基于混合啟發(fā)式算法的單線公交車輛調(diào)度問題研究.pdf

1、近年來，隨著城市化進(jìn)程的加快，城市公共交通問題也越來越嚴(yán)重。為了緩解城市交通壓力，就需要大力發(fā)展智能交通，提高公共交通系統(tǒng)的運(yùn)行效率和服務(wù)質(zhì)量。而公交調(diào)度問題作為智能交通的核心問題之一，對公交系統(tǒng)的運(yùn)營水平和服務(wù)水平具有重大影響。
　　公交調(diào)度問題是一個(gè)復(fù)雜的組合優(yōu)化問題。由于問題的復(fù)雜性，當(dāng)前的公交調(diào)度模型存在著一些不足，這就造成求解的問題不太適合實(shí)際情況;同時(shí)，當(dāng)前的車輛調(diào)度算法也比較單一，通常使用遺傳算法等智能優(yōu)化算法，缺少

2、對混合啟發(fā)式算法的研究。
　　基于此，本文建立了一個(gè)上下行發(fā)車頻率不同的公交組合調(diào)度模型，該模型可以解決不同路段之間以及上行和下行之間的客流不均衡問題;進(jìn)而，為了使該模型更具有普遍性，能夠適應(yīng)多種客流需求，又增加了區(qū)間車首站不在始發(fā)站這一因素。同時(shí)，提出了一種以粒子群算法和模式搜索算法相結(jié)合的混合啟發(fā)式算法;粒子群算法在許多復(fù)雜的NP-難問題上都有很好的表現(xiàn)，但是也有著易早熟收斂等缺點(diǎn);而模式搜索算法卻有著較強(qiáng)的精細(xì)搜索能力，因此