發(fā)布時(shí)間：2020-12-10 15:56

　　近年來(lái),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(qiáng),同時(shí)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(mén)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(wèn)題,往往使公交系統(tǒng)的分析優(yōu)化陷入局部的問(wèn)題,而非面向整個(gè)公交系統(tǒng)的優(yōu)化。例如在公交調(diào)度優(yōu)化的問(wèn)題中,公交設(shè)置會(huì)在最優(yōu)解搜索過(guò)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(biāo)計(jì)算誤差等問(wèn)題。針對(duì)這一問(wèn)題,本文建立了公交復(fù)合復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)公交多源數(shù)據(jù)進(jìn)行有效組織,通過(guò)該模型對(duì)各公交要素進(jìn)行描述,在公交優(yōu)化過(guò)程中對(duì)客流進(jìn)行仿真地再次分配,并通過(guò)遺傳算法對(duì)公交線網(wǎng)進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化。本文的主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)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(shí)間、空間特征,是典型的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)問(wèn)題。該網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)公交數(shù)據(jù)的有效組織,對(duì)公交信息的挖掘,以及對(duì)公交網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的演化仿真。(2)設(shè)計(jì)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(guò)程中客流再分配問(wèn)題。該算法以公交運(yùn)營(yíng)成本為約束,以市民出行時(shí)間為優(yōu)化目標(biāo)... 

【文章來(lái)源】：青島大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：48 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

論文的技術(shù)路線

青島大學(xué)碩士學(xué)位論文8且的子網(wǎng)，當(dāng)且僅當(dāng)同時(shí)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(diǎn)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(diǎn)，否則稱作多關(guān)聯(lián)關(guān)系節(jié)點(diǎn)。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(duì)，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(jìn)行說(shuō)明，如圖2.1所示，在復(fù)合網(wǎng)=中，=ht，h=ht=t==，連邊符號(hào)表示邊兩端相連節(jié)點(diǎn)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(diǎn)集合，其余節(jié)點(diǎn)組成了多關(guān)聯(lián)關(guān)系節(jié)點(diǎn)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(gè)子網(wǎng)，子網(wǎng)的邊htht僅對(duì)應(yīng)h關(guān)系，thhhhhhht僅對(duì)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(xué)碩士學(xué)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(jìn)化過(guò)程，通過(guò)模擬自然選擇和基因演變過(guò)程來(lái)進(jìn)行優(yōu)化，是一種搜索最優(yōu)解的計(jì)算模型。遺傳算法最早由J.Holland教授提出[58]，它的主要特點(diǎn)是不需要進(jìn)行求導(dǎo)數(shù)的相關(guān)操作，具有很高的尋優(yōu)能力。通過(guò)概率計(jì)算尋找最優(yōu)解，可以自動(dòng)得到搜索空間，自動(dòng)調(diào)整尋優(yōu)方向。因?yàn)檫z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(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等領(lǐng)域。遺傳算法是現(xiàn)代智能計(jì)算的關(guān)鍵技術(shù)。對(duì)于一個(gè)求最大值的或最小值的函數(shù)問(wèn)題，可以描述為下列數(shù)學(xué)模型：hhtt2-(8)式中t為決策變量，hht表示目標(biāo)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(jì)數(shù)器初始化為=,隨機(jī)生成個(gè)個(gè)體為初始種群；(3)適應(yīng)度評(píng)價(jià)：計(jì)算中每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度，并基于適應(yīng)度生成每個(gè)個(gè)體的選擇概率；(4)選擇運(yùn)算：將選擇算子作用于群體中的每一個(gè)個(gè)體，目標(biāo)是使種群中的優(yōu)秀

【參考文獻(xiàn)】：
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(xué) 2015



本文編號(hào)：2908971