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基于改进遗传算法的公交线网整体优化方法
摘要
公交线网是城市公共交通的血脉，它的合理性直接关系到城市交通运输系统的效率和社会效益。本文提出了一种基于改进遗传算法的公交线网整体优化方法，通过对遗传算法进行改进，提高算法的效率和准确性，得到了更优的公交线网方案，实现了公交线网的整体优化。
关键词：公交线网；遗传算法；优化；改进
Abstract
Busnetworkisthelifelineofurbanpublictransportation,itsrationalitydirectlyaffectstheefficiencyandsocialbenefitsofurbantransportationsystem.Inthispaper,abusnetworkoptimizationmethodbasedonimprovedgeneticalgorithmisproposed.Byimprovingthegeneticalgorithm,theefficiencyandaccuracyofthealgorithmareimproved,andabetterbusnetworkschemeisobtained,whichachievestheoveralloptimizationofthebusnetwork.
Keywords:busnetwork;geneticalgorithm;optimization;improvement
一、引言
公共交通是现代城市发展的核心，公交线网是公共交通的重要组成部分。随着城市化进程的加速和人口增长，城市公共交通必须面对更多的问题和挑战，如如何建设更便捷、更优质、更高效的公交线网，提高城市公共交通的服务质量等。因此，公交线网的优化问题引起了广泛关注。
传统方法中，公交线网的设计和优化主要依赖人工经验，如设计师依据出行习惯和经验，手动进行线路的布置和优化，由于人力资源的不稳定或缺乏，公交线网的优化效果受到限制。基于此，本文提出一种基于改进遗传算法的公交线网整体优化方法。
二、基于改进遗传算法的公交线网整体优化方法
1.基本遗传算法
遗传算法是一类热门的优化算法，其模拟进化过程的方式来求解问题。每个个体可以通过改变某些基因来变异，交配可以通过两个个体的遗传基因产生新个体，并按照适应性选择适应度更高的个体来构建下一代种群。在遗传过程中，优秀的基因得以传承下来，从而逐步提高种群优化结果。
在基本遗传算法中，即选择、交叉和变异三个步骤分别进行。选取适应度较高的个体作为父代进行交叉操作，再将子代经变异后组成新的种群，并按照适应性大小及改进的实际生产效果来选出下一代种群。这个过程不断重复，直到某个终止条件满足时，算法停止并输出结果。
2.改进遗传算法
基本遗传算法在应用过程中面临许多问题，如收敛缓慢、易陷入局部最优解等。为应对这些问题，本文提出以下三点改进：
（1）改进适应度函数
适应度函数是遗传算法的核心，其选择合适的适应度函数直接影响算法的优化结果。传统的适应度函数通常通过计算个体解的“优劣”程度来评估个体的适应度。本文中将适应度函数改进为考虑公交线路的运行效率、运行时间、乘客满意度和经济效益等指标，使得基于这样的适应度函数得出的结果更符合实际情况。
（2）改进交叉操作
交叉是进化中的一个关键环节，合理的交叉方式是保证算法有效性的重要因素。在本文中，改进交叉操作的方法是设定一定的交叉因子，首先随机选择两个母体个体，接着确定交叉点，按照一定的交叉因子进行交叉操作。此种方法不仅可以避免复杂的计算，而且可以有效避免部分交叉后没有合理的子代个体的问题。
（3）改进变异操作
变异操作是遗传算法中的一项重要操作，它可以在保持种群多样性的同时实现新个体的生成。然而，当变异因子过大时容易使种群收敛不易更新。因此，本文中提出改进变异操作的方法是通过不断改变变异因子来实现，即随着遗传代数的不断增加，变异因子逐渐减小。
三、实验与结果
本文所采用的实验数据来自某城市的公共交通网络，数据包括起点、终点、时间、路程等信息。根据改进后的遗传算法对公交线网进行整体优化。实验结果表明，与传统方法相比，本文提出的算法具有更优越的优化效果和更快的求解速度。
四、结论
本文基于改进的遗传算法提出了一种公交线网整体优化方法，通过改进适应度函数、交叉和变异操作，能够得到更优秀的公交线网方案。实验结果表明，本文所提出的算法相比传统方法，在优化效果和求解效率上具有更大的优势，对于公交线网的优化具有重要的参考价值。