發(fā)布時間：2020-12-10 15:56

　　近年來,隨著智能公交的發(fā)展,公交系統(tǒng)服務(wù)供給能力有著顯著的增強,同時也產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù),可以為公交規(guī)劃和管理部門的決策提供參考。然而,這些數(shù)據(jù)目前并未得到充分的利用,存在著缺乏關(guān)聯(lián),有數(shù)據(jù)孤島的問題,往往使公交系統(tǒng)的分析優(yōu)化陷入局部的問題,而非面向整個公交系統(tǒng)的優(yōu)化。例如在公交調(diào)度優(yōu)化的問題中,公交設(shè)置會在最優(yōu)解搜索過程中發(fā)生改變。由歷史數(shù)據(jù)得到的客流模型不能適應(yīng)公交設(shè)置的改變,造成了優(yōu)化目標計算誤差等問題。針對這一問題,本文建立了公交復(fù)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型,對公交多源數(shù)據(jù)進行有效組織,通過該模型對各公交要素進行描述,在公交優(yōu)化過程中對客流進行仿真地再次分配,并通過遺傳算法對公交線網(wǎng)進行調(diào)度優(yōu)化。本文的主要工作和創(chuàng)新點如下:(1)建立了一種公交復(fù)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型。公交系統(tǒng)具有顯著的時間、空間特征,是典型的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)問題。該網(wǎng)絡(luò)可以實現(xiàn)對公交數(shù)據(jù)的有效組織,對公交信息的挖掘,以及對公交網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的演化仿真。(2)設(shè)計了一種公交路網(wǎng)優(yōu)化算法。該算法基于公交復(fù)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型和遺傳算法原理,著重考慮了市民的出行公交選擇行為和網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化過程中客流再分配問題。該算法以公交運營成本為約束,以市民出行時間為優(yōu)化目標... 

【文章來源】：青島大學山東省

【文章頁數(shù)】：48 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

論文的技術(shù)路線

青島大學碩士學位論文8且的子網(wǎng)，當且僅當同時滿足以下條件：（1）；（2）==（3）t,有=h。若=，子網(wǎng)就是本身。定義2.3（單關(guān)聯(lián)關(guān)系和多關(guān)聯(lián)關(guān)系節(jié)點的定義）：設(shè)=一復(fù)合網(wǎng)，，若，有==h且專,專專h，此處h，則稱為單關(guān)聯(lián)關(guān)系節(jié)點，否則稱作多關(guān)聯(lián)關(guān)系節(jié)點。定義2.4（單關(guān)系邊和多關(guān)系邊）：設(shè)=是一復(fù)合網(wǎng)，對，若=h且專,專專h，則稱為多關(guān)系邊，否則為單關(guān)系邊。下面結(jié)合圖示進行說明，如圖2.1所示，在復(fù)合網(wǎng)=中，=ht，h=ht=t==，連邊符號表示邊兩端相連節(jié)點間的相互關(guān)系。復(fù)合網(wǎng)中的hthhhhhthtt組成了單關(guān)聯(lián)關(guān)系節(jié)點集合，其余節(jié)點組成了多關(guān)聯(lián)關(guān)系節(jié)點集合。圖2.1復(fù)合網(wǎng)=如圖2.2所示，=是復(fù)合網(wǎng)關(guān)于集合=htht的一個子網(wǎng)，子網(wǎng)的邊htht僅對應(yīng)h關(guān)系，thhhhhhht僅對應(yīng)t關(guān)系，以上均為單關(guān)系邊，其余邊均是為多關(guān)系邊。

青島大學碩士學位論文9圖2.2復(fù)合網(wǎng)的子網(wǎng)=遺傳算法基本理論遺傳算法的思想源自生物界的進化過程，通過模擬自然選擇和基因演變過程來進行優(yōu)化，是一種搜索最優(yōu)解的計算模型。遺傳算法最早由J.Holland教授提出[58]，它的主要特點是不需要進行求導數(shù)的相關(guān)操作，具有很高的尋優(yōu)能力。通過概率計算尋找最優(yōu)解，可以自動得到搜索空間，自動調(diào)整尋優(yōu)方向。因為遺傳算法具有的這些良好的性質(zhì)，它已被廣泛地應(yīng)用到機器學習、人工智能等領(lǐng)域。遺傳算法是現(xiàn)代智能計算的關(guān)鍵技術(shù)。對于一個求最大值的或最小值的函數(shù)問題，可以描述為下列數(shù)學模型：hhtt2-(8)式中t為決策變量，hht表示目標函數(shù)，表示基本空間。為可行解集合，表示所有滿足約束條件的解t所構(gòu)成的集合。遺傳算法的基本流程如下：(1)控制參數(shù)設(shè)定：設(shè)定遺傳算法中的參數(shù)閾值，包括種群規(guī)模、遺傳代數(shù)、交叉概率和變異概率(2)初始化：將迭代計數(shù)器初始化為=,隨機生成個個體為初始種群；(3)適應(yīng)度評價：計算中每個個體的適應(yīng)度，并基于適應(yīng)度生成每個個體的選擇概率；(4)選擇運算：將選擇算子作用于群體中的每一個個體，目標是使種群中的優(yōu)秀

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
[1]基于地理要素的公共交通網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化研究[D]. 鄭恒.青島大學 2015



本文編號：2908971