遗传算法 地铁 时刻表 python

遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化搜索算法，它将问题的解视为“个体”，通过一系列的遗传操作如选择、交叉和变异，逐步生成更优解。在地铁时刻表优化问题中，可以应用遗传算法来寻找最优的列车运行时间安排，以平衡乘客需求和线路效率。

地铁时刻表是指地铁运营线路上各趟列车的发车和到达时间集合。为了减少换乘等待时间和提高整体服务效率，调度员会设计合理的时刻表。在Python中，遗传算法可以用Scikit-evolution库等工具实现，通过编写适应度函数来衡量方案的好坏，并利用这些模块提供的功能来进行迭代优化。

例如，我们可以定义每个“个体”为一个包含各个站点之间列车周转时间的数组，适应度函数可能是基于总的旅行时间或准时率等因素。然后在Python环境中设置合适的种群大小、交叉概率、变异概率等参数，进行遗传操作，最终找到一个接近最优的地铁时刻表。