基于遗传混合蚁群算法的公共自行车调度研究

• 作者: 娄勃凯 崔元洋 文凯 秦显辉 邢晓红 陈思尧
• 来源期刊: 交通运输研究
• 学科: 交通运输
• 关键词: 智能交通 公共自行车 车辆调度优化 遗传混合蚁群算法 运输调度模型 服务质量
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 页码范围: 17-27
• 页数: 11页
• 分类号: U484
• 字数: 6650字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16503/j.cnki.2095-9931.2019.02.003

摘要

为了提高公共自行车的使用效率和用户满意度水平,保证国内公共交通服务的合理运行与发展,根据公共自行车用车峰时和谷时的不同调度目标,建立两时期车辆调度模型.用车谷时以调度车路径最短为优化目标,用车峰时以用户满意度最高为优化目标.融合遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和蚁群算法(Ant Colony System,ACS),形成遗传混合蚁群算法(Genetic Hybrid Ant Colony System Algorithm,GA-ACS),并将融合后的算法应用于调度模型中,以提升获得优化的车辆调度方案的求解速度和质量.群智能算法在不同数据集上的性能比较结果表明,与传统蚁群算法相比,遗传混合蚁群算法在求解速度和求解质量上都有更好的表现,在较短的时间内至少可以缩短10％的调度路程,因此该算法模型可以用于解决实际的公共自行车调度问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢晓红	南京航空航天大学金城学院机电工程与自动化学院	13	8	2.0	2.0
2	崔元洋	南京航空航天大学金城学院机电工程与自动化学院	1	0	0.0	0.0
3	陈思尧	南京航空航天大学金城学院航空运输与工程学院	1	0	0.0	0.0
4	文凯	南京航空航天大学金城学院机电工程与自动化学院	1	0	0.0	0.0
5	秦显辉	南京航空航天大学金城学院机电工程与自动化学院	1	0	0.0	0.0
6	娄勃凯	南京航空航天大学金城学院机电工程与自动化学院	1	0	0.0	0.0