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摘要:
从公交线路基于空间维度(站点)和时间维度的乘客到达率出发,在不增加既定公交资源条件下,建立考虑公交线路运营商及乘客两方面成本的公交线路非固定发车间隔优化模型。引入“优良基因片段”的理念构建“筛选算子”和“替换算子”,设计了基于云遗传算法(CGA)的改进算法GCGA求解。算例仿真实验结果表明文中提出的优化模型有良好的适用性及经济性,所得到的非固定的发车间隔更符合乘客出行需求。同时,文中设计的GCGA算法的收敛速度及优化结果要优于一般GA算法。
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内容分析
关键词云
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文献信息
篇名 基于乘客到达率的公交线路非固定发车间隔优化模型及算法设计
来源期刊 交通技术 学科 经济
关键词 乘客到达率 发车间隔优化 云遗传算法 筛选算子
年,卷(期) 2016,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 7-16
页数 10页 分类号 F2
字数 语种
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张小宁 同济大学经济与管理学院 60 536 13.0 21.0
2 孙启猛 同济大学经济与管理学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
乘客到达率
发车间隔优化
云遗传算法
筛选算子
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
交通技术
双月刊
2326-3431
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
308
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