摘要:為了提高公共自行車的使用效率和用戶滿意度水平,保證國內公共交通服務的合理運行與發展,根據公共自行車用車峰時和谷時的不同調度目標,建立兩時期車輛調度模型。用車谷時以調度車路徑最短為優化目標,用車峰時以用戶滿意度最高為優化目標。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用于調度模型中,以提升獲得優化的車輛調度方案的求解速度和質量。群智能算法在不同數據集上的性能比較結果表明,與傳統蟻群算法相比,遺傳混合蟻群算法在求解速度和求解質量上都有更好的表現,在較短的時間內至少可以縮短10%的調度路程,因此該算法模型可以用于解決實際的公共自行車調度問題。
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交通運輸研究雜志, 雙月刊,本刊重視學術導向,堅持科學性、學術性、先進性、創新性,刊載內容涉及的欄目:專題:綠色交通、專題:無障礙交通、專題:交通運輸高質量標準體系建設、專題:道路新材料、城市交通、專家觀點、戰略與政策、標準動態、運輸與物流等。于1976年經新聞總署批準的正規刊物。