数模优秀论文

发布时间：2026年01月30日作者:aiycxz.cn

-基于遗传算法的公交排班系统建模与求解5星 · 超过95%的资源需积分: 505.5k 浏览量 2010-08-13 11:36:52 上传评论12 收藏1.03MBDOC举报本文根据公交客运的实际特点，综合考虑乘客、公交公司、社会等多方利益，建立了公交排班系统的多目标规划模型，并设计遗传算法对模型进行求解，最后结合实例对模型和算法的有效性进行了验证。基于遗传算法的公交排班系统建模与求解本文根据公交客运的实际特点，综合考虑乘客、公交公司、社会等多方利益，建立了公交排班系统的多目标规划模型，并设计遗传算法对模型进行求解，最后结合实例对模型和算法的有效性进行了验证。首先，本文对公交客流数据进行了分析，根据客流分布特点将一天划分为若干时段，建立了各时段的乘客平均候车时间与车辆发车时间间隔的关联模型。其次，以乘客利益和公交公司利益为主要考虑因素，以社会效益为约束条件，建立了公交排班系统的多目标规划模型。模型以乘客平均候车时间最短和公司发车总车次最少为目标，以满载率、发车间隔和车辆总数等为约束条件。再次，针对模型多目标、多约束、离散化的特点，本文设计了遗传算法对模型进行求解。通过采用整数编码、引入罚函数以及定义特殊遗传算子等手段，保证了算法收敛到模型最优解。最后，本文以某公交线路为例，利用模型和算法进行求解，得出了公交车辆的最优排班方案，并对结果进行了分析。结果表明，本文所建立的模型和设计的算法是可行且有效的。关键词：公交排班；多目标规划；遗传算法；候车时间；满载率一、问题重述公交公司制定公交车排班方案时，需要综合考虑乘客、公司、社会等多方面的利益，是一个多目标规划问题。制定公交排班方案时，应主要考虑以下指标：(1)乘客的候车时间一般不超过10分钟，早高峰时不超过5分钟。(2)公交公司的利益：在满足上述社会效益的前提下，要求配发的车辆尽可能少，即希望发车总车次尽可能少，以提高车辆利用率，减少运营成本。(3)社会效益：公交车辆不能太拥挤，也不能太空。要求公交车的满载率尽可能地稳定在70%左右。公交排班方案就是编制公交线路的车辆行车作业计划，具体是编制各时段内各站点的发车时刻表。需要解决的问题有：(1)如何将一个工作日划分成若干时段，使得在每一个时段内各站点乘客到达分布比较稳定；(2)如何建立乘客候车时间与车辆发车时间间隔的关联模型；(3)如何建立多目标规划模型，综合考虑乘客、公司、社会等多方利益；(4)如何设计求解算法，获得最优的公交排班方案。二、模型假设1.乘客到达车站的过程是平稳的，即在每一个时段内，乘客到达车站的分布规律是稳定的。2.乘客的候车时间不超过10分钟，早高峰时不超过5分钟，超过该时间范围的乘客将选择其它交通方式。3.公交车辆严格按照行车作业计划运行，不考虑堵车、车辆故障等意外情况。4.公交车辆在各站点的停留时间只考虑乘客上下车时间，不考虑其它因素。5.公交车辆在各时段内的运行速度是恒定的。三、符号说明：第个时段内第辆车的发车时间间隔；：第个时段内乘客的平均候车时间；：第个时段内公交车辆的平均满载率；：第个时段内公交车辆的发车总车次；：第个时段内公交车辆的发车时间间隔上限；：第个时段内公交车辆的发车时间间隔下限；：第个时段内公交车辆的平均运行速度；：第个时段内公交车辆的平均运行距离；：第个时段内公交车辆的平均运行时间；：第个时段内公交车辆的平均停站时间；：第个时段内公交车辆的平均载客量；：第个时段内公交车辆的平均座位数；：第个时段内公交车辆的平均站立面积；：第个时段内公交车辆的平均站立人数；：第个时段内公交车辆的平均乘客密度；：第个时段内公交车辆的平均乘客满意度；：第个时段内公交车辆的平均公司收益；：第个时段内公交车辆的平均社会效益；：第个时段内公交车辆的平均综合效益；：第个时段内公交车辆的平均发车时间间隔；：第个时段内公交车辆的平均候车时间；：第个时段内公交车辆的平均满载率；：第个时段内公交车辆的平均发车

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