基于改進遺傳算法的公交智能調度解析

李剛

摘要：在進行公交智能調度工作中，需要加強對改進遺傳算法的有效了解和認識，從不同的角度構建完整性的數學模型，并且優化其中所涉及到的公式以及函數，全方位的提高公交調度優化的效果以及水平，之后再通過仿真模型的構建，為后續公交智能調度指明正確的方向。本文論述了改進遺傳算法在公交智能調度中的具體應用，支撐實際工作的有序進行，提升系統的應用水平。

關鍵詞：改進遺傳算法;公交智能;智能調度

一、公交車輛調度的概述

在遺傳算法背景下進行公交智能調度管理工作中，需要根據不同的組成部分優化其中的工作模式，從而起到重要的創新效果。公交車輛調度主要是針對一項可分解的運輸任務，在一定約束條件下合理的安排使用的資源，并且明確先后的順序，從而獲得成本和時間的最優性調整。在實際實施過程中需要編制行車時刻表，這屬于靜態調度內容中，如果在某個路況信息中出現突發情況的話，那么要根據靜態調度的內容進行修改，稱為動態調度。在此過程中需要實現數據的不斷更新以及調整，在傳統調度模式中，是通過數學解析法和運籌學等方法來進行經驗模型的構建，隨著調度問題復雜性的不斷擴大傳統方式，已經無法滿足實際工作需求和標準的作業，在實際工作中需要通過改進遺傳算法來優化以往的工作模式。比如通過標準遺傳算法來優化靜態調度，通過蟻群思想來解決車輛優化調度中的問題，實現公交運營的最大化。在實際工作中需要全方位的了解實際公交運營調度的需求，建立最小目標，實現公交調度優化數據模型的有效構建，并且在遺傳算法中融入創新性的思維，從而提升實際的工作效果。

二、基于改進遺傳算法的公交智能調度

（一）問題的定義

為了使公交智能調度能夠在實際中發揮其應有價值和效果，在實際工作中需要了解需要解決的問題，從而為后續工作科學實施提供重要的基礎。公交系統屬于公益性的事業，服務對象為社會上的人群，在實際調度工作中要充分的考慮企業本身的利益，還需要站在乘客的角度來進行日常的操作，并且還要秉承著乘客利益大于企業利益來進行有效的調度。公交調度要由公交公司和乘客兩部分組成，為了追求各自的最大化效益，需要盡可能的調整其中的發車間隔和發車次數等等，從而使得單位車輛的上座率能夠符合相關的標準，減少公交運營的成本。另外還需要為乘客提供更加便捷性的服務，優化公交調度的方案，從而使得公交服務水平能夠得到全面提高，在實際工作中需要根據公交車輛駕駛運營時在乘客流量方面的不均衡變化規律，以最小值為主要的目標，采取發車間隔組合性的優化處理思想假設不同的前提。從而構成完整性的間隔優化模型，為后續公交運營調度提供重要的基礎。

（二）數學模型的建立

在數學模型建立時，要根據不同的情況優化后續的工作內容，數學模型建立要反映真實社會中的一些對象，作出簡化和假設，以問題抽象為主優化整個問題的模式。比如對于各個公交車站來說可以制作為同一個車型，同一時間段內向一輛車的發生時間間隔是平等的，在車輛運行時要滿足相關的要求以及標準。在各時間段內，各個車站的客流量要進行經營性的分布，車站內的車輛運行速度要維持在恒定值，并且在運輸中沒有任何特殊事件的發生，出行者的消耗時間是固定的。公交車輛單位內運營成本要進行有效的固定，從而構建一體化的模型，為后續工作提供重要的基礎。

（三）改進遺傳算法

在改進遺傳算法時，需要通過典型組合優化的方式來求解，在實際實施時可以構建可變的適應值函數，并且模擬退火算法的求解機制。公交調度問題從數學描述中可以了解能夠間接的表達公交發車的間隔，在實際實施時需要建立分時段的間隔模型，將一天發劃分為不同的時段，并且各個時段的發車間隔是相等的，通過不同的染色體來表示各個時間段的發車間隔，從而得到完整性的發車時間表。如果最大發生時間間隔為15分鐘的話，那么最小發車間隔為5分鐘，要精確到小數點的最后一位區間，長度要劃分為100，從而進行有效的計算。另外在后續工作中還需要特別注意適應度函數，適應度函數主要是表示的是度量群體中，個體的適應能力在群體中是硬度較大的個體，要遺傳到下一代中遺傳算法要進行早期差異性的調整。在傳統適應度函數計算時，所產生的概率和適用度值是成正比關系的，對于遺傳算法后期來說，適用度要保持一致，優秀個體在后代中的優勢并不是那么的明顯，所以進化也處于滯后性的狀態中。

結束語：

在當前公交車輛調度優化工作中，需要兼顧公交公司和乘客本身的利益，以兩者為主要的目標，建立完善的公交調度模型，并且融入適度性的原則，改進遺傳算法，通過靜態調度和動態調度等兩個方面進行仿真模型的構建，從而全面的解決在公交車輛調度工作中所產生出來的問題，提升公交運營管理的水平，促進公交行業的穩定發展。

參考文獻：

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