遗传算法在公交调度中的应用研究

资 源 简 介

遗传算法在公交调度中的应用研究

详 情 说 明

遗传算法作为一种模拟自然进化过程的启发式搜索算法，在公交调度这一复杂优化问题中展现出独特优势。公交调度需要兼顾乘客等待时间、企业运营成本和车辆资源利用率等多目标约束，而遗传算法通过种群进化机制能够有效探索解空间的全局最优解。

其核心实现思路是将发车间隔、车辆配置等调度参数编码为染色体，以乘客平均候车时间、车辆满载率等指标构建适应度函数。算法通过选择、交叉、变异等操作迭代优化种群，最终获得动态平衡的调度方案。

相比传统数学规划方法，遗传算法能处理非线性约束和随机客流波动，尤其适合高峰时段的弹性调度。典型案例包括通过变异操作动态调整异常天气下的发车频次，或利用精英保留策略维持骨干线路的稳定性。

未来随着智能交通系统发展，遗传算法可与强化学习结合，实现基于实时数据的自适应性公交调度，进一步提升城市公共交通系统的整体效率。