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针对公交车辆调度的运行环境以及其现状,考虑到信号灯周期对乘客等车时间的影响,同时为了保证公交公司与乘客的两者利益,建立了公交车辆优化调度模型。针对拒绝策略容易产生效率低的问题,采用惩罚策略设计出一种新的适应度函数。基于基本遗传算法存在早熟收敛和易陷入局部最优解等问题,本文采用量子遗传算法来解决组合问题。研究结果表明,该方法能够有效地解决公交车辆运营优化调度的组合问题。 相似文献
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建立合理有效的数学模型来模拟公交运营是优化公交调度、改善公交服务的关键,在分析现有模型的基础上,建立以乘客费用最小,公交企业运营利润最大化的多目标规划模型。 相似文献
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本文针对公交乘客对时间、费用及换车次数三个目标的不同需求,建立了相应的多目标决策公交线路选择模型。在模型拓展中,提出了公交信息查询调度方案设想。 相似文献
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本文针对公交乘客对时间、费用及换车次数三个目标的不同需求,建立了相应的多目标决策公交线路选择模型。在模型拓展中,提出了公交信息查询调度方案设想。 相似文献
5.
运营车辆智能排班问题是公交车辆智能调度需要解决的典型问题之一。文中应用已有的客流信息,并兼顾到乘客和公交公司的双重利益,建立起一个符合实际情况的数学模型。在此基础之上引入了遗传算法(GA),针对公交智能排班问题,构造了符合行车规律的编码方式、遗传算子,并实现了程序的编码工作,最后进行了模拟实验。 相似文献
6.
为准确快速地对恐怖袭击事件进行分级,帮助建立恐怖袭击事件应急预案,提出一种基于模糊聚类算法和模拟退火遗传算法优化BP神经网络的恐怖袭击事件分级模型。通过模糊聚类算法划分样本训练集,利用BP神经网络的自学习能力获取输入与输出之间的模糊规则,采用模拟退火遗传算法提高神经网络精度。以GTD数据库样本为例,经实验得到普通BP神经网络的分级正确率为94.32%,模拟退火遗传算法优化的BP神经网络分级正确率可提升到99.88%,验证了基于模糊聚类算法和模拟退火遗传算法优化BP神经网络分级模型的有效性。 相似文献
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介绍了遗传算法及其在电力系统故障诊断中的应用,建立了基于遗传算法的模糊神经网络智能控制系统模型,并对模型的智能控制过程进行了分析,以故障分类算法为例,说明算法在电力故障诊断中的应用及其实现过程。 相似文献
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本文以某大学校车为例,建立了公交校车调度优化模型,并采用遗传算法进行求解.该模型制定的调度方案考虑了学生和教职工的出行规律,兼顾了学校师生的利益和公交公司的利益,最后将调查数据代入模型,给出一个车辆调度发车时刻表的优化方案. 相似文献
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针对发车间隔这一公交车辆调度中需要考虑的关键因素,提出了一种优化线路发车间隔的双层规划模型.该模型从公交公司和乘客两者利益出发,上层模型以最小化公交系统中因发车频率设置而产生的时间和经济总成本为目标;下层模型是公交客流分配模型,用来描述发车间隔优化后的客流分配情况.设计了一种混合遗传算法,即模拟退火遗传算法,来求解模型.最后,以常州市某几条线路为例,利用公交数据对模型和算法进行了检测.结果表明：所提出的线路发车间隔优化模型体现了公交供需关系是合理的,而且求解算法是有效的. 相似文献