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量子遺傳算法在公交車輛調(diào)度中的應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2018-05-25 08:22

  本文選題:公共交通 + 遺傳算法 ; 參考:《實(shí)驗(yàn)室研究與探索》2014年12期


【摘要】:針對(duì)公交車輛調(diào)度的運(yùn)行環(huán)境以及其現(xiàn)狀,考慮到信號(hào)燈周期對(duì)乘客等車時(shí)間的影響,同時(shí)為了保證公交公司與乘客的兩者利益,建立了公交車輛優(yōu)化調(diào)度模型。針對(duì)拒絕策略容易產(chǎn)生效率低的問(wèn)題,采用懲罰策略設(shè)計(jì)出一種新的適應(yīng)度函數(shù);诨具z傳算法存在早熟收斂和易陷入局部最優(yōu)解等問(wèn)題,本文采用量子遺傳算法來(lái)解決組合問(wèn)題。研究結(jié)果表明,該方法能夠有效地解決公交車輛運(yùn)營(yíng)優(yōu)化調(diào)度的組合問(wèn)題。
[Abstract]:In view of the running environment and current situation of bus vehicle scheduling, considering the influence of the signal light cycle on the waiting time of passengers, and in order to ensure the interests of both bus companies and passengers, the optimal scheduling model of public transport vehicles is established. In order to solve the problem of low efficiency of rejection strategy, a new fitness function is designed by using penalty strategy. Based on the problem of premature convergence and easy to fall into local optimal solution of basic genetic algorithm, quantum genetic algorithm (QGA) is used to solve the combinatorial problem. The results show that this method can effectively solve the combinatorial problem of bus operation and optimal scheduling.
【作者單位】: 南陽(yáng)師范學(xué)院物理與電子工程學(xué)院;重慶大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金資助(61306007) 河南省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(14B120003) 河南省科技攻關(guān)項(xiàng)目(122102210403) 重慶市自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(CSTC2012JJ40002) 南陽(yáng)師范學(xué)院科研項(xiàng)目(ZX2014085)
【分類號(hào)】:U491.17;TP18

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1 葛顯龍;許茂增;王偉鑫;;多車型車輛路徑問(wèn)題的量子遺傳算法研究[J];中國(guó)管理科學(xué);2013年01期

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本文編號(hào):1932751

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