伴隨著科學技術(shù)的迅猛發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)和智能算法受到更多的關(guān)注與研究。越來越多先進通信技術(shù)的出現(xiàn)對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在行業(yè)內(nèi)的逐步成熟與發(fā)展有著重要意義,同時也為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在公共交通中的應(yīng)用奠定了良好的理論基礎(chǔ)。正是通過通信設(shè)備將視頻采集器和智能傳感器等設(shè)備中搜尋到的信息傳遞給交通管理控制平臺,才使得公共交通可以得到實時監(jiān)控并進行有效調(diào)度。而智能算法的出現(xiàn)為公共交通的實時調(diào)度策略提供了有效的解決方案。為了解決公交調(diào)度問題,文章首先提出了一個兼顧公交企業(yè)和出行乘客共同利益的公交調(diào)度模型,同時把發(fā)車頻率和企業(yè)盈利作為約束條件加入模型。其次,針對標準蟻群算法中存在收斂速度較慢和容易陷入局部最優(yōu)等缺陷,提出了先用粒子群算法為該問題得到若干滿意的初始可行解,并將這些初始可行解應(yīng)用于蟻群算法的初始解中解決后續(xù)的搜尋求解問題,以此來克服蟻群算法全局尋優(yōu)能力差和收斂速度慢的問題,進而得出了蟻群粒子群混合算法來求解公交調(diào)度模型,并通過實驗證明該算法的可行性和性能的優(yōu)良性。隨后,本文在大量仿真實驗的基礎(chǔ)上對該算法中涉及到的關(guān)鍵參數(shù)的合理取值進行了進一步的研究,得到了用于后續(xù)公交調(diào)度研究的合理取值組合。最后文章對西安市公... 

【文章來源】：西安電子科技大學陜西省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：77 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

蟻群算法相關(guān)文獻關(guān)鍵詞聚類知識圖譜

ACO_PSO算法求解Oliver30路線圖

ACO_PSO算法求解Oliver30收斂曲線

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于發(fā)車時刻表的單線公交組合調(diào)度模型[J]. 王洋,沈記全.  計算機科學. 2017(10)
[2]實時動態(tài)智能視頻調(diào)度管理系統(tǒng)的應(yīng)用[J]. 衣五一.  人民公交. 2016(01)
[3]多模式公交組合調(diào)度優(yōu)化模型[J]. 明潔,張貴軍,劉玉棟.  計算機科學. 2015(09)
[4]物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在城市公共交通中的應(yīng)用[J]. 王艷,袁莉,陳保儒.  公路交通科技(應(yīng)用技術(shù)版). 2014(03)
[5]公交發(fā)車間隔模型研究[J]. 李發(fā)智,肖蕾,楊東援.  武漢理工大學學報(交通科學與工程版). 2013(01)
[6]物聯(lián)網(wǎng)在公交車智能監(jiān)控調(diào)度系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J]. 馬驥,王彬,劉琦洲.  物聯(lián)網(wǎng)技術(shù). 2012(01)
[7]物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在城市公交系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[J]. 李靜雅.  機械工程與自動化. 2010(06)
[8]遺傳蟻群算法的公交車輛調(diào)度路線優(yōu)化[J]. 湯旻安,任恩恩,趙春艷.  微計算機信息. 2009(31)
[9]改進遺傳算法在公交車優(yōu)化調(diào)度中的應(yīng)用[J]. 陳玲玲,蘇勇.  科學技術(shù)與工程. 2009(12)
[10]粒子群優(yōu)化算法中慣性權(quán)重的研究進展[J]. 田雨波,朱人杰,薛權(quán)祥.  計算機工程與應(yīng)用. 2008(23)

博士論文
[1]快速公交調(diào)度優(yōu)化研究[D]. 孫傳姣.長安大學 2008
[2]城市公交系統(tǒng)模型與算法研究[D]. 于濱.大連理工大學 2006

碩士論文
[1]基于公交IC卡信息的客流數(shù)據(jù)分析及靜態(tài)調(diào)度研究[D]. 張紅.西安電子科技大學 2012
[2]物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在智能交通中的應(yīng)用[D]. 張青焱.北京郵電大學 2011



本文編號：3487303