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基于多目标优化算法的公交车辆调度研究中期报告.docx

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基于多目标优化算法的公交车辆调度研究中期报告.docx

上传人:niuww 2024/4/27 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于多目标优化算法的公交车辆调度研究中期报告 】是由【niuww】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于多目标优化算法的公交车辆调度研究中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于多目标优化算法的公交车辆调度研究中期报告中期报告一、研究背景及意义公交车是城市公共交通的重要组成部分。为了提高公交运营效率和乘客体验质量,如何合理地对公交车进行调度,使其能够在满足运营需求的同时,尽可能地减少成本和能耗,一直是运营管理者和学术界的研究热点。多目标优化是一种解决多个矛盾目标同时优化的问题的有效方法。在公交车辆调度问题中,因为涉及到多个指标的优化,如公交车行驶时间、成本、能耗等,往往需要使用多目标优化算法进行求解。因此,本研究旨在通过多目标优化算法建立公交车辆调度模型,以探究如何优化公交车辆调度策略,提高公交车运营效率和服务质量,为城市公共交通发展提供支持。二、研究内容及进展本研究主要包括以下两个方面的内容:——多目标遗传算法(MOGA)来解决公交车辆调度问题。在模型中,将公交车辆调度问题视为一个带约束的多目标优化问题,以最小化总行驶时间、总成本和总能耗为目标函数,以满足所有行车时序和车辆限制条件为约束条件,从而得到具有优化效果的公交车调度方案。,本研究还进行了实验仿真。在实验中,采用了广州市某一条典型公交线路的实际运行数据,建立了仿真模型,并通过对比不同算法得到的调度方案,评估了多目标遗传算法的优化效果。经过初步实验,MOGA算法在优化目标函数与约束条件间达到了一定的平衡,可以得到一组高质量的调度方案。但在运行效率方面有待优化。三、研究计划及展望接下来,本研究将继续进行未来的工作:,如改进遗传算子、引入部分启发式知识等的探索,提高算法的运行效率和搜索效果。,对调度方案进行进一步的优化和改进,并进行更加详细的实验研究,检验所建立的公交车辆调度模型的实用性和有效性。,推广应用到城市公共交通领域,为城市公共交通的快速、高效、绿色发展提供支持和保障。