基于NSGA算法的公交车辆调度优化模型

发布时间：2018-05-14 15:26

  本文选题：城市公交 + 发车间隔　； 参考：《上海理工大学学报》2014年04期

【摘要】：公交车辆调度方案的优化对于提高公交服务水平,促进公交事业的快速发展至关重要.在乘客与公交公司利益博弈的基础上,基于极小极大思想,考虑公交车车辆容量的限制及城市道路信号控制的干扰因素,建立公交发车间隔优化模型,并利用非支配排序遗传算法(NSGA)进行模型的求解.以河南省焦作市的公交线路为例进行验证,优化结果显示乘客的平均等车时间相对减少48.3%,公交车的全日平均满载率下降了3.8%,公交服务水平有所改善.
[Abstract]:The optimization of bus scheduling scheme is very important to improve the level of bus service and promote the rapid development of public transport. On the basis of the benefit game between passengers and bus companies, considering the limitation of bus vehicle capacity and the interference factors of urban road signal control, the optimal model of bus departure interval is established based on the idea of minimax. The model is solved by using the nondominant sorting genetic algorithm (NSGA). Taking the bus route of Jiaozuo City in Henan Province as an example, the optimization results show that the average waiting time of passengers is relatively reduced by 48.3 times, the average daily full load rate of buses has decreased by 3.8%, and the level of bus service has been improved.
【作者单位】： 上海理工大学管理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(51008196) 上海市一流学科建设资助项目(S1201YLXK)
【分类号】：U491.17;U492.22

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1888453