遗传算法在公交车调度问题中的应用

随着社会经济的迅速发展,城市交通的拥堵问题变得越来越严重,甚至成为制约部分城市可持续发展的瓶颈.因此如何最大程度地利用公共交通工具减轻出行压力成为了城市化建设的重要目的.本文基于人流量,提出智能调度的概念,结合改进的遗传算法设计了公交车调度模型,并使用前后端分离模式、vue框架、SpringBoot实现了智能公交调度平...     

遗传算法在货运车辆优化调度中的应用

本文在阐述了遗传算法基本理论和车辆优化调度基本理论的基础上,进一步论述了遗传算法在一般车辆优化调度中的应用。参考近年来遗传算法应用于车辆优化调度的一些文献,对应用于不同情况下货运车辆优化调度的遗传算法进行了总结和分析。最后对本文进行总结,并对未来的遗传算法在货运车辆优化调度中的应用提出了发展趋势。     

遗传算法在公交调度中的应用研究

以乘客和公交公司总效益最大为调度目标,建立了公交运营参数优化模型,给出了用遗传算法求解该模型的步骤,用“青岛市公交示范线”501线路运营数据对提出的模型及算法进行了验证。     

遗传算法在车辆调度优化问题中的研究

车辆调度优化问题是一个有约束的组合优化问题,属于NP难题（Nondeterministic Polynomial Problem）。随着问题输入规模的扩大,求解时间呈几何级数上升,传统的优化算法本身存在着过早收敛于局部值的问题。针对这一问题在染色体编码、算子的自适应机制和约束的处理等方面对标准遗传算法进行了改进。测试结果表明,该算法提高了优化算法的质量和搜索效率,具有良好的效果。     

遗传算法在公交调度中的应用

针对泰州市公交智能化建设方面存在的技术问题,提出将遗传算法(Genetic Algorithms,GA)应用到公交调度优化中。以公交公司和乘客费用最少、社会效益最大为目标函数建立公交调度优化的数学模型,并应用遗传算法实现对模型的求解,通过对模型设置不同的参数,利用Matlab模拟实验验证模型的合理性、科学性。实验证明,优化的调度模型可降低公交公司的运营成本,提高乘客的满意度,确保社会效益和经济效益得到最大满足。     

地理信息系统在智能交通系统中的应用

本文介绍了地理信息系统的技术,发展,以及软件应用系统。对其在智能交通系统中的应用进行了研究。     

遗传算法在公交车辆智能排班系统中的应用研究

分析了公交车辆排班问题的研究方法和遗传算法的特点,提出了一种改进的遗传算法求解公交车辆排班问题.针对公交智能排班问题,构造了符合行车规律的编码方式、遗传算子和适应度函数,并实现了程序的编码工作,最后进行了模拟实验.实验表明,遗传算法应用于公交车辆排班具有很好的效果,它能够在排班优化问题的巨大搜索空间中可靠地找到近似最优解.     

公共自行车交通系统调度算法

针对公共自行车交通系统的静态车辆调度问题,以运输成本最少为目标建立公共自行车交通系统调度模型,提出了一种将模拟退火算法融合到遗传算法中的混合启发式算法来求解该模型,增强算法的全局搜索能力和效率.通过实例结果表明,优化后运输车辆行驶路程比优化前减少了50％,说明遗传模拟退火算法具有良好的鲁棒性和收敛性,适合解决车辆的优化...     

遗传算法在金堆城钼矿车辆调度系统优化中的应用

文章介绍了遗传算法在金堆城钼矿运输车辆调度系统优化中的应用,详细阐述了遗传算法在该系统应用中的工作原理及具体工作流程。试验表明使用遗传算法对矿山车辆调度系统进行优化是可行、有效的。     

多目标遗传算法在GPS动态车辆调度中的应用研究

围绕车辆调度问题多目标优化这一主题,依据企业现有的GPS定位系统,设计一种基于实数编码和精英保留策略,综合应用外部惩罚函数法的多目标遗传算法.并于其中创新性的引入基因校验算子,避免了重复车次的产生.程序使用Java语言编制,后台数据库使用oracle.实验结果表明,该算法能够充分满足系统硬约束条件,快速收敛于目标约束,完成车辆的优化调度,具有较强的实用价值.     

基于网格的遗传算法及其在公交运行计划编制中的应用研究

利用基于网格的遗传算法解决城市公共交通运营中的运行计划编制问题.首先应用有序样奉聚类算法对城市公交历史客流量样本数据进行数据挖掘,然后在综合考虑乘客待车成本和公交公司运营亏损等因素的前提下构造遗传算法的适应度甬数、编码方式和约束条件,最后在网格平台上初始化箅法种群,并分配不同的子种群到网格的各个集群、节点上并行地进行选择、交叉、变异及计算染色体的适应度等进化操作,同时以一定的规律在集群和集群、节点和节点之间交换优秀染色体,从而能快速得出满意的运行计划时刻表;通过仿真实验,证明了该方法的有效性和实时性.     

基于改进遗传算法的智能排课研究

本文深入地分析了排课问题的软约束条件和硬约束条件,抽象出求解智能排课问题的数学模型。深入分析遗传算法,针对传统的遗传算法,对初始种群进行均匀化、适应度函数、变异算子等方面改进。通过对比实验证明改进的算法完全适用于智能排课问题,而且具有较高的效率,为排课问题的发展提供了新的思路。     

Mixture of Automatically- and Manually-controlled Vehicles in Intelligent Transport Systems

This paper presents a technology which allows for the existence of mixed traffic, as a first step towards intelligent transport systems. We begin by designing an automatic driving controller called the intelligent vehicle driving system (IVDS). This is a two-layer system: the higher layer analyzes the current scenario and infers the control objective that associates with a certain index function; the lower layer optimizes the function provided by the upper layer. IVDS only uses the measurement of a vehicle's speed and distance relative to the vehicle in front, together with measurements of the vehicle's own state. Consequently, the vehicles equipped with the IVDS can operate together with manually-controlled vehicles. Next, a mathematical rule-based model for human drivers is developed. This model attempts to mimic human driver's behavior in vehicle following and lane-changing. Finally, we examine the control performance of the proposed controller and the potential benefits of mixed traffic by implementing the human driver model and IVDS on an automated highway simulator.     

基于蚁群算法的智能运输调度问题的研究

在智能运输调度问题的整体法求解思路的基础上,给出了整体法求解智能运输调度问题的数学模型。针对车辆调度问题是个多项式复杂程度的非确定性(Non-determ inisti cPolynomial,NP)难题,在整体法的基础上引入了蚁群算法,给出了整体法求解智能运输调度问题的蚁群算法,并对模型进行了实验分析。     

定位系统在智能交通系统中的应用

文章讨论了智能交通系统（ITS）以及定位系统在ITS中的作用。目前存在两类不同的定位系统,第一类是基于卫星的定位系统,第二类是基于地面的定位系统,每类系统各有其特点。首先讨论这两类系统在成本、精度和覆盖范围方面的特性,然后介绍系统的主要类型以及在移动通信网络中的定位技术。最后,介绍了两类定位系统相结合的定位技术A-GPS。     

浅析遗传算法在智能组卷系统中的应用

该文介绍了遗传算法的基本原理和构成要素,分析了遗传算法的特点,在遗传算法的研究基础上,找到了一个很好的策略过程应用于智能试卷,提高运行的速度,避免了标准算法容易早熟现象,具有更好的健壮性,是一种很有发展潜力的优化方法。     

遗传算法在多类型的车辆人员排班系统中的应用与研究

公交车辆人员排班的主要问题就是在给定时间点和车次数的情况下,以最小代价覆盖所有的车次。与以往都是针对单类型车辆的人员排班不同,该文主要提供对多类型的车辆人员排班的支持。首先利用高效的Auction算法获取代价最小的车次分组并根据分组情况分配车辆的营运类型;然后使用遗传算法进行随机化搜索以获得最优解。实验表明,遗传算法应用于多类型的公交车辆人员排班具有很好的效果。     

自适应遗传算法在智能组卷中的应用

遗传算法以其具有自适应全局寻优和智能搜索技术,并且收敛性好的特性,能很好地满足自动组卷的要求,但简单遗传算法比较容易引起"未成熟收敛"和"搜索缓慢"等问题。本文提出自适应性的交叉和变异算子,能够降低多重约束目标,有效维持种群的多样性,避免产生局部最优解,改善未成熟收敛。     

一种基于遗传算法的自动排课系统设计

该文提出并实现了一种高校自动排课算法,利用遗传算法建立数据模型,定义了时间片、授课单元、切片算子、不完全两点交叉和适应度函数。通过使用遗传算法,对课程进行编排和对课表进行优化;并用VC 进行编程,Matlab进行仿真,用文件输出结果;实验结果表明,遗传算法对课表的编排和优化有着比较显著的作用。     

基于WIFI的公交车载数据传输调度策略

为降低车辆的整体能耗并减少数据传输时间,提出一种基于无线宽带(WIFI)的公交车载数据传输调度策略。建立公交车载无线传输问题的数学模型,应用遗传算法对其进行求解,得到优化的车辆传输序列。根据该传输序列,结合相应的流程对车辆的传输进行调度。实验结果表明,该调度策略与以先来先服务为基本原则的传统方式相比,能节省16.8%的能耗,减少38%的高优先级数据传输时间。