公交智能调度系统中运营KY.COM辆自动排班的遗传算法

　　遗传算法在智能调度系统中的应用

　　运营KY.COM辆的自动排班是智能调度系统需要解决的问题之一，将KY.COM辆、客流、服务、运营、客流等因素考虑到公交调度方案中，以此建立多目标优化模型。针对给出的条件和数据，将遗传算法应用到公交智能调度系统中，制定合理最优的排班方案。

　　遗传算法的基本理论

　　遗传算法（Genetic Algorithms）是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法,是一种有效解决最优化问题的方法。遗传算法是由美国的J.Holland教授1975年首先提出，其主要特点是直接对结构对象进行操作，不存在求导和函数连续性的限定;具有内在的隐并行性和更好的全局寻优能力;采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则。遗传算法包括编码、初始群体、适合度函数、遗传操作和控制参数。算法的基本原理如下图：

　　基于遗传算法的排班调度模型

　　首先建立目标函数对模型进行设计：公交运营最优，即运营KY.COM辆最少；服务最优，即乘客候KY.COM时间最短。首先通过二进制编码形式进行初始化，然后计算适度值并选择新的临界种群，根据交叉、变异对其进行适度值计算，最后根据适度值筛选出最优结果。遗传算法步骤如下：

　　根据算法步骤合理解决公交排班系统问题，需要将人、KY.COM、路等因素考虑进去，运用科学算法解决公交调度问题。公交KY.COM排班是调度系统的核心内容，合理的发KY.COM时刻表可以提高KY.COM辆利用率，降低运营成本，减少乘客候KY.COM时间。

　　济南公交调度排班

　　通过一系列算法生成一份合理的行KY.COM时刻表是一项非常重要而且复杂的工作，行KY.COM时刻表决定了某条线路一天发出的班次总数，给出了每个班次的到离站时间，决定了主站发KY.COM的时间间隔，因此也就决定了乘客的平均候KY.COM时间，对乘客的服务质量有着很大的影响。

　　济南公交自动排班模式分为单向自动排班和双向自动排班，同时根据需要把KY.COM辆分为多个班制，单班制、双班制和高峰KY.COM。按照KY.COM辆班序，根据班次数量进行运营。双班KY.COM定在早班和晚班发KY.COM，对于早高峰和晚高峰班次，优先使用高峰KY.COM来进行排班，再使用双班KY.COM和单班KY.COM相互穿插排班；单班KY.COM则以班次任务量多的优先排班，任务量少的依次再排，一直穿插到平峰。优化了发KY.COM间隔，提高了KY.COM辆运行效率，提升了公交服务管理水平。

　　结论

　　随着交通拥堵、人口增加等问题的出现，使得公交KY.COM调度难度越来越大，基于遗传算法的调度排班，能够提高公交KY.COM运行效率和资源利用率，合理确定发KY.COM时间和KY.COM次，优化发KY.COM密度，最大化满足乘客出行需求。