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题名基于遗传混合蚁群算法的公共自行车调度研究
被引量:4
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作者
崔元洋
邢晓红
陈思尧
文凯
秦显辉
娄勃凯
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机构
南京航空航天大学金城学院机电工程与自动化学院
南京航空航天大学金城学院航空运输与工程学院
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出处
《交通运输研究》
2019年第2期17-27,共11页
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基金
江苏省高等学校大学生实践创新训练计划(201813655017X)
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文摘
为了提高公共自行车的使用效率和用户满意度水平,保证国内公共交通服务的合理运行与发展,根据公共自行车用车峰时和谷时的不同调度目标,建立两时期车辆调度模型。用车谷时以调度车路径最短为优化目标,用车峰时以用户满意度最高为优化目标。融合遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和蚁群算法(Ant Colony System, ACS),形成遗传混合蚁群算法(Genetic HybridAnt Colony System Algorithm, GA-ACS),并将融合后的算法应用于调度模型中,以提升获得优化的车辆调度方案的求解速度和质量。群智能算法在不同数据集上的性能比较结果表明,与传统蚁群算法相比,遗传混合蚁群算法在求解速度和求解质量上都有更好的表现,在较短的时间内至少可以缩短10%的调度路程,因此该算法模型可以用于解决实际的公共自行车调度问题。
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关键词
智能交通
公共自行车
车辆调度优化
遗传混合蚁群算法
运输调度模型
服务质量
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Keywords
intelligent transportation
public bicycle
bicycle scheduling optimization
GA-ACS (Genetic Hybrid Ant Colony System)
transportation scheduling model
service quality
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分类号
U484
[交通运输工程—载运工具运用工程]
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