import numpy as np import pandas as pd from scipy.optimize import minimize from pygad import GA 读取数据 stations = pd.read_excel("附件 1：车站数据.xlsx") section_time = pd.read_excel("附件 2：区间运行时间.xlsx") OD_flow = pd.read_excel("附件 3：OD 客流数据.xlsx") section_flow = pd.read_excel("附件 4：断面客流数据.xlsx") other_data = pd.read_excel("附件 5：其他数据.xlsx") 参数设定 w1, w2, w3, w4 = 0.25, 0.25, 0.25, 0.25 目标函数 def fitness_function(solution, solution_idx): n1, n2 = solution D1, D2 = other_data["大交路运营里程"].values[0], other_data["小交路运营里 "].values[0] C_fixed = other_data["固定成本系数"].values[0] * (n1 + n2) C_variable = other_data["变动成本系数"].values[0] * (n1 * D1 + n2 * D2) T_wait = calculate_wait_time(n1, n2) T_onboard = calculate_onboard_time(n1, n2) cost = w1 C_fixed + w2 C_variable + w3 T_wait + w4 T_onboard return 1 / cost 计算等待时间 def calculate_wait_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算等待时间 T_wait = 0 return T_wait 计算在车时间 def calculate_onboard_time(n1, n2): # 假设根据实际情况计算在车时间 T_onboard = 0 return T_onboard 遗传算法求解 ga_instance = GA(num_generations=100, num_parents_mating=5, fitness_func=fitness_function, sol_per_pop=10, num_genes=2, gene_space=[(1, 20), (1, 20)], parent_selection_type="rank", keep_parents=2, crossover_type="single_point", mutation_type="random", mutation_percent_genes=10) ga_instance.run() solution, solution_fitness, _ = ga_instance.best_solution() n1, n2 = int(solution[0]), int(solution[1]) print(f"安排大交路列车开行的数量：{n1}") print(f"安排小交路列车开行的数量：{n2}")

这段代码是一个基于遗传算法求解的交通调度问题的代码。其中，读取了一些数据，包括车站数据、区间运行时间、OD客流数据、断面客流数据和其他数据。设置了一些参数，如权重系数和交路运营里程等。定义了目标函数，其中通过计算固定成本、变动成本、等待时间和在车时间来计算总成本，然后通过倒数的方式将总成本转化为适应度值。定义了两个子函数，用于计算等待时间和在车时间。最后使用遗传算法求解，并输出最优解，即安排大交路列车开行的数量和安排小交路列车开行的数量。