高校校车联营协同路径优化：混合算法提升效益与交通效率

本文主要探讨的是"高校校车联营的协同车辆路径问题"，这是一个在城市规划和运营管理中具有实际意义的研究课题。针对城市高校普遍存在的校区分散，教职工通勤需求，以及道路状况对校车行驶速度的影响，论文构建了一个综合考虑多方因素的模型。这个模型旨在寻求最优的校车运营策略，以确保教职工的安全出行，同时兼顾高校和教职工的利益，并有效利用城市道路资源。 作者们采用了蚁群优化算法和遗传算法这两种经典的求解优化问题的方法，但在此基础上进行了创新。他们引入了平滑机制和混沌搜索机制，以增强算法的稳定性和探索性。这种混合蚁群协同算法的提出，旨在提高算法在收敛速度和求解结果方面的性能。通过对比实验，结果显示，这种新型算法在处理高校校车联营路径问题时，其表现优于传统的遗传算法和蚁群优化算法。 除了算法的优化，论文还强调了高校校车联营模式的实际效益。它不仅有助于节省高校的运营成本，通过合理的路线规划减少了单辆校车的行驶距离，间接地降低了运营费用。同时，通过联营的方式，可以有效调度车辆，避免了交通拥堵，从而改善了城市的交通状况，对于城市可持续发展具有积极影响。 本文的研究成果不仅对高校的日常运营有指导意义，也为城市交通管理和公共交通策略提供了理论依据。作者团队包括汤雅连博士研究生、蔡延光教授等，他们在物流信息技术、智能算法、组合优化等领域有着丰富的研究背景，这为解决实际问题提供了扎实的专业基础。这篇论文深入研究了高校校车联营的协同路径问题，并通过实证分析验证了其优势，为相关领域的实践应用提供了有价值的研究成果。