【摘 要】
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随着城市化的快速发展和公交车辆的增多,在当前城市道路状况不能取得良好改善的情况下,智能公交调度系统的研究显得尤为重要并越来越受到人们的关注。我国对智能公交调度系统
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随着城市化的快速发展和公交车辆的增多,在当前城市道路状况不能取得良好改善的情况下,智能公交调度系统的研究显得尤为重要并越来越受到人们的关注。我国对智能公交调度系统的研究起步比较晚,目前主要存在管理方式落后、调度模式单一等问题,智能公交调度系统作为公交体系的重要子系统之一,对于提升我国公共交通的运营调度水平起到了巨大的作用,因此应当大力开展相关技术的研究工作。本文在对当前公交调度系统的现状和相关技术进行分析和研究的基础下,针对传统公交调度算法存在的性能差和效率低的弊端,设计了一种基于粒子群和蚁群混合算法的调度优化方案,并将其应用到集GPS/GIS、传感器技术、无线通信、计算机网络等技术于一体的智能公交系统中。在对该方案关键技术的研究过程中,深入分析了粒子群和蚁群算法的运算机制及寻优特点,将两种算法的优势进行互补,并确定了混合算法进行搜索最终解时的计算流程和算法融合时的最佳时机。最后对混合算法进行相关分析,得出其在运行性能上和求解效率上都明显好于当前算法单一的调度方案。实验证明,本文设计的基于粒子群与蚁群混合算法的公交调度系统在公交车辆的行车优化方面具有较高的可行性,以乘客的候车时间最短和公交公司运营成本最低为约束条件制定发车时刻表具有良好的实用性,对于提高公交车辆运行效率和公交公司服务质量起到了重要的作用。
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