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基于微粒群算法的城市公交线网模型研究
引用本文:张军,张学尽,杜文,王琳.基于微粒群算法的城市公交线网模型研究[J].计算机应用研究,2007,24(1):131-132.
作者姓名:张军  张学尽  杜文  王琳
作者单位:1. 西南交通大学,交通运输学院,四川,成都,610031
2. 西华大学,交通与汽车工程学院,四川,成都,610039
摘    要:微粒群算法是求解组合优化问题的一种新的群体智能进化算法,从城市公交乘客选择出行路径的决策因素出发,以微粒群算法进化机理为核心,结合微粒群进化算法中的局部搜索与全局搜索同时进行的优点和运筹学旅行商组合优化理论,系统地建立了规划城市智能交通公交线网最短路径的数学模型进化算法,并通过MATLAB 7.0进行了实例仿真,得到了城市公交线网出行选择模型中总运输里程权重最短的优化目标。仿真结果也表明,该进化算法模型是解决城市公交线网规划的有效方法。

关 键 词:微粒群算法    公交线网    组合优化    最短路径    仿真
文章编号:1001-3695(2007)01-0131-02
修稿时间:2005-10-262006-01-12

Research on Urban Bus Path Model Based on Particle Swarm Optimization
ZHANG Jun,ZHANG Xue jin,DU Wen,WANG Lin.Research on Urban Bus Path Model Based on Particle Swarm Optimization[J].Application Research of Computers,2007,24(1):131-132.
Authors:ZHANG Jun  ZHANG Xue jin  DU Wen  WANG Lin
Abstract:Particle swarm optimization is a new swarm intelligence algorithm to find the solution to the optimal combination problem.Based on the bus passengers' selecting the travel path and particle swarm optimization theory,and combined the excellence of overall and partial searching in particle swarm optimization and the traveling salesman problem of operational research,a mathematical model for bus travel transit path of urban intelligent traffic is systematically put forward.It reaches the optimal goals of bus travel path selection by simulating an example with the help of MATLAB 7.0.At the same time,simulation results also testify the effectiveness for the proposed algorithm to solve the urban bus path planning.
Keywords:Particle Swarm Optimization  Bus Path  Optimal Combination  Shortest Path  Simulation
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