遗传算法解决列车等待时间

遗传算法可以用来解决列车等待时间的问题。通过对乘客数量分布、列车运行时间等因素进行建模，遗传算法可以通过优化列车间隔和容量来减少乘客的等待时间。具体而言，遗传算法使用了固定容量和确定的客流OD，将问题的复杂度降低，并通过遗传算子（初始化、交叉、变异、修复）和计算目标函数的算子来优化列车运行方案。这个算法框架可以替换为其他算法，并且数据接口和参数设置也可以根据实际情况进行修改。因此，遗传算法适用于想要学习遗传算法思想的朋友，以及交通专业人士在相关项目中借鉴和修改源码，实现自己模型需求的目的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [【Matlab】基于遗传算法的列车发车时刻（发车间隔）优化](https://blog.csdn.net/u013367499/article/details/130648819)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [地铁大小交路优化模型的遗传算法求解](https://blog.csdn.net/ExcaliburUlimited/article/details/106088598)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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