【优化调度】基于改进遗传算法的公交车调度排班优化的研究与实现附Matlab代码

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🔥 内容介绍

随着城市人口增长与出行需求的不断变化，传统公交车调度排班方式已难以满足高效、优质的公共交通服务要求。本文针对公交车调度排班问题，深入研究遗传算法在该领域的应用，提出一种改进遗传算法以实现公交车调度排班优化。通过对遗传算法的选择、交叉、变异等操作进行改进，结合公交车调度排班的实际约束条件，构建基于改进遗传算法的公交车调度排班优化模型。经实际案例验证，该方法能够有效降低运营成本，提高车辆利用率，同时提升乘客的乘车满意度，为城市公交车调度排班提供了科学、高效的解决方案。

关键词

公交车调度排班；优化调度；改进遗传算法；运营成本；乘车满意度

一、引言

城市公共交通作为城市交通系统的重要组成部分，对于缓解交通拥堵、减少环境污染、保障居民出行具有关键作用 。公交车作为公共交通的主要载体，其调度排班的合理性直接影响运营效率、服务质量以及运营成本 。在城市人口持续增长、居民出行需求日益多样化的背景下，传统基于经验的公交车调度排班方式，如固定发车时刻表，已难以适应复杂多变的交通状况和乘客需求，容易出现车辆空驶率高、乘客候车时间长、高峰时段运力不足等问题 。

遗传算法（Genetic Algorithm，GA）作为一种基于自然选择和遗传机制的全局优化搜索算法，具有良好的鲁棒性和适应性，在车辆调度、路径规划等优化问题中得到广泛应用 。然而，传统遗传算法在解决公交车调度排班问题时，存在收敛速度慢、容易陷入局部最优解等不足 。因此，对遗传算法进行改进，使其更适用于公交车调度排班优化，具有重要的现实意义 。本文通过对遗传算法的改进，结合公交车调度排班的实际特点与约束条件，构建优化模型，旨在提高公交车调度排班的科学性和合理性，提升城市公共交通的整体运营水平。

二、公交车调度排班问题分析

2.1 问题描述

公交车调度排班问题主要是在满足一定的约束条件下，合理安排公交车的发车时间、车辆调配以及驾驶员排班，以实现运营成本最小化、乘客满意度最大化等目标 。具体而言，需要综合考虑公交线路的客流量变化规律、车辆的运营速度、发车间隔限制、驾驶员的工作时间与休息要求等因素 。例如，在高峰时段需要增加发车频次以满足大量乘客的出行需求，而在低谷时段则要合理减少车辆投放，避免资源浪费 。同时，还需确保每辆公交车的运行路线和时间安排合理，保证驾驶员的工作强度在合理范围内，避免疲劳驾驶，保障行车安全 。

2.2 约束条件

1. 车辆约束：公交车的可用数量有限，且每辆车的载客容量存在上限 。在调度排班过程中，要确保安排的车辆数量能够满足各时段的客流量需求，同时避免车辆过度拥挤，保障乘客的乘车舒适性 。此外，车辆的技术状况、维修保养计划等也会对调度排班产生影响，需保证投入运营的车辆处于良好的运行状态 。

1. 时间约束：公交车需要按照规定的首末班车时间运营，相邻两辆车的发车间隔需在合理范围内，不能过长或过短 。过长的发车间隔会导致乘客候车时间增加，降低乘客满意度；过短的发车间隔则可能造成车辆资源浪费和道路拥堵 。同时，驾驶员的连续工作时间、工作总时长以及休息时间等也需符合相关劳动法规和行业标准，以保障驾驶员的身心健康和行车安全 。

1. 乘客需求约束：需满足不同时段、不同站点的乘客出行需求，尽量减少乘客的候车时间和换乘次数 。在高峰时段，要重点保障主要客流方向的运力供给；在偏远地区或客流较少的时段，也要确保基本的公交服务覆盖，避免出现乘客出行不便的情况 。

三、遗传算法原理与改进策略

3.1 遗传算法基本原理

遗传算法模拟自然界生物进化过程，通过选择、交叉、变异等遗传操作对种群进行迭代优化，以寻找问题的最优解 。其基本流程如下：

1. 初始化种群：随机生成一定数量的个体组成初始种群，每个个体代表问题的一个潜在解 。在公交车调度排班问题中，个体可以编码为包含发车时间、车辆分配、驾驶员安排等信息的染色体 。

1. 适应度评估：根据问题的目标函数，计算每个个体的适应度值，适应度值越高表示该个体越接近最优解 。例如，在以运营成本最小化和乘客满意度最大化为目标的公交车调度排班问题中，适应度函数可以综合考虑车辆运营成本、乘客候车时间、车辆空驶率等因素进行构建 。

1. 遗传操作：

• 选择操作：基于个体的适应度值，通过轮盘赌选择、锦标赛选择等方法从当前种群中选择适应度较高的个体进入下一代种群，使优良基因得以保留 。

• 交叉操作：将选中的个体两两配对，按照一定的交叉概率交换部分基因片段，产生新的个体，增加种群的多样性 。

• 变异操作：以较小的变异概率对个体的某些基因进行随机改变，防止算法陷入局部最优解，进一步探索解空间 。

1. 终止条件判断：当满足预设的终止条件，如达到最大迭代次数、种群适应度值趋于稳定等，算法停止运行，输出当前种群中适应度最高的个体作为最优解 。

⛳️ 运行结果

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🔗 参考文献

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2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

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