摘要: 公共交通是和人们的生活息息相关的重要建设项目，随着交通技术的快速发展，智能公交调度技术被越来越多的人所关注。公交调度的科学化、智能化、无纸化将会提高公交调度的效率，降低成本，让乘客能够得到更好的服务。公交调度的排班计划是研究的重中... 展开 公共交通是和人们的生活息息相关的重要建设项目，随着交通技术的快速发展，智能公交调度技术被越来越多的人所关注。公交调度的科学化、智能化、无纸化将会提高公交调度的效率，降低成本，让乘客能够得到更好的服务。公交调度的排班计划是研究的重中之重，因为排班计划关系到公司和乘客双方的利益，是公交调度当中的一个重要的组成部分。本文根据实际情况建立一个公交调度问题的数学模型，并通过改进的趋向引导细菌觅食算法解决了这个问题，得到了满意解，并且优于标准的细菌觅食算法。 本文综合考虑了发车计划中所涉及的因素，以公交公司的发车次数和乘客的等待时间为优化目标，建立了一个基于最小发车次数的无量纲量和乘客最小等待时间的无量纲量的目标函数。其中以发车间隔作为决策变量，以每个时段的最大和最小发车间隔，公交公司盈利条件和公交车内满载程度为约束条件。 用以解决该问题的优化算法比较多，但是由于其复杂性和特殊性，一直没有得到比较好的解决方法。由于细菌觅食算法具有易跳出局部最优的特点，所以本文采用该算法来解决公交调度问题，并分析得出该算法的三个缺点。一是趋化步骤中步长的固定性会使得算法的求解精度降低，二是趋化步骤中方向的随机性会使得算法的收敛速度降低，三是驱散步骤中驱散概率的随机性会使得算法的手链速度降低。在分析基础之上，就该算法的三个不足之处做出了改进，包括引入粒子群算法作为变异算子，在趋化步骤中提供引导性;改变了固定步长的方式，引入了灵敏度值，使得可以根据自身适应度线性递减调整步长;改变了驱散概率，让适应度小的驱散概率大，以此保留精英个体。最后，以改进后的算法解决了公交调度问题，并通过仿真结果验证了该模型和算法的有效性，同时和改进前的算法做出了比较分析。 收起