遗传算法在城市公交运行计划编制中的应用

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城市公交运行计划编制是公交运营管理的重要内容,它既是公交公司业务执行的依据,也是体现公交服务水平的重要标志。长期以来我国大部分城市的公交企业的运行计划编制主要依靠管理人员的经验和直觉,不能准确地反映客流规律,同时也使得乘客和公交公司的利益得不到保证。这种人工方法具有很大的盲目性、繁琐性,很难保证排班的结果在运营效率等方面达到最优,因此运行计划编制算法的研究受到了越来越多学者的关注。通常在编制运行计划时,工作人员依据一定的规则将客流相似的相邻时段进行归并,从而得到若干个时段,再在相同时段内采用相同发车间隔。本文根据实际问题需要,引入线路特征这个指标对相同特征时段进行归类分析。通过对运行计划编制问题的深入分析,指出解决运行计划编制问题的关键在于取得公交公司和乘客利益的平衡。在此基础上,本文提出在线路日发车班次确定的前提下,以乘客待车时间最小值为优化目标,引入线路特征满载率作为保证公交公司利益的约束条件,对运行计划编制问题进行建模。该模型避免了对公交公司和乘客利益使用加权法求和进行综合考虑时对权值系数的讨论。通过对模型的分析,本文选用遗传算法对该非线性组合优化问题进行求解,通过将各时段发车间隔进行编码并组合成一条染色体,在符合约束条件的解空间中进行搜索,获得发车间隔的近似最优解,实现优化目标。同时,结合宜昌市某公交线路的实际数据对算法进行仿真实验。最后,本文结合武汉市公交项目的实际需要,在原型系统中对运行计划编制模块进行了功能实现。
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