【摘 要】
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从交通管理者和出行者两个视角分析了广义出行费用,以两个视角下的广义出行费用最小和交通总效用最大为目标构建了城市客运交通结构多目标优化模型,并提出了相应的约束条件.通过灰色关联度将多目标转化为单目标,设计了自适应遗传算法进行求解,并以北京市中心城区为例验证了模型和求解方法的可行性,优化后的规划年北京市绿色出行比例达到了86.73%,其中,公共交通出行比例达到了42.06%,小汽车出行比例下降了11.97%.
【机 构】
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西南交通大学交通运输与物流学院 成都 611756;西南交通大学综合交通大数据应用技术国家工程实验室 成都 611756;西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室 成都 611756;西南
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
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从交通管理者和出行者两个视角分析了广义出行费用,以两个视角下的广义出行费用最小和交通总效用最大为目标构建了城市客运交通结构多目标优化模型,并提出了相应的约束条件.通过灰色关联度将多目标转化为单目标,设计了自适应遗传算法进行求解,并以北京市中心城区为例验证了模型和求解方法的可行性,优化后的规划年北京市绿色出行比例达到了86.73%,其中,公共交通出行比例达到了42.06%,小汽车出行比例下降了11.97%.
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