基于遗传算法的公交智能排班方法研究

度车辆,以基于遗传算法的公交智能排班方法研究Р国内外研究现状.庋芯肯肿最少的车辆数服务最多的乘客,是公交部门目前需要重点解决的问题,这对公交划对于公交公司具有重大现实意义和经济价值。发达国家对于公交排班问题的研究很重视,而且开始研究的时间也较早,已经有了大量的研究成果和应用实例。在经济上,欧、美、日等发达国家特别关注在国外,对公交发车时间表的研究主要经历了三个阶段,如表所示。系统规划具有深远的意义。有效的公交调度系统是先进的公交系统中不可缺少的一部分,而公交车辆智能调度问题中最关键的问题就是车辆的排班问题,它是衡量一个公交调度系统好坏的关键,因此公交车辆智能排班问题的研究对提高道路公交车辆运营管理水平起着重要的作用,所以如何得到最优的公交智能排班计如何降低公共交通成本和提高公共交通运输效率。美国对先进的公共运输系统研究主要集中在如何使公共交通运输和合乘更有效和可靠的问题上【年旅拦煌ú棵耪匠霭媪恕肮抑悄芙煌ㄏ低诚钅抗婊魅饭娑酥悄芙煌ㄏ低秤衅叽罅煊蚝鲇没Х窆δ埽其七大领域包括:出行需求管理系统、出行和交通管理系统、公共交通运营系统、商用车辆运营系统、应急管理系统、电子收费系统、先进车辆控制和安全系统。十几年过去了,美国的智能交通系统体系框架已经日渐完善,先后推出了五个版本,引起了包括日本、澳大利亚、欧洲等其它国家的广泛关注,他们相继对本地区、本国的智能交通系统体系框架进行了研究,描绘出了智能交通系统在各国的发展蓝图,使智能交通系统的发展目标更明确和发展更稳定。后来欧洲一些学者探讨了车辆的非准点到站分布,考虑了不同时间发车间隔下的乘客到达情况,研究了时刻表的制定问题【每辆车每小时最大负最大负荷点平均负荷硕十学何论文表发车时间表研究过程第一阶段第二阶段第三阶段每辆车最大负荷和公考虑因素每小时乘客最大负荷交线路不同方向的负荷不均匀发车间隔优化结果均匀发车间隔每小时最大负荷点平均负荷甶