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基于改进遗传算法的接运公交线网设计

更新时间:2009-03-28

城市轨道交通接运公交网络优化问题(FBNDP),主要解决将公交站点集中的客流运送到轨道交通站点,通过规划接运公交线网,或者将轨道交通站点的不同方向客流运送到各个站点.如此可更好的发挥轨道交通大运量的优势,为轨道交通线路提供充足的客流[1].城市轨道交通的发展将制约一个城市的快速发展,轨道交通与公交协调的好与坏是关键.许多学者将研究重点放在了接运公交问题上.Kuan等[2]以乘客出行时间最小为目标建模,用遗传算法和蚁群算法2种算法分析比较,评估它们的计算效率和方案的质量.Shrivastava[3]构建了接驳线路和发车频率优化模型.Martins和Pato[4]设计了一个最优算法,研究接运公交的布线问题.Clerc M[5]构建了输出经济效益和换乘效率最高为目标的优化模型,并设计了模拟退火算法求解,得到了最优路线.王炜[6]提出的“逐条布设,优化成网”方法,是大家普遍采用的一种既简便又实用的公交线路布设方法.陆化普[7]重点提出了接运站点选取的重要性,对接运公交的设计有着很好的优化意义.曹玫[8]以运营者和乘客的总消耗最小为目标函数建立优化模型,简单的设计用遗传算法进行搜索最优路线,但以上学者都没有考虑常规公交问题.

本文以总出行时间最小、接运效率最大为目标建立模型,采用改进的遗传算法对模型求解,最后通过一个算例检验了算法的效率.

1 优化模型

图1是一个典型的 FBNDP 示意图,考虑其中的两类结点:公交站点和轨道站点.固定的轨道交通线路,沿线有诸多公交站点,需要将不同站点的客流直接运送到轨道交通站,以便减轻常规公交的交通压力,增加轨道交通的客流吸引范围.

G组患儿家属的满意度为97.87%,明显高于D组的85.1%,两组相比,差异有统计学意义(P<0.05)。见表3。

  

图1 接运公交线路示例

1.1 模型假设

1) 每个接运公交站点对应唯一的接运线路,每条接运线路只能与一个轨道交通站点相连.

2) 接运公交站点OD(Origin-Destination)需求量S以及站点之间的距离L已知.

近年来的大面积实践证明了,统防统治具有减少用药量、提高防治效果和省工的优势,大面积病虫害防控要积极发挥专业化服务组织的优势,利用高效施药机械开展社会化统防统治。

3) 轨道线路已知,公交站点已知,接运公交车在所有线路上靠站停车.

4) 不考虑票价影响,站点规模、站台类型等.

5) 设置更少的线路.

6) 车辆的运营速度、容量已知.

1.2 基本符号定义

A为公交站点集合;B为轨道交通站点集合;P为接运公交线路集合;N为系统中所有站点集合;FKFR为接运公交线路k的发车频率和轨道交通列车的发车频率;Qig为出行起点为公交站点i,终点为轨道站点g的客流量;Lih为接运公交站点i到轨道交通站点h的距离;Ljg为轨道交通站点jg间的距离;VFVR为接运公交、轨道交通列车运行速度;Xihk为判断函数,当公交站点i与站点h的连线在线路k上,取值为1; 当公交站点i与站点h的连线不在线路k上,取值为0,iA;hN;kPYijk为判断公交站点与轨道交通站点的函数,公交站点i与轨道交通站点j在线路k上,取值为1,公交站点i与轨道交通站点j不在线路k上,取值为0,iA;jB;kPEk[i]为由站点始发的换乘路线K的接运效率(人);lR(i,j)为轨道交通路线R上从节点i到节点j的长度(km);lK[i]为由轨道交通站点i始发的换乘路线K的长度(km);ODB(h,j)为轨道交通站点j与接运公交线路k上站点h间公交需求OD量;ODB(j,h)为接运公交线路k上站点h与轨道交通站点j间公交需求OD量;δFkR(h,j)、δRFk(j,h)为点j(h)和点h(j)间的轨道交通-接运公交换乘出行方式竞争参数,在最短路径,则有

 

(1)

 

(2)

基于以上情况,建议在施工中结合桩位图,以稳定的的基础持力层面作为嵌岩要求,避免桩位处于石芽,溶沟溶槽边缘等位置,影响基础稳定性,同时对7#~10#影响区其基础应进入破裂面(63°)以下,且持力层厚度大于5 m。

1.3 模型构建

minT·maxEK[i].

利用全国网民对淮海经济区5A级景区网络关注度的旅游偏好指数,借助ArcGIS 10.2.2软件,以景区为中心,以几何间隔为分类方法,绘制旅游偏好指数等值线图(图6),分析淮海经济区5A级景区网络关注度的空间分布特征.可以发现,等值线最密集的是位于山东泰安市的泰山景区,旅游偏好最强,且与沂蒙山旅游区、曲阜明故城旅游区距离较近,形成了一个较大的关注度中心;其次是山东枣庄的台儿庄古城景区,与云龙湖景区和连云港花果山景区形成了一个较小的关注度中心.

社会总出行时间主要简化为4个时间消耗,公交站点和轨道交通站点的时间消耗,接运公交线路上和轨道交通线路上的时间消耗.目标函数为

qFkR(i,j)=

 
 
 

(3)

2) 接运效率最大化.

接运公交线网问题无法直接用机器语言表示,但是可以用十进制的字符串处理,而且这样的字符串又是由多个子字符串组成的,并且每条子串代表着一条接运公交线路,最后以轨道交通站点结束.例如:1~10表示公交站点,11~13表示轨道交通站点,有这样一条字符串(1 2 3 6 11 4 7 9 13 5 8 10 12),则表示它有3条接运公交线路Route1(1 2 3 6 11),Route2(4 7 9 13),Route3(5 8 10 12),3个轨道交通站点(11,12,13),分别是3条接运公交线路的终点.这种表示方法是唯一的,解向量也是唯一的.

maxEK[i]=

式中,tFkR(h,j)、tRFk(j,h)为点j(h)和点h(j)换乘方式下的运送时间;tB(h,j)、tB(j,h)为点j(h)和点h(j)间竞争方式(类)的运送时间为接运公交最小、最大长度限制;c为公交车容量.

 

(4)

在可可西里的一周里,温衡去了传说中的无人区,去了巴颜喀拉山顶看日出,走的那天她才打开手机,陶小西没有再发来任何消息,她最后一点希冀也破灭了。

 

(5)

qFRk(j,i)=

 

(6)

适应度函数可随机产生初始的接运公交线网.遗传算法中,可以通过目标函数来决定适应度函数,而约束条件用惩罚函数来评测.借鉴文献[9]中一种基于序的评价方法,将模型中的两个目标设定为两级目标函数.当两级目标函数的值相同时,则认为这两条染色体是相同的.但是高级的相同,次级不同时,那么认为次级越大的那条染色体比较好.

监督工作要按照统筹兼顾的原则,确定整体思路,制定具体规划,做到届届有监督规划、年年有监督计划,把若干具有内在联系的议题通过一条主线串联起来,使监督工作环环相扣、事事相连,使人大监督更具连续性。如围绕民生工作开展监督,可以分“吃、喝、住、用、行”五个主题进行,一年围绕一个主题进行监督,多层次、多角度进行,捏指成拳形成监督合力,就能取得较好的监督效果。

1) 社会总出行时间最小化.

2.5 关键词 论著、专科护理、护理管理、护理教育文章须标引3个~8个关键词。请尽量使用美国国立医学图书馆编辑的最新版《Index Medicus》中医学主题词表(MeSH)内所列的词。如果最新版MeSH中尚无相应的词,处理办法有:①可选用直接相关的几个主题词进行组配。②可根据树状结构表选用最直接的上位主题词。③必要时,可采用习用的自由词并排列于最后。关键词中的缩写词应按MeSH还原为全称,如“HBsAg”应标引为“乙型肝炎表面抗原”。每个英文关键词第一个字母大写,各词汇之间空2个字符。

(7)

 

(8)

 

(9)

 

(10)

 

(11)

 

(12)

2 模型求解算法

该模型是一个非线性多目标规划问题,此类问题通常用启发式算法求解,用一般的确定性解析方法无法求解.本文对一般的遗传算法做如下的改进进行求解.

1) 染色体编码方式.

接运效率是指接运线路上所运送的乘客数与轨道交通线路上所行距离之积与接运公交线路长度的比.目标函数为

2) 适应度函数.

3) 多目标优化模型.

3) 选择策略.

环流形势场上,16日白天近地面华东大部为高压后部控制,高压中心位于东部海上,浅层切变位于苏皖中部。随着切变线南压,夜里12时华东东部沿海转为东南偏东风,风速3~6 m/s(图2a)。合适的风向风速条件把海上暖湿水汽向内陆输送,在遇到冷下垫面后,给华东中部沿海大范围地区带来平流大雾天气(图2b)。

可以对这一部分做一优化,借鉴文献[10]中的方法,在一般遗传算法的基础上,加入模拟退火算子,可以有效解决遗传算法后期因适配值趋于一致而造成种群进化速度缓慢的问题.

4) 交叉策略.

文献[9]中的方法,定义交叉的概率为Pc,染色体个数为Npop-size,则每次种群中进行交叉的染色体平均有Pc·Npop-size个.

5) 变异策略.

变异策略可以更好得优化群体.定义变异概率为Pm,种群中可以随机的进行变异.

已知已结束项目的每个任务的位置信息,即每个任务所在地的经度与纬度。首先,找出已结束项目任务数据中给出的总区域的经纬度的范围 [5],纬度范围为(22.48427813,23.86921562);经度范围为(112.6563586,114.4856086)。 该矩形区域的三个顶点分别为:

6) 算法终止.

设置迭代次数,当达到迭代次数时,终止迭代.

3 算例分析

以1条轨道交通线上的2个轨道交通站点以及附近的12个公交站点作为研究对象,1~12作为公交站点的编号,13~14作为轨道交通站点的编号.各接运公交站点间的平均小时接运OD需求分布如表1所示,站点间的直线距离如表2所示,优化模型中各参数的取值如表3所示.

 

表1 站点间接运OD需求分布 人/h

  

站点S1S2S3S4S5S6S7S8S9S10S11S12S13S14106036452018151201925148393018026106530178025105154568803511034065010020399550107221451525654513510106556201412025753046655602720660406513578856715183061695335540075806030195251545720369523647509715478526604881241155414013580950803660342516391521105247662168003575424512010316021258530453535065763561111556214577671948666736508563125124670143015252030407088035201325542546161565244537603501451419615176530431516512060135201450

 

表2 各站点间直线距离 km

  

站点L1L2L3L4L5L6L7L8L9L10L11L12L13L14102.351.650.654.452.951.851.40.854.51.654.253.92.7522.3500.62.652.20.750.91.352.22.252.62.251.851.7531.650.602.22.71.20.650.851.552.82.22.62.31.7540.652.652.204.953.252.251.650.74.81.44.63.952.8554.452.22.74.9501.652.753.44.40.74.61.41.93.262.950.751.23.251.6501.551.82.651.552.851.41.151.871.850.90.652.252.751.5500.651.62.71.652.41.651.0581.41.350.851.653.41.80.6500.93.31.4532.51.3590.852.21.550.74.62.551.60.804.150.753.83.451.85104.52.252.84.80.71.552.73.34.1504.250.651.52.8111.652.62.21.44.62.851.651.450.754.2503.853.21.65124.252.252.64.61.41.42.433.80.653.8500.92.25133.91.852.33.951.91.151.652.53.451.53.20.901.8142.751.751.752.853.21.81.051.351.852.81.652.251.80

 

表3 优化模型中各参数取值

  

参数名称参数取值公交车容量c/(人/车)50轨道交通的平均行驶速度VR/(km/h)20接运公交的平均行驶速度VB/(km/h)40轨道交通发车频率FR/(辆/h)12接运公交长度限制范围(DminK-DmaxK)/km2~10

通过Matlab编程求解该算例发现,对于不同的交叉概率Pc、变异概率Pm,求解得到的优化方案也不尽相同.

根据表4所得的结果,可得到该算例的最优路线安排,如表5所示.

 

表4 不同参数得到的结果

  

接运线路编号Npop⁃size/个PcPm最优解收敛代数1级目标函数值2级目标函数值1800.10.2(51012133261387141491114)985372.3193.62800.20.2(51012133261387141491114)1095372.3193.631200.30.5(51012132613387141491114)645408.7188.24400.20.3(5101213261337148914141114)2076905.6164.8

 

表5 接运线路与发车效率

  

接运线路编号接运线路发车频率/(辆/h)1(5 10 12 13)15.332(3 2 6 13)10.503(8 7 14)9.864(1 4 9 11 14)12.73

4 结语

城市轨道交通接运公交网络优化问题是一个非常重要的问题,决定着一个城市的交通系统运输能力.本文研究了接运线路的布设,建立了一个多目标模型,运用改进的遗传算法进行求解,最后结合一个算例对该模型进行了分析,得出了该算法的有效性.后续需要考虑更多因素进行研究.

法院介入到民事纠纷中,以第三方机构的身份来进行审判的前提是当事人寻求了公力救济,既然诉讼的最终目的是解决纠纷,那么法院下达的判决书中就应该要给出公平公正、令人信服的答案。如果法院在判决书中的说理部分能对被告医院应告知而未告知的内容是什么,未进行签字手续的是什么文件,剥夺了原告的选择权指的是原告选择什么的权利等内容进行更为详细的阐述,将会使这一部分更加清晰,更令人信服。仅仅用法律术语进行总结式表达,对于判决书下达的对象或者其他阅读判决书的人来说,从这样的判决书中得到的仅仅是答案,而这个答案缺乏事实与推理的辅助解释,就不能很好地体现“判之有理”的一面。

参考文献

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[2] Kuan S N, Ong H L, Ng K M. Solving the feeder bus network design problem by genetic algorithms and ant colony optimization[J]. Advances in Engineering Software,2006,37(6): 351-359.

[3] Prabhat Shrivastava, MargaretO’Mahony. A model for development of optimized feeder routes and coordinated schedules-A genetic algorithms approach[J]. Transport Policy.2006,13:413-425.

[4] Martins C L, Pato M V. Search Strategies for Feeder Bus Net-work Design Problem[J]. European Journal of Operation Research, 1998, 106:425-440.

[5] Clerc M. Discrete particle swarm optimization, illustrated by the traveling salesman problem. New optimization techniques in engineering[J]. Springer Berlin Heidelberg, 2004: 219-239.

[6] 王炜,杨新苗,陈学武,等.城市公共交通系统规划方法与管理技术[M].北京:科学出版社,2002:130.

[7] 陆化普.城市轨道交通规划的研究与实践[M].北京:中国水利水电出版社,2001.

[8] 曹玫.基于遗传算法的城市轨道交通接运公交线网规划[J].武汉理工大学学报交通科学与工程版,2005,29(4):568-570.

[9] 刘宝锭,赵瑞清,王纲.不确定规划及运用[M].北京:清华大学出版社,2003.

[10] 袁润文.配合城市轨道交通的常规公交线网调整研究[D].北京:北京交通大学,2008.

 
殷玉章
《兰州工业学院学报》2018年第02期文献

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