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论文编号 202103-162
论文题目 基于文化基因算法的电动公交车辆调度方法
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基于文化基因算法的电动公交车辆调度方法

首发时间:2021-03-16

王春露 1   

王春露(1969-),女,副教授,硕士生导师,从事智能交通及信息安全的研究

聂少康 1   

聂少康(1997-),男,硕士生,从事智能交通车辆调度优化算法研究

左兴权 2   

左兴权,男,北京邮电大学计算机学院,教授,博士生导师。主要研究方向:智能优化、数据挖掘、人工智能、智能交通。曾主持和参与科研课题20余项,发表学术论文100余篇。

刘亚红 2   
  • 1、北京邮电大学网络空间安全学院,北京,100876
  • 2、北京邮电大学计算机学院,北京,100876

摘要:电动车辆由于具有噪音小、零排放等特点,近年来被公交企业广泛采用。针对电动公交车辆调度问题,提出一种基于文化基因算法的车辆调度方法。首先,设计了初始个体生成算法用来构造初始种群,在保证初始个体质量的同时保持种群多样性。然后,设计了一种针对公交车辆调度问题的交叉操作用于全局搜索。进而,改进了3种邻域搜索算子,并将其与已有的邻域搜索算子结合用于局部搜索。设计了一种基于车辆块的评价函数,用于引导邻域搜索算子进行搜索.为了兼顾搜索效率和解的质量,构造一种结合三种不同插入操作的方法用于邻域搜索。将该方法用于青岛市的实际三条公交线路,实验结果表明:与人工调度方案相比,该方法可减少1-7辆车,提高平均6.2-14.4%的车辆利用率。该方法具有很高的计算效率,运行时间小于15秒。

关键词: 公交车辆调度 电动车辆调度 文化基因算法 邻域搜索

For information in English, please click here

Memetic algorithm based electric bus scheduling approach

Wang Chunlu 1   

王春露(1969-),女,副教授,硕士生导师,从事智能交通及信息安全的研究

Nie Shaokang 1   

聂少康(1997-),男,硕士生,从事智能交通车辆调度优化算法研究

Zuo Xingquan 2   

左兴权,男,北京邮电大学计算机学院,教授,博士生导师。主要研究方向:智能优化、数据挖掘、人工智能、智能交通。曾主持和参与科研课题20余项,发表学术论文100余篇。

Liu Yahong 2   
  • 1、School of Cyberspace Security, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876
  • 2、School of Computing, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876

Abstract:Electric buses are widely adopted by public transportation companies because of their low noise, stable driving, and zero emissions.Aiming at electric bus scheduling problem, this paper proposes a cultural genetic algorithm based vehicle scheduling approach. First, initial individual generation algorithms are devised to construct the initial population, to maintain the population diversity and ensure the quality of initial individuals. Then, a crossover operation for the bus scheduling problem is designed to perform global search. Furthermore, three kinds of neighborhood search operators are improved, and combiMemetic algorMemetic algorithm based electric bus scheduling approachithm based electric bus scheduling approachned with the existing neighborhood search operators to perform local search. An evaluation function based on vehicle blocks is devised to guide the neighborhood search operators to search. In order to balance the search efficiency and solution quality, a method combining three different insertion operations is constructed for neighborhood search. The approach is applied to three actual bus lines in Qingdao city. Experimental results show that compared with the manual scheduling scheme, the approach can reduce 1-7 vehicles and increase the average vehicle utilization rate of 6.2%-14.4%. The approach has high computational efficiency, and its running time is less than 15 seconds. Key words bus scheduling; electric bus scheduling; memetic algorithm; neighborhood search

Keywords: bus scheduling electric bus scheduling memetic algorithm neighborhood search

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王春露,聂少康,左兴权,等. 基于文化基因算法的电动公交车辆调度方法[EB/OL]. 北京:中国科技论文在线 [2021-03-16]. https://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/202103-162.

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