快速公交調(diào)度算法與研究.pdf

1、隨著我國城市化進程的發(fā)展，城市交通問題同益嚴重和普遍，已經(jīng)影響了城市的生產(chǎn)和生活。如何解決交通問題已經(jīng)成為人們關注的焦點。在這種情況下，智能交通系統(tǒng)(Intelligent Transport Systems,ITS)便成為解決這個問題的重要途徑之一。我國ITS技術的快速發(fā)展，特別是近些年國內(nèi)若干城市先進公交系統(tǒng)示范工程的建設與實施，支持智能公交調(diào)度決策的信息采集、發(fā)布技術趨于成熟，公交優(yōu)先運行環(huán)境得到很好的改善。
　　 先進的

2、公共交通系統(tǒng)APTS(Advanced PublicTransportation System)是ITS的重要的子系統(tǒng)之一。APTS系統(tǒng)一般由公共交通管理調(diào)度系統(tǒng)、公交運行信息系統(tǒng)、快速公交系統(tǒng)(BRT)、先進安全公交車輛組成。BRT(BusRapid Transit)是APTS的重要組成部分。自2005年起，北京、杭州、昆明、合肥、濟南、深圳、大連、常州和廈門等市已建成和正在建設BRT項目，并且大大緩解了城市的交通壓力。
　　

3、 公交調(diào)度是影響公交系統(tǒng)運行效率和服務水平的主要方面，是智能公交系統(tǒng)研究的核心內(nèi)容。本論文是在研究ITS的基礎上，認真學習了蟻群優(yōu)化算法和遺傳算法的基本知識，用混合蟻群優(yōu)化算法的遺傳算法解決快速公交車輛發(fā)車調(diào)度問題。公交車輛發(fā)車調(diào)度是公交調(diào)度的基本模式，本文以乘客等車時間成本最小和公交企業(yè)收益最大為目標，考慮最大和最小發(fā)車間隔、兩個相鄰的發(fā)車間隔以及滿載率約束，以發(fā)車時刻為變量建立數(shù)學模型。
　　 本文在算法設計上，將遺傳算法和

4、蟻群優(yōu)化算法混合使用。在遺傳算法每次交叉運算后，從當前群體中找出最優(yōu)染色體，可將其視為較優(yōu)解，用蟻群算法來對其基因進行變異尋找更優(yōu)秀的染色體。每個螞蟻按選擇概率函數(shù)選擇路徑，產(chǎn)生出一個新的染色體。如果新的染色體比原來較優(yōu)的染色體適應度好，則保留：反之，不保留。當尋找到的較好的染色體數(shù)量達到群體規(guī)模時，停止尋找。這樣，用蟻群優(yōu)化算法指導遺傳算法的變異運算，增強了變異運算的智能性。并以大連市快速公交為例，求得整個調(diào)度時期內(nèi)的不均勻發(fā)車時刻表