城市轨道交通线路票价策略优化的代码
时间: 2023-08-11 22:27:50 浏览: 73
这是一道比较复杂的问题,需要考虑到众多的因素,比如市场需求、线路长度、旅行时间、站点数量等等。以下是一个简单的城市轨道交通线路票价策略优化的代码:
```python
import numpy as np
# 假设有两条地铁线路,分别为1号线和2号线
# 假设1号线有10个站点,2号线有20个站点
# 假设1号线的长度为20km,2号线的长度为40km
# 假设1号线的旅行时间为30分钟,2号线的旅行时间为60分钟
# 定义票价优化函数
def optimize_price(distance, time, stations):
# 票价由距离、时间、站点数量三个因素共同决定
# 距离越远、时间越长、站点数量越多,票价越高
price = distance * 0.1 + time * 0.05 + stations * 0.2
return price
# 计算1号线每个站点之间的距离
line1_distance = np.random.normal(loc=2, scale=0.1, size=9)
line1_distance = np.insert(line1_distance, 0, 0)
line1_distance = np.append(line1_distance, 2)
# 计算1号线每个站点到起点的距离
line1_distance_to_start = np.cumsum(line1_distance)
# 计算1号线每个站点到终点的距离
line1_distance_to_end = line1_distance_to_start[-1] - line1_distance_to_start
# 计算1号线每个站点的旅行时间
line1_time = line1_distance / 60 * 30
# 计算1号线每个站点的票价
line1_price = optimize_price(line1_distance_to_end, line1_time, 10)
# 计算2号线每个站点之间的距离
line2_distance = np.random.normal(loc=2, scale=0.1, size=19)
line2_distance = np.insert(line2_distance, 0, 0)
line2_distance = np.append(line2_distance, 2)
# 计算2号线每个站点到起点的距离
line2_distance_to_start = np.cumsum(line2_distance)
# 计算2号线每个站点到终点的距离
line2_distance_to_end = line2_distance_to_start[-1] - line2_distance_to_start
# 计算2号线每个站点的旅行时间
line2_time = line2_distance / 60 * 60
# 计算2号线每个站点的票价
line2_price = optimize_price(line2_distance_to_end, line2_time, 20)
```
这段代码简单地模拟了两条地铁线路的距离、时间、站点数量等参数,并通过票价优化函数计算出了每个站点的票价。在实际应用中,需要考虑更多的因素,并使用更为复杂的算法来优化票价策略。