在智能交通信息平台中，如何利用遗传算法对公交车辆进行动态调度以应对实时交通变化？请结合《智能交通系统研究：公交智能调度管理系统的开发与应用》中的案例详细说明。

智能交通信息平台的构建，旨在通过信息技术提升交通系统的效率和响应速度。在这个系统中，遗传算法因其全局搜索能力和解决复杂优化问题的优势，成为了实现公交车辆动态调度的有力工具。具体实现动态调度时，我们需要关注以下几个关键步骤：

参考资源链接：[智能交通系统研究：公交智能调度管理系统的开发与应用](https://wenku.csdn.net/doc/318jwtv9of?spm=1055.2569.3001.10343)

1. **数据收集与融合**：首先，智能交通信息平台需要实时收集车辆位置数据、交通流量数据、道路状况信息等，通过GIS车辆监控系统实现数据的深度融合，并为调度提供基础数据支持。

2. **动态调度模型设计**：设计遗传算法模型时，需将调度问题定义为一个优化问题，目标函数可能涉及多个方面，比如最小化乘客等待时间、车辆空驶里程、减少换乘次数等。这些目标函数将作为遗传算法的适应度函数。

3. **编码与种群初始化**：在遗传算法中，需要确定合适的编码方式来表示可能的调度方案（即染色体），并且根据实际情况初始化种群。

4. **遗传操作**：遗传操作包括选择、交叉和变异。选择操作需要根据适应度函数值来决定哪些染色体将被保留；交叉操作通过交换染色体的部分片段产生新个体；变异操作则通过随机改变某些基因来引入新的遗传信息。

5. **动态调度执行与反馈**：动态调度方案执行后，系统需要实时监测执行情况，并根据实时交通信息反馈调整遗传算法的参数，以适应不断变化的交通状况。

结合《智能交通系统研究：公交智能调度管理系统的开发与应用》中的案例，可以看出研究者是如何通过构建综合信息平台，将GIS车辆监控系统和智能调度管理系统相结合，实现了基于遗传算法的公交车辆静态和动态调度。其中，静态调度主要考虑了车辆的日常调度需求，而动态调度则更加侧重于实时响应突发事件，如交通事故、道路施工等，实时调整车辆运行计划，以减少对乘客服务的影响。

通过这种智能调度，公交系统能够更好地满足实时交通状况，提高公共交通的整体效率，增强系统的灵活性和乘客的满意度。随着技术的不断进步和数据采集能力的提升，未来智能交通系统将更加智能和高效，为城市交通管理提供更加科学和合理的解决方案。

参考资源链接：[智能交通系统研究：公交智能调度管理系统的开发与应用](https://wenku.csdn.net/doc/318jwtv9of?spm=1055.2569.3001.10343)