基于遺傳算法的區(qū)域交通網(wǎng)絡最短路徑算法研究.pdf

1、公交車是城市公共交通的重要組成部分之一，因此，公交車線網(wǎng)的優(yōu)化設計就顯得尤為必要了。公交車線網(wǎng)的優(yōu)化研究旨在于在現(xiàn)有城市道路系統(tǒng)下，通過合理的布局、規(guī)劃，使得城市公交車系統(tǒng)的運載能力得到充分的發(fā)揮，這對于提高城市的公交服務水平、效率，改善城市的交通狀況有著重要意義。公交車線網(wǎng)優(yōu)化設計問題(BusTransit Route Network Design Problem，BTRNDP)是在上世紀60年代提出的一類組合優(yōu)化的多目標決策問題，經(jīng)

2、過國內外專家及學者幾十年的時間的努力，逐漸形成了比較完善的研究理論體系，并在此基礎上，越來越多的應用在智能交通系統(tǒng)上。上世紀90年代，國外學者Baaj和Mahamassani建立了一套基于人工智能的線網(wǎng)的優(yōu)化解決方案，隨后，越來越多的學者開始應用遺傳算法(如標準遺傳算法、并行遺傳算法等)進行公交車線網(wǎng)優(yōu)化設計問題的研究，并取得了一系列的成果，而遺傳算法由于線網(wǎng)優(yōu)化設計方法的不同，在不同層面上有各自的適用局限性。
　　 本文由公交

3、線網(wǎng)的研究背景、國內外研究現(xiàn)狀、公交線網(wǎng)優(yōu)化模型研究、遺傳算法的研究以及算法的實現(xiàn)及測試等幾個部分組成。
　　 本文首先從公交車線網(wǎng)起訖點的選址、線網(wǎng)的約束條件分析(如直達客流量、乘客出行總時間成本、公交企業(yè)效益等)等幾個方面研究創(chuàng)建公交車線網(wǎng)優(yōu)化的數(shù)學模型，研究學習K最短路徑算法以及啟發(fā)式搜索算法(A*)算法，并采用二者生成公交車線網(wǎng)的候選路集，以此作為公交車線網(wǎng)優(yōu)化設計問題的可行解空間。
　　 本文分析了標準遺傳算法

4、(Standard Genetic A1gorithm，SGA)的一些缺陷(如早熟和接近最優(yōu)解時收斂緩慢等)，并從遺傳編碼、雜交算子以及變異算子等方面嘗試對標準遺傳算法作出了一些改進，結合公交車線網(wǎng)優(yōu)化的數(shù)學模型，實現(xiàn)了一種基于改進的遺傳算法(Improved Genetic Algorithm，IGA)對公交車線網(wǎng)優(yōu)化設計問題的求解方法。隨后，本文基于VC++環(huán)境編寫程序，驗證了算法結果。
　　 最后，論文對本文進行了總結，指