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遗传-模拟退火算法论文：改进的遗传—模拟退火算法在公交排班中的应用

【中文摘要】随着世界城市化进程的发展及人们生活水平的提高,各大城市中公交问题尤其显著,而目前我国大部分城市采用的是传统的手工调度方式,无法满足乘客出行的需要,因此建立先进、智能化的公交系统是解决该问题的关键。而公交车辆智能调度首先要解决的问题则是运营车辆的智能排班。本文重点对改进的遗传-模拟退火算法(GA-SA)及其在公交智能排班中的应用进行了研究,介绍了遗传算法(GA)的基本思想、步骤及优缺点,模拟退火算法(SA)的思想、步骤及特点,并对将两者结合之后的GA-SA进行了阐述。本文在GA-SA的基础上,针对其在编码操作、选择操作和模拟退火的降温操作中存在的不足进行了几点改进:1)引入真实值编码;2)将轮盘赌选择与最优解保存策略选择相结合;3)采用改进的降温函数,形成了改进的GA-SA算法,从而缓减了GA-SA存在的模型太复杂不利于求解、早熟、容易陷入局部最优而提前收敛以及进化缓慢等问题。本文结合公交车辆调度自身的特点,兼顾公交公司与乘客双方的利益建立公交车辆行车计划模型,以发车时刻(真实值)为基因变量进行编码,对两个相邻的发车间隔之差、最大最小发车时间间隔、乘客的满载率等条件进行约束限制。结合实例,应用改进的GA...
【英文摘要】Withthedevelopmentoftheworld’surbanizatrionprocessandtheimprovementofpeople’slivingstandards,Busproblemisparticularlysignificantinmajorcities.Butnowthetraditionalmanualschedulingmodeisadoptedinmostofourscities,whichisunabletomeettheneedsofpassengertravelyet.Therefore,anadvancedintelligenttransportationsystemisthekeytosolvingtheproblem.Andtheproblem,tobesolvedfristly,ofthePublicTransportvehiclesintelligentschedulingistheoperationofintelli...
【关键词】遗传-模拟退火算法改进的遗传-模拟退火算法公交排班
【英文关键词】Genetic-simulatedAnnealingAlgorithmTheImprovedGenetic-simulatedAnnealingAlgorithm(GA-SA)BusScheduling
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【目录】改进的遗传—模拟退火算法在公交排班中的应用

摘要

7-8

ABSTRACT

8

插图索引

9-10

附表索引

10-11

第1章绪论

11-19

1.1研究背景和意义

12-13

1.2国内外研究现状

13-16

1.2.1国外研究现状

13-14

1.2.2国内研究现状

14-16

1.3研究目标及主要内容

16-17

1.3.1研究目标

16-17

1.3.2研究内容

17

1.4主要创新点

17-18

1.5本文的内容安排

18-19

第2章遗传算法和模拟退火算法

19-25

2.1遗传算法概述

19

2.2遗传算法基本思想

19

2.3遗传算法基本步骤

19-20

2.4遗传算法相关术语

20-21

2.5遗传算法的优缺点

21-22

2.6遗传算法的应用

22

2.7模拟退火算法概述

22-23

2.8模拟退火算法的基本思想

23

2.9模拟退火算法的特点

23

2.10模拟退火算法的基本步骤

23-24

2.11模拟退火算法的优缺点

24

2.12本章小结

24-25

第3章改进的遗传-模拟退火算法

25-35

3.1遗传-模拟退火算法的简述

25

3.2遗传-模拟退火算法构成要素

25-32

3.2.1遗传-模拟退火算法的应用步骤

25-26

3.2.2编码表示

26

3.2.3适应度函数

26-29

3.2.4遗传-模拟退火算子

29-32

3.2.5模拟退火函数

32

3.3改进的遗传-模拟退火算法

32-34

3.3.1改进的遗传-