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基于粒子群—单亲遗传算法的公交优化调度

作　者: 姚纯
导　师: 李茂军
学　校: 长沙理工大学
专　业: 控制理论与控制工程
关键词: 公交优化调度 发车时间间隔 数学模型 粒子群算法 单亲遗传算法
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 94次
引　用: 1次
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内容摘要


在科学技术和现代化水平高速发展的今天，人们不仅生活水平在逐渐提高，对出行质量的需求也在逐渐增长。然而我国是一个人口大国，人均道路资源十分有限，城市规模的扩大，私家车拥有量的逐年攀高，都会造成交通拥堵日益严重，居民出行环境不容乐观等后果。因此，为了有效缓解城市交通压力，改善城市交通落后的面貌，发展公共交通事业已成为当务之急。公交优化调度因其在发展公共交通事业中所处的重要地位和所具有的积极意义，不但引起了相关部门的高度重视，还成为了学者们研究的热点。虽然用于解决公交优化调度问题的优化方法很多，但鉴于其复杂性和特殊性，这一问题至今没有得到很好的解决。本文介绍了几种常用的智能优化方法，其中重点阐述了粒子群算法和单亲遗传算法，并在此基础上，利用这两种算法之间较强的互补性，设计了粒子群-单亲遗传算法。该算法将线性递减权重的粒子群算法寻找到的粗略解作为单亲遗传算法的初始群体，同时在个体繁殖过程中增加中间子群体的迁移、重插入等操作，有效地提高了算法的稳定性和收敛速度。本文在研究公交优化调度问题的过程中，首先综合考虑公交企业收益、乘客候车时间和车内拥挤程度对公交优化调度的影响，建立了可以修正主体利益倾向的数学模型；然后用所设计的粒子群-单亲遗传算法求解该模型，得出最优发车时间间隔，为公交优化调度提供理论依据；最后根据某条公交线路的客流量数据，运用MATLAB进行仿真分析，仿真结果验证了该模型和算法的有效性。

全文目录


摘要  5-6
ABSTRACT  6-9
第一章 绪论  9-15
  1.1 研究背景及意义  9
  1.2 公交优化调度的研究现状  9-13
    1.2.1 时刻表的编制  10
    1.2.2 车辆调度  10-11
    1.2.3 驾驶员调度  11
    1.2.4 公交区域线网优化  11-12
    1.2.5 预测研究  12
    1.2.6 智能公交系统  12-13
  1.3 公交调度中存在的现实问题  13
  1.4 本文的主要工作  13-15
第二章 智能优化算法  15-30
  2.1 智能优化算法简介  15-19
    2.1.1 遗传算法  15-16
    2.1.2 免疫算法  16-17
    2.1.3 模拟退火算法  17
    2.1.4 蚁群算法  17-18
    2.1.5 人工神经网络  18-19
  2.2 粒子群算法  19-24
    2.2.1 粒子群算法的基本原理  19
    2.2.2 基本粒子群算法  19-22
    2.2.3 改进的粒子群算法  22-24
  2.3 单亲遗传算法  24-29
    2.3.1 单亲遗传算法的实现  24-28
    2.3.2 单亲遗传算法的特点  28
    2.3.3 单亲遗传算法的典型运行步骤  28-29
  2.4 本章小结  29-30
第三章 公交优化调度的数学模型  30-33
  3.1 变量符号说明  30-31
  3.2 模型假设  31
  3.3 目标函数  31
  3.4 约束条件  31-32
  3.5 本章小结  32-33
第四章 粒子群 -单亲遗传算法设计  33-38
  4.1 粒子群算法设计  33-34
    4.1.1 初始粒子群的产生  33
    4.1.2 适应度函数  33
    4.1.3 粒子状态的更新  33-34
  4.2 单亲遗传算法设计  34-35
    4.2.1 编码方法  34
    4.2.2 选择算子  34
    4.2.3 变异算子  34-35
    4.2.4 迁移和重插入操作  35
  4.3 粒子群 - 单亲遗传算法  35-37
    4.3.1 基本原理  35
    4.3.2 约束条件的处理  35-36
    4.3.3 终止条件的判定  36
    4.3.4 算法运行步骤  36-37
    4.3.5 算法运行流程图  37
  4.4 本章小结  37-38
第五章 仿真实验与分析  38-44
  5.1 实验数据  38-39
  5.2 参数设置  39-40
  5.3 仿真实验  40-42
    5.3.1 有无迁移重插入操作的对比仿真  40
    5.3.2 不同主体利益倾向下四种算法的对比仿真  40-42
  5.4 结果分析  42-43
  5.5 本章小结  43-44
总结与展望  44-46
参考文献  46-49
致谢  49-50
附录 A （攻读硕士学位期间发表论文目录）  50-51
附录 B （攻读硕士学位期间参与相关课题）  51

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论
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