本文介绍了如何基于NSGA2算法解决准点情形下的需求响应式接驳公交（DRFB）模型。通过多目标优化，确保公交车在预定时间内接送乘客，提高准点率、运行效率和降低成本。文中提供了MATLAB代码示例，展示算法的实现过程，包括种群初始化、适应度计算、选择、交叉和变异操作。这些优化结果对于城市交通规划和公共交通系统的改进具有指导意义。
基于NSGA2算法求解准点情形下需求响应式接驳公交DRFB模型附matlab代码
需求响应式接驳公交（Demand-Responsive Feeder Bus，DRFB）是一种灵活的公共交通系统，可以根据乘客的需求和实时的交通状况进行动态调度和安排。在准点情形下，即要求公交车在预定的时间内到达乘客指定的上车点并按时运送乘客到目的地。为了实现这一目标，我们可以使用NSGA2算法来优化DRFB模型。
NSGA2（Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II）是一种多目标优化算法，主要用于解决多目标优化问题。在DRFB模型中，我们可以将多个目标定义为准点率、运行时间和成本等指标，通过NSGA2算法寻找这些目标的最优解。
下面是用MATLAB实现基于NSGA2算法求解准点情形下需求响应式接驳公交DRFB模型的代码：
% 需求响应式接驳公交DRFB模型 - NSGA2算法求解
% 假设有一个DRFB系统，需要安排公交车的行程以满足乘客的需求
% 设定参数
populationSize = 50; % 种群大小
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