基于趨向引導(dǎo)的細(xì)菌覓食優(yōu)化算法的公交調(diào)度研究.pdf

1、公共交通是和人們的生活息息相關(guān)的重要建設(shè)項(xiàng)目，隨著交通技術(shù)的快速發(fā)展，智能公交調(diào)度技術(shù)被越來(lái)越多的人所關(guān)注。公交調(diào)度的科學(xué)化、智能化、無(wú)紙化將會(huì)提高公交調(diào)度的效率，降低成本，讓乘客能夠得到更好的服務(wù)。公交調(diào)度的排班計(jì)劃是研究的重中之重，因?yàn)榕虐嘤?jì)劃關(guān)系到公司和乘客雙方的利益，是公交調(diào)度當(dāng)中的一個(gè)重要的組成部分。本文根據(jù)實(shí)際情況建立一個(gè)公交調(diào)度問(wèn)題的數(shù)學(xué)模型，并通過(guò)改進(jìn)的趨向引導(dǎo)細(xì)菌覓食算法解決了這個(gè)問(wèn)題，得到了滿(mǎn)意解，并且優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)的細(xì)菌

2、覓食算法。
　　本文綜合考慮了發(fā)車(chē)計(jì)劃中所涉及的因素，以公交公司的發(fā)車(chē)次數(shù)和乘客的等待時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo)，建立了一個(gè)基于最小發(fā)車(chē)次數(shù)的無(wú)量綱量和乘客最小等待時(shí)間的無(wú)量綱量的目標(biāo)函數(shù)。其中以發(fā)車(chē)間隔作為決策變量，以每個(gè)時(shí)段的最大和最小發(fā)車(chē)間隔，公交公司盈利條件和公交車(chē)內(nèi)滿(mǎn)載程度為約束條件。
　　用以解決該問(wèn)題的優(yōu)化算法比較多，但是由于其復(fù)雜性和特殊性，一直沒(méi)有得到比較好的解決方法。由于細(xì)菌覓食算法具有易跳出局部最優(yōu)的特點(diǎn)，所以本文

3、采用該算法來(lái)解決公交調(diào)度問(wèn)題，并分析得出該算法的三個(gè)缺點(diǎn)。一是趨化步驟中步長(zhǎng)的固定性會(huì)使得算法的求解精度降低，二是趨化步驟中方向的隨機(jī)性會(huì)使得算法的收斂速度降低，三是驅(qū)散步驟中驅(qū)散概率的隨機(jī)性會(huì)使得算法的手鏈速度降低。在分析基礎(chǔ)之上，就該算法的三個(gè)不足之處做出了改進(jìn)，包括引入粒子群算法作為變異算子，在趨化步驟中提供引導(dǎo)性;改變了固定步長(zhǎng)的方式，引入了靈敏度值，使得可以根據(jù)自身適應(yīng)度線(xiàn)性遞減調(diào)整步長(zhǎng);改變了驅(qū)散概率，讓適應(yīng)度小的驅(qū)散概率大