域居民步行出行距离㊂因此,文中所表述的社区公交线路的完善方法是较为合理的㊂4 结论与展望由于现今城市公共交通规划线路发展不平衡,过于重视常规公交和轨道交通建设,在城市主要干路二者重复布置,而在支路的公交发展缓慢㊂为解决居民 最后一公里 出行难的突出问题,本文以公交站点的服务面积最大和行程时间最小为目标函数,建立了理论最优线路优化模型㊂基于站点的线网优化能很好地保证站点的覆盖率,以大连市七贤岭街区为例,利用遗传算法进行轨道线网和社区公交线路的优化,并根据预测及实际路网特点,调整社区公交线路㊂优化仅保证站点坐标,站点之间的距离是由直线距离标定的,造成优化结果有较大的回头路情况产生㊂在未来研究中需根据道路网特点优化站点空间关系,以使线路的优化更有效率㊂[参考文献][1] 吴醒.接驳城市轨道交通的微循环公交线路布设方法研究[D ].北京:北京交通大学,2017.[2] G u i h a i r e V ,H a o J K.T r a n s i t n e t w o r k d e s i gn a n d s c h e d u l i n g:A g l o b a l r e v i e w [J ].T r a n s -p o r t a t i o n R e s e a r c h P a r t A :P o l i c y an d P r a c -t i c e ,2008,42(10):1251-1273.[3] 熊杰,关伟,黄爱玲.社区公交接驳地铁路径优化研究[J ].交通运输系统工程与信息,2014,14(1):166-173.[4] 王鑫.北京社区公交接驳地铁运营模式研究[D ].北京:北京交通大学,2014.[5] 宋瑞,刘志谦.轨道交通系统接运公交线路生成的启发式算法[J 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使用遗传算法进行公交车辆调度优化研究
使用遗传算法进行公交车辆调度优化研究近年来，公交车调度优化一直是公共交通领域的研究热点之一。
随着城市人口的不断增加，公交车辆的数量和路线日益复杂，如何合理安排车辆的运行顺序和时间表，以提高公交运输效率和乘客满意度，成为了一个重要而具有挑战性的问题。
为了解决这个问题，许多研究人员和公交运营者开始利用遗传算法进行公交车辆调度优化研究。
遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法，其核心思想是通过模拟自然选择过程，从候选解空间中搜索最优解。
在公交车辆调度优化中，遗传算法可以被用来优化车辆的路线、时刻表和乘客上下车的顺序，以减少总的行程时间和等待时间，提高公交运输效率。
首先，遗传算法需要建立一个适合的编码方案来表示车辆的调度安排。
常见的编码方案有基于时间片的编码和基于排列的编码。
基于时间片的编码将车辆的调度安排分为若干个时间段，每个时间段内规定哪些车辆在哪些线路上运行。
基于排列的编码则将车辆的调度安排表示为一个排列序列，其中每个位置代表一个时间段或者车辆，不同的排列顺序代表不同的调度安排。
其次，遗传算法需要定义适应度函数来评估每个候选解的质量。
在公交车辆调度优化中，适应度函数可以包括总的行程时间、等待时间、车辆使用率等指标。
通过设定合理的适应度函数，遗传算法可以根据目标函数的不同将优化问题转化为多目标优化或单目标优化。
在遗传算法的迭代过程中，交叉和突变操作被用来生成新的候选解。
交叉操作将两个父代个体的染色体进行随机交换，产生新的子代个体。
突变操作则在染色体中随机改变一个或多个基因值。
通过交叉和突变操作，遗传算法能够不断搜索候选解空间，并逐渐靠近全局最优解。
最后，在遗传算法的迭代过程中，需要合适的选择策略来决定哪些个体进入下一代。
常见的选择策略有轮盘赌选择、锦标赛选择等。
轮盘赌选择根据个体的适应度值进行选择，适应度值较高的个体被选择的概率较大。
锦标赛选择则随机选择若干个个体进行比较，选择适应度值最高的个体进入下一代。
智能交通系统中的车辆路径选择算法
智能交通系统中的车辆路径选择算法智能交通系统正逐渐成为城市交通管理的重要组成部分。
作为智能交通系统中的关键技术之一，车辆路径选择算法的研究和应用对于提高交通网络效率、缓解交通拥堵具有重要意义。
本文将探讨智能交通系统中的车辆路径选择算法，并分析其应用前景。
一、智能交通系统概述智能交通系统是以信息技术为基础，通过各种设备和传感器收集、处理和分析交通数据，从而实现对交通流动过程的管理和控制。
智能交通系统通过优化路网配置、交通信号控制、车辆路径选择等手段，提高交通系统的运行效率和安全性。
二、车辆路径选择算法的意义车辆路径选择是指车辆根据实时交通信息，在起点和终点之间选择一条最佳路径。
车辆路径选择算法的研究和应用具有以下意义：1. 提高交通效率：车辆路径选择算法能够优化路网利用率，减少交通拥堵现象，提高交通的流畅性。
2. 节省时间和燃料消耗：通过选择最佳路径，车辆能够在最短时间内到达目的地，减少车辆在路上的停留时间和燃料的消耗。
3. 改善通行环境：车辆路径选择算法能够减少交通事故的发生概率，提高通行环境的安全性和舒适性。
三、常见的车辆路径选择算法在智能交通系统中，车辆路径选择算法有多种方法。
以下介绍几种常见的算法：1. 最短路径算法：最短路径算法是指车辆选择到达目的地的最短路径。
这种算法常用于导航系统中，通过计算路径长度或时间来确定最短路径。
2. 遗传算法：遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的优化算法。
在车辆路径选择中，遗传算法通过计算车辆在不同路径上的适应度，从而选择出最佳路径。
遗传算法具有较好的全局搜索能力，对于复杂的交通网络具有一定的优势。
3. 强化学习算法：强化学习算法将车辆路径选择视为驾驶员在不同交通环境中采取行动的决策问题。
通过不断地试错和学习，车辆能够根据环境的变化选择最佳路径。
四、车辆路径选择算法的应用前景随着智能交通系统的发展，车辆路径选择算法的应用前景广阔。
以下是几方面的应用前景展望：1. 公共交通优化：车辆路径选择算法可应用于公共交通系统中，对公交线路进行优化，提高公共交通的准点率和便捷性。
公共汽车行驶路径规划算法研究
公共汽车行驶路径规划算法研究公共交通在现代城市中发挥着重要作用，而公共汽车则是主要的交通工具之一。
公共汽车的行驶路径规划对于提高交通效率和乘客体验非常重要。
为了实现高效的公共汽车路径规划，研究者们开发了多种算法并不断优化它们。
首先，我们来介绍一种常用的公共汽车行驶路径规划算法——最短路径算法。
这种算法可以帮助司机选择从起点到终点的最短路径。
最短路径算法有多种实现方式，其中一种是迪杰斯特拉算法。
迪杰斯特拉算法通过计算各个节点之间的最短路径来确定最优路径。
这个算法的优点是简单而高效，但是在处理大规模的地理图数据时可能会遇到运行速度较慢的问题。
除了最短路径算法，还有一种叫做A*算法的公共汽车行驶路径规划算法。
这个算法是基于贪心算法的启发式搜索算法，能够在保证寻找最优路径的同时，还能减少搜索空间的大小。
A*算法通过综合考虑两个因素——当前节点到目标节点的预估代价和当前节点到起始节点的实际代价，来选择下一个节点。
这种算法在实际应用中被广泛使用，因为它在时间复杂度和空间复杂度上都比较高效。
除了最短路径算法和A*算法之外，还有一些其他的公共汽车行驶路径规划算法。
例如，有一种叫做遗传算法的方法，它采用模拟生物进化的方式来搜索最优解。
遗传算法通过初始化一组路径解，然后通过选择、交叉和变异等操作来不断优化这些解，最终得到最优路径。
这种算法的优点是能够找到近似最优解，并且能够在复杂的网络中进行路径规划。
除了算法的选择外，还有一些其他因素需要考虑。
例如，交通拥堵的情况。
交通拥堵会导致行驶速度变慢，所以在路径规划中需要考虑实时的交通信息来避免拥堵路段。
此外，公共汽车的行驶路径规划还需要考虑乘客的等候时间和乘坐体验。
为了减少乘客的等候时间，一种常见的做法是在路径规划中考虑乘客上下车的数量和位置，并尽可能找到最优的路径来满足乘客的需求。
综上所述，公共汽车行驶路径规划算法的研究是一个复杂而重要的课题。
通过选择合适的算法，并结合实时的交通信息和乘客需求，我们可以实现高效的公共汽车行驶路径规划，从而提高交通效率和乘客体验。
基于遗传算法的公交车辆数优化_王森磊
最小配车数量基 于 ３～４ 路 段 情 况 求 得 。 如 果 线 路１ 的 车 辆 数 减 少 一 辆， 则肯定会不满足公式 Ｐ
ｋ 其中ｉ 但从路网示例 １ ×ｆ Ｑ ＝３， ｋ＝１． ｊ＝４， ｉ ｋ≥ ｊ， 中可以看出 ， 线路 ２ 有 一 部 分 路 段 是 和 线 路 １ 中
的 ３～６ 是重合 ， 线路 １ 减少的一辆车是可以通过 线路 ２ 的车辆来 满 足 ， 确保２条线路的车辆数能 满足线路断的客 流 量 且 Ｐ１ ×ｆ ｆ １ ＋Ｐ ２× ２ ≥Ｑ ，
［ ２］
入车辆计数约束 ， 用以提供某时段需用车辆数下 限 。Ｄ ｅ ｌ ｌ Ａｍ ｉ ｃ ｏ 基于最短路问 题 研 究 了 几 种 启
［ ３］
最终运用遗传算法得到求解本问题的优化解 。
发式算法 ，优 化 目 标 是 使 ＭＤ Ｖ Ｓ问题所需车辆
［］ 数最小 。 对于车辆类型的研究 ， Ｃ ｅ ｄ ｅ ｒ４ 曾提出基
ｋ （ ） 计算线路 Ｋ 中各个区段的最大客流量 Ｑｉ 计 ６ ｊ， 算发车频率 ｆ（ 选取最大的发车频率作为线 ， ） ｉ ∈ｋ ， ｊ
Ｎ· ２ Ｌ Ｎ －ｔ Ｂ （ ） ２ ＝ ２ Ｌ Ｂ Ｔ Ｔ ＋ｔ Ｆ 总成本可以从 以 下 ３ 个 方 面 分 析 ： ①公交公
员工工资 ， 车辆油耗 司的运营成本包括车辆成本 ， 等； ② 乘客的等待时间 ； ③ 乘客的乘车时间 。
７］ 。 索方法难 于 解 决 的 、 复 杂 的 和 非 线 性 的 问 题［
将单场站行车计划编制问题描
述为近似的指派 问 题 ， 并提出基于采用先生成车 次链 ， 然后再组合 的 策 略 的 竞 拍 算 法 （ ａ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ － 进行 求 解 。 Ｈ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ） ａ ｓ ｓ ｅ 曾经提出仅包含任 ｇ 模型引 务变量和表示车 辆 固 定 费 用 的 描 述 模 型 ，
基于改进遗传算法的公交调度优化设计
基于改进遗传算法的公交调度优化设计公交调度优化设计是指通过合理的公交车辆运行计划，提高公共交通系统的效率和服务质量。
为了解决这个问题，可以使用改进遗传算法，通过设计适应度函数、选择合适的交叉和变异操作，优化公交车辆的调度方案。
改进遗传算法是一种模拟自然界生物进化过程的优化算法。
在公交调度优化设计中，可以将公交线路、车辆分配和行车时间等问题抽象为遗传算法中的个体和染色体。
首先，定义适应度函数，用于评估每个个体的优劣程度。
适应度函数可以考虑公交车的行驶时间、等待时间、乘客满意度等因素。
例如，行驶时间越短、等待时间越少、乘客满意度越高的个体，其适应度越高。
接下来，使用选择操作从当前种群中选择优秀的个体。
可以使用轮盘赌选择法、锦标赛选择法等方法进行选择。
选择的目标是保留适应度较高的个体，以保证优秀基因的传递。
然后，使用交叉操作产生新的个体。
交叉操作可以将父代的染色体进行交叉，以产生具有父代特点的后代。
在公交调度优化设计中，可以将交叉操作定义为公交线路的组合和车辆分配方案的组合。
通过不同的交叉方法，可以生成多样化的后代，以增加空间。
最后，使用变异操作对个体进行微小的变动。
变异操作可以改变染色体中的部分基因，以产生新的个体。
在公交调度优化设计中，变异操作可以对公交线路和车辆分配方案进行调整，以进一步优化调度方案。
通过多次迭代，循环进行选择、交叉和变异操作，不断更新种群，最终可以得到最优的公交车辆调度方案。
总之，基于改进遗传算法的公交调度优化设计可以通过定义适应度函数、选择合适的交叉和变异操作，优化公交车辆的调度方案。
该方法可以充分考虑行车时间、等待时间、乘客满意度等因素，提高公共交通系统的效率和服务质量。
遗传算法在车辆路径规划中的优化技巧指南
遗传算法在车辆路径规划中的优化技巧指南引言车辆路径规划是一个重要的问题，尤其在现代城市交通拥堵日益严重的情况下。
传统的路径规划方法往往受限于计算能力和算法复杂度，无法在实时性和准确性上达到理想的效果。
而遗传算法作为一种优化方法，具有并行处理能力和全局搜索特性，被广泛应用于车辆路径规划领域。
本文将介绍遗传算法在车辆路径规划中的优化技巧指南。
一、遗传算法概述遗传算法是一种模拟自然界进化过程的优化算法。
它通过模拟遗传、变异和选择等过程，逐步优化解空间中的解。
在车辆路径规划中，遗传算法可以通过遗传编码、交叉、变异和选择等操作，找到最优的路径规划方案。
二、遗传编码遗传编码是将问题的解表示为染色体的形式。
在车辆路径规划中，可以将路径表示为一个染色体，染色体的基因是路径上的节点。
合理的遗传编码可以降低问题的复杂度，并提高算法的搜索效率。
三、适应度函数适应度函数用于评价染色体的优劣程度。
在车辆路径规划中，适应度函数可以考虑多个因素，如路径长度、交通拥堵情况、行驶时间等。
通过合理设计适应度函数，可以引导遗传算法向更优的解空间进化。
四、交叉操作交叉操作是遗传算法中的一种重要操作，用于产生新的染色体。
在车辆路径规划中，交叉操作可以通过交换染色体的部分基因，生成新的路径方案。
合理设计交叉操作可以增加染色体的多样性，避免陷入局部最优解。
五、变异操作变异操作是遗传算法中的另一种重要操作，用于引入新的基因变异。
在车辆路径规划中，变异操作可以通过随机改变染色体中的基因，生成新的路径方案。
适度的变异操作可以增加算法的搜索空间，有助于发现更优的解。
六、选择操作选择操作是遗传算法中的最后一步，用于根据适应度函数选择优秀的染色体。
在车辆路径规划中，选择操作可以根据染色体的适应度值，保留最优的染色体，并淘汰劣质的染色体。
合理的选择操作可以保持种群的多样性，有助于算法的收敛性。
七、参数设置遗传算法中的参数设置对算法的性能和效果有重要影响。
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step6 对染色体依概率 Pgen ( a) 执行复制操 作;
step7 对执行复制操作后得到的新染色体 , 根 据概率 Pc 执行切断操作 ;
step8 对执行切断操作后得到的新染色体 , 根 据概率 Ps 执行拼接操作 ;
S 14) ,经拼接操作后得到染色体 ga = ( S 1 , S 2 , S 3 ,
S 4 , S 5 , S 6 , S 9 , S 10 , S 11 , S 12 , S 13 , S 14) 。
为了保持群体内个体的多样性 ,在完成复制操
作 、切断操作和拼接操作后需对群体内的个体根据
概率 Pm 执行变异操作 :在 ( 1 , K) 中按均匀分布随 机产生两整数最为变异基因位并互换基因值 。
i=1j=1
νb
ν + i = 1 j = 1 b
+ ∑ ∑βij · i=1j=1
m- 1n- 1
Tij) + ∑ ∑t ij·c2
(1)
i=1 j=1
式中第一项为公交车运营费用 ,第二项为旅客
行程费用 。
3 遗传算法
本文结合研究问题的具体特点 ,构造了适合求 解该优化问题的变长度染色体遗传算法 ,流程如下 :
S 3 , S 4) 和 ga2 = ( S 5 , S 6 , S 7 , S 8) 。
在拼接操作中 ,将首位基因为始发节点运行方
向状态而末位基因非终到节点运行方向到节点运行方向状态的染色体基因连接在一起
成为一条染色体 。例如 : 对于两染色体 ga1 = ( S 1 , S 2 , S 3 , S 4 , S 5 , S 6) 和 ga2 = ( S 9 , S 10 , S 11 , S 12 , S 13 ,
5 结论
本文结合城市公交车路线选择的特点 ,构造了 求解固定始发站与终到站间的公交车路线优化选择 问题的变长度染色体遗传算法 ,实际数值计算表明 该算法有效可行 ,而且很好地解决了维数灾难问题 , 尤其适合于在大中城市中选择公交车路线 。
21 世纪青年学者论坛
世界科技研究与发展
2004 年 2 月
城市公交车路线选择的 遗传算法
卜 雷1 蒲 云2 尹传忠1
(1. 西南交通大学交通运输学院 ,成都 610031 ; 2. 西南交通大学研究生院 ,成都 610031)
摘 要 :针对公交车路线的特点 ,设计了基于变长度染色体编码的遗传算法 ,求解固定始发站与终 到站间的公交车路线优化选择问题 ,并采用了适合该编码方式的遗传算子 。
体中染色体 a 对应公交车路线方案的优劣通过适应
度 Fgaen 的大小来评价 :
Fgaen = 1/ Z ( a)
(2)
313 遗传操作
对染色体的遗传操作包括复制操作 、切断操作 、
拼接操作及变异操作 。在复制操作中 ,采取轮盘赌
法复制 N 个染色体 ,根据个体排序决定每个染色体
复制到下一代的概率 Pgen ( a) 。
4 实例计算与结果分析
街道模式为非规则格状结构的服务区 (长 ×宽 = 3 ×5) ,划分为 60 个尺寸相同的区域 ( l ×w = 015 ×015) ,公交车平均运行速度 vb = 20 ,公交车在节 点 ( i , j) 的延误时间 Tij = 1 ,公交车单位时间运营费
用 c1 = 50 ,旅客单位行程费用 c2 = 3 , N = 50 , Pc = 0195 , Ps = 110 , Pm = 0101 , 分别应用变长度染色体 遗传算法和动态规划方法确定相同始终点间的公交
step2 染色体解码 ; step3 计算适应函数值 , 并将染色体按照适应 度降序排列 , g1 gen 为本代群体中的最优染色体编 码 , gN gen为本代群体中的最劣染色体编码 ; step4 若迭代代数 gen 达到最大迭代代数 G , 转 step10 ,否则转 step5 ; step5 实施最优保留策略及删除操作 :将本代 中最劣染色体编码 gN gen替换为上一代中最优染色 体编码 g1 gen - 1 ,并将群体中有始发节点编号而无终 到节点编号或者无始发节点编号而有终到节点编号
则 δixj = 0 ;βij ( i = 1 , 2 , …, m ; j = 1 , 2 , …, n) 表示节 点状态变量 , 若节点 ( i , j) 位于公交车路线上 βij = 1 ,否则 βij = 0 ; c1 表示公交车单位时间运营费用 , vb 表示公交车的平均运行速度 , Tij表示公交车在节点 ( i , j ) ( i = 1 , 2 , …, m ; j = 1 , 2 , …, n) 的延误时间 ,
关键词 :遗传算法 公交车 路线优化
Selecting an Urban Bus Route with Genetic Algorithm
BU Lei PU Yun Y IN Chuanzhong
( School of Traff ic and Transport , Southwest Jiaotong University , Chengdu 610031)
( i , j) 和 ( i + 1 , j) 的垂直路段位于公交车路线上
δyij = 1 ,否则 δyij = 0 ;δixj ( i = 1 , 2 , …, m ; j = 1 , 2 , …,
n - 1) 表示水平路段状态变量 ,若连接节点 ( i , j) 和
( i , j + 1) 的水平路段位于公交车路线上 δixj = 1 , 否
step9 对执行拼接操作后得到的新染色体 , 根 据概率 Pm 执行变异操作 ,返回 step2 ;
step10 结果输出 :染色体 g1 gen对应编码方案 即为固定始发站与终到站间的公交车优化路线 , Z ( a) 为最优目标函数值 。
311 问题编码方法 采用变长度的染色体编码方法 ,每条染色体对 应一条公交车路线方案 。染色 体 a 编 码 为 ga = ( S 1 , S 2 , …, S k , …, S K) , a = 1 , 2 , …, N , S k 表示服 务区中节点处的公交车运行方向状态 , 且 S k = ( sj1 , sj2 , sj3 , sj4) 。基因 sj1 代表服务区中节点的编号 ; 基 因 sj2代表公交车在节点处的右行方向选择状态变 量 ,若选择右行方向 sj2 = 1 , 否则 sj2 = 0 ; 基因 sj3代 表公交车在节点处的上行方向选择状态变量 , 若选 择上行方向 sj3 = 1 ,否则 sj3 = 0 ;基因 sj4代表公交车 在节点处的下行方向选择状态变量 , 若选择下行方 向 sj4 = 1 ,否则 sj4 = 0 。 由于始发站与终到站固定 ,因此编码时基因 S 1 表示始发节点处的公交车运行方向状态 , S K 表示终 到节点处的公交车运行方向状态 , 并且对于不同的 公交车路线 ,其染色体长度 K 值不同 。 3. 2 解码处理与适应度评价
step0 问题编码及参数初始化 :确定最大迭代 代数 G 、群体规模 N 、切断概率 Pc 、拼接概率 Ps 、变 异概率 Pm 的值 ,令迭代代数 gen : gen = 0 ;
step1 产生初始群体 :随机产生 N 个变长度 染色体 ,组成初始群体 G0 = ( g1 , g2 , …, gN ) ;
Key words : genetic al gorit hm , bus , route opti m iz ation
公交车路径选择问题属组合最优化问题 ,街道 密度及需求分配复杂性的不断增大使得可行路线空 间指数倍地增大 ,应用传统的优化方法计算 ,时间也 会随之以指数倍地增多 ,很难发挥较高的计算效率 。 遗传算法 (简称 GA) 作为一种基于生物遗传和进化 机制的自适应概率优化技术[1～2 ] ,同传统的优化算 法如单纯形法 、梯度法 、动态规划法 、分枝定界法以 及近年来应用的性能较好的模拟退火算法 ( 简称 SA) 相比 ,具有运算简单 、搜索过程灵活 、搜索效率 高以及隐含并行性等特点 ,目前已广泛应用于函数 优化 、组合优化 、生产调度 、自动控制 、机器学习 、图 像处理以及人工生命等领域 ,是一类可用于复杂系 统优化计算的鲁棒搜索算法 。本文针对公交车路线
的特点 ,提出应用变长度染色体遗传算法求解固定 始发站与终到站间的公交车路线优化选择问题 ,以 提高计算效率 。
1 公交车路线优化选择问题的简 化
将公交车非规则形状服务区按照街道间隔和需 求分配划分为 m ×n 个矩形区域 ,如图 1 所示 ,实 线表示可以通行公交车的实际街道 ,虚线表示禁止 通行公交车或实际不存在的街道 ,区域 ( i , j) 表示方 法见图 2 ,公交车的可选运行方向见图 3 ,则可行的 公交车路线由一系列路段和节点构成 。
将染色体基因型转换为常规遗传算法中的个体
基因型 ,对于过剩指定的染色体 ,取最左边的四元组
w w w . globesci . com
Vol. 26No. 1 第 53 页
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2004 年 2 月
解码 ;对于缺省指定的染色体 ,基因 sj2 、sj3 、sj4分别 取 0 、0 、0 。解码后计算染色体适应度 , 第 gen 代群
tij表示旅客从区域 ( i , j) 出发至公交车路线的总行
程时间 , c2 表示旅客单位行程费用 , w 表示区域宽 度 , l 表示区域长度 。则固定始发站与终到站间的
公交车路线优化选择问题的优化目标 :
m- 1 n
m n- 1
∑ ∑δyij·w ∑ ∑δixj·l m n
min
Z=
c1 ·(
Pgen ( a) = ( N - a + 1) / ∑i = 1 N = 2 ( N - a +