【摘 要】
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综合考虑公交车辆运营调度方案的实时性和有效性要求,引入了云模型理论与遗传算法(GA)相结合的云遗传算法。该混合遗传算法充分利用了云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,在
【基金项目】
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国家863计划资助项目(2009AA12Z325)
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综合考虑公交车辆运营调度方案的实时性和有效性要求,引入了云模型理论与遗传算法(GA)相结合的云遗传算法。该混合遗传算法充分利用了云模型云滴的随机性和稳定倾向性特点,在遗传算法的优化操作中,由正态云模型的Y条件云发生器实现交叉操作,由基本云发生器实现变异操作,不仅克服了传统遗传算法搜索速度慢、易陷入局部最优解的缺陷,而且提高了算法的收敛性、优化质量及其鲁棒性。实验表明,将该混合遗传算法引人公交车辆运营调度管理中,可大大提高公交车辆调度的实时性与有效性,而且运行服务质量评测分析验证了该优化调度方法的有效性,具有良好的应用前景。
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