改进遗传算法在公交智能调度中的应用  

Application of Improved Genetic Algorithm on Intelligent Scheduling for Public Traffic Vehicles

作　　者：马雁[1] 王非 周永年[3] 

机构地区：[1]郑州电力高等专科学校电力工程系,郑州450000 [2]中电投河南电力有限公司技术信息中心,郑州450001 [3]中国科学院上海应用物理研究所,上海201800

出　　处：《科技通报》2015年第9期245-249,258,共6页Bulletin of Science and Technology

基　　金：国家自然科学基金项目(U1232115)

摘　　要：针对基本遗传算法易发生未成熟收敛及收敛速度慢的缺陷,将初始种群均匀化生成、选择算子采取自适应排序、交叉算子采用竞争择优的方式进行改进,并应用到公交调度优化问题中,建立符合实际情况的公交调度数学模型。通过仿真实例分析表明,改进后的遗传算法用于公交车辆智能调度是有效、可靠的。通过公交车排班表和发车频率图的比较可知,该结果是符合客流的实际分布情况的。Initial population, selection operators and crossover operators are improved in this paper to overcome premature convergence and slow convergent speed of simple genetic algorithm. The improved genetic algorithm is applied to a practical transport dispatch optimizing problem. Through the simulation analysis shows that the improved genetic algorithm is efficient and reliable for intelligent scheduling buses. The comparison of bus scheduling table and frequency graph shows that the result is consistent with the actual distribution of passenger flow.

关 键 词：智能交通系统 遗传算法 公交调度 数学模型 

分 类 号：U492.22[交通运输工程—交通运输规划与管理]