遗传算法优化公交车辆调度：智能交通系统中的关键技术

本文主要探讨了智能交通系统（ITS）中车辆调度问题的优化方法，以提升公共交通系统的智能化水平。在ITS的框架下，特别是先进的公共交通系统（APTS），车辆调度是一个核心挑战，因为它直接影响到服务效率、资源利用和乘客体验。针对这一问题，作者提出了一个基于遗传算法（GA）的解决方案。 遗传算法是一种模拟自然选择和遗传机制的计算优化技术，它能够处理复杂问题并寻找全局最优解。在这个公交车辆智能调度方法中，目标是实现最小费用，考虑的因素包括车辆配置、运营时间、效率以及资源的有效利用。遗传操作如选择、交叉和变异被应用于个体（即不同的调度方案）上，以生成新的、可能更优的调度策略。 具体操作中，作者比较了两种交叉方式，旨在找到最有效的基因重组策略。通过仿真实验，研究证明了使用遗传算法解决车辆调度问题具有可行性和优势，体现在能够快速找到最优的调度排序方案，提高运营效率，同时减轻交通拥堵，提升公交服务质量。 文章指出，我国城市化进程中的公共交通发展问题尤为突出，尤其是在大城市，随着公交车辆数量增加、线路扩展和班次增多，传统的调度方式已难以满足需求。通过遗传算法的应用，可以显著改善这一状况，提高运营速度，符合智能交通系统追求的实时、准确和高效目标。 因此，本文的研究不仅对优化公交车辆调度具有实际应用价值，也为智能交通系统的发展提供了理论支持和技术路线，对于推动公共交通系统的现代化升级具有重要意义。