基于遗传算法的城市轨道交通与常规公交时刻表联合优化
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作者：陶烨来源：《时代汽车》2021年第21期摘要：针对公交线路，研究制定出合理的公交车调度机制，对乘客和公交公司双方的利益都有非常重要的现实意义和价值。
本文拉萨市一公交线路为例，根据其日均客流情况，建立以公交公司运营成本最小和乘客利益损失最低为目标的公交调度优化模型，并通过改进遗传算法对其进行求解，得到最优公交运营时间间隔和公交车配车数量。
研究结果表明，采用优化后的公交调度机制，并用改进后的遗传算法求解，可以有效提升公交公司运营效率和乘客满意度。
关键词：遗传算法公交调度优化设计长期以来，我国许多城市公交企业主要依靠管理者的经验和制定公交运营计划者的直觉，导致公交运营水平和服务质量低下，从而影响公共交通出行比例和公共交通企业的经济效益。
因此，对公交调度的研究可以为现代公共交通提供技术支持和服务保障，实现公交调度运行的高效、高效，提供准时、快捷、舒适的服务，提高公共交通的吸引力，提高企业经济效益，促进居民出行。
国外学者Avila-TorresP等[1]对周期同步次数与运营成本构建双目标模糊规划模型，采用需求水平、置信度和模糊三个指标对模型进行评价，结果验证模型有效性。
Sharaf AK等[2]开发了针对一般问题的整数线性规划模型，确定了最优的发车车次。
国内学者尹诗德[3]以发车间隔为自变量建立公交调度模型运用混合布谷鸟算法进行求解，为求解公交调度问题提供了一种新思路。
李欣然等[4]以乘客平均等待时间最小为目标建立优化模型运用粒子群算法进行优化，结果证明该算法能有效解决问题。
杨海荣[5]考虑乘客费用和运营商成本建立优化模型最后用遗传模拟退火求解。
丁勇等[6]以乘客费用以及社会效益为目标建立了优化模型运用遗传算法求解，结果证明拥有积极意义。
任传祥等[7]以乘客时间和企业成本为目标，建立优化模型并用改进的遗传禁忌搜索算法进行求解，结果证明效率比传统求解方法高。
1 数学模型的建立1.1 模型假设公交调度的数学模型主要是对实际公交调度问题的抽象和概括，因此不可能充分考虑所有复杂的外部因素，必须对外部因素进行合理限制。
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。
基于遗传算法的城市交通信号优化研究
基于遗传算法的城市交通信号优化研究随着城市化进程的加速，城市交通拥堵问题日益严重。
交通信号优化是改善城市交通流畅度和减少交通拥堵的重要手段之一。
而遗传算法作为一种优化算法，被广泛应用于交通信号优化领域。
本文将探讨基于遗传算法的城市交通信号优化研究。
一、遗传算法简介遗传算法是一种模拟自然进化过程的优化算法，其基本思想是通过模拟生物进化过程中的遗传、交叉和变异等操作，逐步搜索问题的最优解。
遗传算法具有全局搜索能力、并行计算能力和自适应性等优点，因此在复杂优化问题中具有较好的应用效果。
二、城市交通信号优化问题城市交通信号优化问题是指在保障交通安全的前提下，通过合理调整交通信号的时序和配时方案，使得交通流畅度达到最优。
传统的交通信号优化方法往往基于经验和规则，难以适应城市交通流量的变化和复杂性。
而遗传算法则可以通过优化目标函数，自动搜索最佳的信号配时方案。
三、遗传算法在交通信号优化中的应用1. 个体编码：在遗传算法中，个体表示为一个基因序列。
在交通信号优化中，可以将每个个体表示为一个信号配时方案，其中包括各个交叉口的绿灯时长和黄灯时长等参数。
2. 适应度函数：适应度函数用于评估每个个体的优劣程度。
在交通信号优化中，适应度函数可以根据交通流量、交通延误和交通能耗等指标来衡量每个个体的性能。
3. 选择操作：选择操作是指根据适应度函数的值，选择优秀的个体作为下一代的父代。
常见的选择方法有轮盘赌选择、锦标赛选择等。
4. 交叉操作：交叉操作是指通过交换个体的基因片段，产生新的个体。
在交通信号优化中，可以通过交叉操作来生成新的信号配时方案，从而增加搜索空间。
5. 变异操作：变异操作是指对个体的基因进行随机变动，以增加搜索的多样性。
在交通信号优化中，可以通过变异操作来微调信号配时方案，以更好地适应交通流量的变化。
四、基于遗传算法的城市交通信号优化案例以某城市的一个路口为例，假设该路口有四个进口道和四个出口道。
通过收集交通流量数据和信号配时参数，可以建立一个基于遗传算法的交通信号优化模型。
基于遗传算法的公交车辆调度优化研究的开题报告
基于遗传算法的公交车辆调度优化研究的开题报告题目：基于遗传算法的公交车辆调度优化研究一、研究背景和意义公交车是城市交通中不可或缺的一部分，其运营质量直接影响城市交通运输服务质量和旅客出行便利程度。
公交车辆调度优化是一项重要的工作，可以有效提高公交车辆的运行效率和运营成本效益。
传统的公交车辆调度方法主要采用经验规则和数字计算的方法，存在计算量大、结果不稳定、难以满足实时调整等问题。
随着计算机和信息技术的不断发展，遗传算法作为一种新的数值优化方法逐渐被引入公交车辆调度优化中。
遗传算法具有全局优化能力强、搜索速度快、可自适应调节等优点，适用于复杂的公交车辆调度问题。
因此，本研究旨在探讨遗传算法在公交车辆调度优化方面的应用，以期为实际调度工作提供可行的参考方案。
二、研究内容和方案（一）研究内容1. 公交车辆调度的基本概念及现状分析。
2. 遗传算法的基本原理及其在公交车辆调度优化中的应用。
3. 基于遗传算法的公交车辆调度优化模型的建立和求解。
4. 模型求解结果的分析与评价。
（二）研究方案1. 研究方法本研究采用文献调查、理论分析、模型建立和模型求解等方法，结合实际数据和问题进行研究。
2. 研究步骤（1）搜集公交车辆调度相关理论和应用实例的文献资料，进行综合分析。
（2）了解遗传算法的基本原理，研究其在公交车辆调度优化中的应用。
（3）建立基于遗传算法的公交车辆调度优化模型，包括目标函数的设定、约束条件的考虑等。
（4）采用遗传算法求解模型，对结果进行评估与优化。
（5）进行案例分析，验证模型及其求解的有效性和可行性。
三、预期成果1. 本研究将建立基于遗传算法的公交车辆调度优化模型，结合实际数据和问题进行求解，为公交车辆调度决策提供科学参考。
2. 通过分析与评价研究结果，可以发现遗传算法在公交车辆调度优化中的优越性，同时也将发现模型的不足之处和改进的空间。
3. 研究成果可以为公交车辆调度工作提供新的思路和方法，提高公交车辆的运行效率和运营成本效益，对城市交通运输服务质量有积极意义。
基于遗传算法的公交服务模式优化
10.16638/ki.1671-7988.2019.03.018基于遗传算法的公交服务模式优化罗金鑫1，谭卓琦2，张乐丹3（1.长安大学汽车学院，陕西西安710054；2.长安大学公路学院，陕西西安710054；3.长安大学马克思主义学院，陕西西安710061）摘要：作为通勤者日常出行的主要选择模式，全站式公交服务在许多城市和大都市地区扮演者重要角色，但存在着由于站点停靠过于频繁、乘客集中分布在个别站点导致的乘客旅行效率过低的现象。
文章研究提出了一个一种综合公交服务，包括全站式服务和跳站式服务。
根据已知的O-D数据，以最大限度地减少乘客出行总时间为目标，使用遗传算法对传统公交线路进行优化，产生最优跳站路线。
关键词：公交运输；服务模式；优化；遗传算法中图分类号：U467 文献标识码：A 文章编号：1671-7988(2019)03-64-03Optimizing bus service patterns using genetic algorithmLuo Jinxin1, Tan Zhuoqi2, Zhang Ledan3（1.School of Automobile, Chang'an University, Shaanxi Xi’an 710054; 2. School of Highway, Chang'an University, Shaanxi Xi’an 710054; 3.School of Marxism, Chang'an University, Shaanxi Xi’an 710061）Abstract:As a major choice of commuters for daily travel, bus transit plays an important role in many urban and metropo litan areas, but there is a phenomenon that the passengers’ travel-efficiency is low due to the frequently stop of the bus and the concentrated distribution of passengers at individual stations. An integrated bus service, consisting of all-stop and stop-skiing services is proposed. Based on the O-D data, the objective function was minimizing the total travel time of the entire users in this model. Then, optimize traditional bus lines by using genetic algotithms to produce optimal skiing-stop lines . Keywords: bus transit; service patterns; optimization; genetic algorithCLC NO.: U467 Document Code: B Article ID: 1671-7988(2019)03-64-03前言随着城市经济的飞速发展，机动车保有量急剧上升，交通拥堵现象逐渐成为影响居民生活的问题之一。
基于遗传算法的公交线路发车间隔优化
– 86 –2020年9月 第36卷第5期（总第211期 ）Sep.2020, V olume 36No.5 (Serial No.211)收稿日期：2020-05-09项目资助：河南省交通运输科技计划项目“基于交通一卡通的异地出行流量预测和中原城市群公交运能动态优化”（2019G-2-2）第一作者简介：陈晓旭（1993-），男，汉族，山西大同人，硕士,主要研究方向：公共交通、交通大数据分析。
基于遗传算法的公交线路发车间隔优化□ 陈晓旭1，项 煜2，杨 超1,3，段红勇2，赵 端2（1.同济大学 道路与交通工程教育部重点实验室，上海 201804；2.河南省交通一卡通有限责任公司，郑州 450018；3.同济大学 城市交通研究院，上海 200092）摘 要：为优化公交企业运营管理，提出基于遗传算法的公交线路发车间隔优化方法。
通过对公交线路发车间隔进行优化，平衡公交企业运营成本和乘客出行成本。
以公交企业运营成本及乘客等车时间成本最低为目标，通过加权求和设定目标函数；考虑乘客舒适度、公交线路车辆满载率以及政府部门规定的最大最小发车间隔等因素，针对客流的高峰和平峰时段，建立相关约束条件；以郑州市60号公交线路为例，利用遗传算法对发车间隔优化模型进行了求解，得到了各时段的公交发车间隔，并将优化前成本与优化后成本进行比较，有效降低18%～26%的线路总成本。
关键词：城市交通；公交发车间隔；优化模型；遗传算法中图分类号：U491 文献标志码：A 文章编号：1671-3400(2020)05-0086-05Departure Interval Optimization of Bus Line Based on GeneticAlgorithmCHEN Xiaoxu 1, XIANG Yu 2, YANG Chao 1,3, DUAN Hongyong 2, ZHAO Duan 2(1. Key Laboratory of Road and Traffic Engineering of the Ministry of Education, Tongji University, Shanghai 201804, China; 2. Henan Transport Card Co., Ltd, Zhengzhou 450018, China; 3. Urban Mobility Institute, Tongji University, Shanghai 200092, China)Abstract: In order to optimize the operation management of bus companies, this paper proposes a bus line departure interval optimization method based on genetic algorithm. Through the optimization of the departure interval of bus line, the relationship between bus companies and passengers is handled properly. The objective function by weighted summation with the lowest operating cost of bus companies and the lowest time cost of passengers waiting for vehicles is set, the factors such as passenger comfort, full load rate of bus line, and the maximum and minimum departure intervals specified by government departments are considered to establish constraints which the genetic algorithm is utilized to solve the departure interval optimization model. In additional, take bus line No. 60 as the case, compare the cost before optimization with the cost after optimization, the result shows that the optimization can effectively reduce the total cost of the bus line by 18% ~26%.Keyword: Urban transportation; Bus departure interval; Optimization model; Genetic algorithm乘客对服务水平的感受，从而会影响乘客对公交系统的利用率。
基于遗传算法的城市公交车辆调度优化研究
基于遗传算法的城市公交车辆调度优化研究随着城市的发展和人口的增长，城市公交运输问题日益凸显。
如何优化公交车辆的调度，提高交通效率，成为了城市规划和交通管理的重要课题。
近年来，基于遗传算法的城市公交车辆调度优化研究成为了研究的热点之一。
遗传算法是模拟自然界遗传遗传规则的一种优化算法。
在城市公交车辆调度优化中，遗传算法可以模拟生物个体的染色体遗传和适应度优胜劣汰的生存环境，从而找到最优解。
首先，城市公交车辆调度问题可以转化为一个遗传算法优化的问题。
每辆公交车的行驶路线可以看作是染色体，而每一个染色体上的基因代表了具体的车站，通过遗传算法的运算过程，可以逐渐演变出最优解，即最佳的公交车辆调度方案。
其次，遗传算法具有并行搜索和快速收敛的特点，能够在大规模的搜索空间中找到最优解。
在城市公交车辆调度问题中，我们需要考虑的因素包括车站之间的距离、车辆的容量、乘客上下车需求以及道路交通状况等。
这些因素构成了一个复杂的优化问题。
而遗传算法通过对这些因素进行编码和选择，能够得到最佳的调度方案。
此外，遗传算法还能够灵活地应对不同的需求和约束条件。
城市公交车辆调度问题中，我们需要满足乘客的出行需求，同时还要考虑车辆的运行成本和效率。
遗传算法可以通过设置适应度函数，根据不同的权重和目标函数，得到满足各种需求和约束条件的最优解。
最后，遗传算法在实际的城市公交车辆调度中已经取得了一定的成果。
许多研究者通过对实际数据的建模和仿真实验，验证了遗传算法在优化公交车辆调度中的有效性和优势。
通过对调度方案的改进和优化，可以有效减少公交车辆的等待时间和拥堵现象，提高乘客的出行体验。
总的来说，基于遗传算法的城市公交车辆调度优化研究为城市规划和交通管理提供了一种有效的工具和方法。
通过模拟生物的进化和优胜劣汰，遗传算法可以找到最优的公交车辆调度方案，提高交通效率，减少交通拥堵。
未来，我们还可以进一步研究和改进遗传算法的应用，以应对城市交通问题日益增长的挑战。
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矿产资源开发利用方案编写内容要求及审查大纲
矿产资源开发利用方案编写内容要求及《矿产资源开发利用方案》审查大纲一、概述
㈠矿区位置、隶属关系和企业性质。
如为改扩建矿山, 应说明矿山现状、
特点及存在的主要问题。
㈡编制依据
(1简述项目前期工作进展情况及与有关方面对项目的意向性协议情况。
(2 列出开发利用方案编制所依据的主要基础性资料的名称。
如经储量管理部门认定的矿区地质勘探报告、选矿试验报告、加工利用试验报告、工程地质初评资料、矿区水文资料和供水资料等。
对改、扩建矿山应有生产实际资料, 如矿山总平面现状图、矿床开拓系统图、采场现状图和主要采选设备清单等。
二、矿产品需求现状和预测
㈠该矿产在国内需求情况和市场供应情况
1、矿产品现状及加工利用趋向。
2、国内近、远期的需求量及主要销向预测。
㈡产品价格分析
1、国内矿产品价格现状。
2、矿产品价格稳定性及变化趋势。
三、矿产资源概况
㈠矿区总体概况
1、矿区总体规划情况。
2、矿区矿产资源概况。
3、该设计与矿区总体开发的关系。
㈡该设计项目的资源概况
1、矿床地质及构造特征。
2、矿床开采技术条件及水文地质条件。