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首頁 > 期刊 > 交通運輸研究 > 基于遺傳混合蟻群算法的公共自行車調(diào)度研究 【正文】

基于遺傳混合蟻群算法的公共自行車調(diào)度研究

作者:崔元洋; 邢曉紅; 陳思堯; 文凱; 秦顯輝; 婁勃凱 南京航空航天大學(xué)金城學(xué)院機電工程與自動化學(xué)院; 江蘇南京211156; 南京航空航天大學(xué)金城學(xué)院航空運輸與工程學(xué)院; 江蘇南京211156

摘要:為了提高公共自行車的使用效率和用戶滿意度水平,保證國內(nèi)公共交通服務(wù)的合理運行與發(fā)展,根據(jù)公共自行車用車峰時和谷時的不同調(diào)度目標,建立兩時期車輛調(diào)度模型。用車谷時以調(diào)度車路徑最短為優(yōu)化目標,用車峰時以用戶滿意度最高為優(yōu)化目標。融合遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)和蟻群算法(Ant Colony System, ACS),形成遺傳混合蟻群算法(Genetic HybridAnt Colony System Algorithm, GA-ACS),并將融合后的算法應(yīng)用于調(diào)度模型中,以提升獲得優(yōu)化的車輛調(diào)度方案的求解速度和質(zhì)量。群智能算法在不同數(shù)據(jù)集上的性能比較結(jié)果表明,與傳統(tǒng)蟻群算法相比,遺傳混合蟻群算法在求解速度和求解質(zhì)量上都有更好的表現(xiàn),在較短的時間內(nèi)至少可以縮短10%的調(diào)度路程,因此該算法模型可以用于解決實際的公共自行車調(diào)度問題。

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