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1 概述
2 运行结果
3 参考文献
4 Matlab代码 1 概述
本文对当前公交企业调度系统进行了分析#xff0c;建立了公交排班的数学模型。本文基于数据挖掘分析的结果上#xff0c;使用截面客流量数据对模型进行约束#xff0c;得出了公交客流出行的空间分布规律。再以…目录
1 概述
2 运行结果
3 参考文献
4 Matlab代码 1 概述
本文对当前公交企业调度系统进行了分析建立了公交排班的数学模型。本文基于数据挖掘分析的结果上使用截面客流量数据对模型进行约束得出了公交客流出行的空间分布规律。再以发车间隔为决策变量以发车最大间隔、最小发车间隔和车辆满载率为约束条件建立公交线路排班的数学模型以公交公司发车成本最小和乘客等车时间成本最小为目标建立双目标函数的数学模型。 本文设计了一种基于改进的遗传算法公交排班调度优化的解决方法,在对排班结果进行优化的过程中本文分别在选择、交叉、变异三个阶段对算法进行改进和优化。选择的改进上是设计一个动态适应度函数采用无放回式优良个体多复制的选择的方法。交叉的改进上是设计了新的交叉算子交叉算子考虑了初期群体和后期群体质量会相差较大所以使应交义函数。变异上的改进是引入了禁忌搜索算法。在预测客流量基础上基于改进的遗传算法模型求解确定出最优的排班时刻表和最小配车数。详细文章见第3部分。
2 运行结果 本文对当前公交企业调度系统进行了分析建立了公交排班的数学模型。本文基于数据挖掘分析的结果上使用截面客流量数据对模型进行约束得出了公交客流出行的空间分布规律。再以发车间隔为决策变量以发车最大间隔、最小发车间隔和车辆满载率为约束条件建立公交线路排班的数学模型以公交公司发车成本最小和乘客等车时间成本最小为目标建立双目标函数的数学模型。 本文设计了一种基于改进的遗传算法公交排班调度优化的解决方法,在对排班结果进行优化的过程中本文分别在选择、交叉、变异三个阶段对算法进行改进和优化。选择的改进上是设计一个动态适应度函数采用无放回式优良个体多复制的选择的方法。交叉的改进上是设计了新的交叉算子交叉算子考虑了初期群体和后期群体质量会相差较大所以使应交义函数。变异上的改进是引入了禁忌搜索算法。在预测客流量基础上基于改进的遗传算法模型求解确定出最优的排班时刻表和最小配车数。
3 参考文献
[1] 包子阳,余继周,杨杉.智能优化算法及其MATLAB实例第2版[M].电子工业出版社2016. [2]张岩,吴水根.MATLAB优化算法源代码[M].清华大学出版社2017. 博主课外兴趣中西方哲学送予读者 做科研涉及到一个深在的思想系统需要科研者逻辑缜密踏实认真但是不能只是努力很多时候借力比努力更重要然后还要有仰望星空的创新点和启发点。当哲学课上老师问你什么是科学什么是电的时候不要觉得这些问题搞笑哲学就是追究终极问题寻找那些不言自明只有小孩子会问的但是你却回答不出来的问题。建议读者按目录次序逐一浏览免得骤然跌入幽暗的迷宫找不到来时的路它不足为你揭示全部问题的答案但若能让人胸中升起一朵朵疑云也未尝不会酿成晚霞斑斓的别一番景致万一它居然给你带来了一场精神世界的苦雨那就借机洗刷一下原来存放在那儿的“真理”上的尘埃吧。 或许雨过云收神驰的天地更清朗....... 4 Matlab代码
