公交车调度排班优化算法研究与实现

公交车调度排班优化算法研究与实现

公交车调度排班是城市公共交通系统中的重要组成部分。如何合理安排公交车的运营时间和车辆数量，是优化公交车调度排班的核心问题。本文基于遗传算法，提出了一种公交车调度排班优化算法，并使用Matlab代码进行实现。

1.问题定义
公交车调度排班问题主要涉及到两个变量：车辆数量和运营时间。其中，车辆数量的多少会影响到公交车的行驶速度和等候时间，而运营时间的长短则会直接影响到公交车的使用效率和成本。

2.算法设计
本文基于遗传算法，通过随机生成种群、选择、交叉、变异等操作，逐步优化种群中个体的适应度，最终得到较优的公交车调度排班方案。

3.算法实现
使用Matlab编写程序，先随机生成初始种群，然后进行选择、交叉、变异操作，并计算每个个体的适应度值。根据适应度值不断更新种群，直到达到预设的迭代次数或者适应度值收敛。

4.实验结果
在模拟的公交车路线中，使用本文所提出的算法，得到了一组较优的公交车调度排班方案。其运营时间和车辆数量的比例能够达到较好的平衡，使得公交车的行驶速度和等候时间均得到了优化。

5.代码实现
以下是本文中所使用的Matlab代码实现，供参考。

% 初始化种群
popSize = 10; % 种群个数
geneLength = 2; % 基因长度（车辆数量和运营时间）
population = round(rand(popSize,geneLength)); % 随机生成初始种群

% 迭代次数
maxIter = 100; 

% 循环迭代
for i = 1:maxIter    
    % 计算每个个体的适应度
    fitness = calculat