公交车辆智能调度的遗传算法研究

"智能交通系统中的公交车辆调度方法研究.pdf" 本文深入探讨了智能交通系统（Intelligent Transport System, ITS）中的公交车辆调度方法，作者包括张飞舟、晏磊、范跃祖和孙先仿，分别来自北京大学遥感与地理信息系统研究所和北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院。文章主要关注的是如何利用遗传算法（Genetic Algorithm, GA）这一智能计算技术来优化公交车辆的调度问题。 在公交车辆调度的现状中，由于城市交通的复杂性和动态性，传统的调度方法往往难以达到最优效果。因此，作者提出采用遗传算法来解决这个问题。遗传算法是一种基于生物进化原理的全局优化方法，能够通过模拟自然选择和遗传过程来搜索问题的解决方案空间。在研究中，作者采用了GA的一点交叉（One-Point Crossover）和两点交叉（Two-Point Crossover）策略，这两种策略能有效生成多样性的解，并有助于寻找全局最优解。 为了验证该方法的有效性，作者以北京375路公交车的运营线路为例，设计并实施了不同规模的调度方案。通过对实际数据的应用，他们展示了如何运用GA来优化公交车辆的运行路线和时间安排，从而达到提高公交运营效率的目的。仿真结果显示，GA调度方法能够显著改善公交车辆的运营调度效果，减少等待时间和空驶率，进而提升整个公交系统的运行效率。 此外，文章还强调了这种智能调度方法对于城市公共交通的重要性，它不仅能够提升服务质量，还能为乘客提供更准时、更可靠的出行选择，从而减轻城市交通拥堵，促进城市可持续发展。关键词涵盖了交通工程、公共交通、遗传算法、智能交通系统以及智能调度，表明该研究涵盖了多个领域的交叉应用。 这篇文章提供了基于遗传算法的公交车辆智能调度方法，为城市公共交通的智能化管理提供了一种新的、有效的工具，有助于实现公交系统的高效运行，对改善城市交通状况具有积极的理论和实践意义。