公交車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題是具有復(fù)雜約束條件的組合優(yōu)化問(wèn)題，需要將車(chē)輛、客流、服務(wù)、運(yùn)營(yíng)等因素考慮到公交調(diào)度方案中，以此建立多目標(biāo)車(chē)輛調(diào)度模型。運(yùn)用粒子群優(yōu)化算法（PSO）進(jìn)行比較分析并求解車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題，制定公交車(chē)輛調(diào)度方案。
1、粒子群算法
2、粒子群算法流程
粒子群算法主要解決優(yōu)化問(wèn)題，通過(guò)生成一群隨機(jī)的粒子，并通過(guò)多次迭代來(lái)找到解。每個(gè)尋優(yōu)問(wèn)題的解被稱(chēng)為粒子，每個(gè)粒子在搜索空間中單獨(dú)地搜尋解適應(yīng)值，并將個(gè)體適應(yīng)值與整個(gè)粒子群里的其他粒子共享，找到當(dāng)前全局解。粒子群算法流程主要分為初始化粒子群、計(jì)算適應(yīng)值、求個(gè)體適應(yīng)值、尋找全局解和更新粒子的速度和位置。
3、公交車(chē)輛調(diào)度的粒子群算法
在建立車(chē)輛調(diào)度模型時(shí)，要將實(shí)際問(wèn)題進(jìn)行數(shù)學(xué)化，選取某條線路公交車(chē)總里程L，并設(shè)定公交車(chē)輛的車(chē)型、發(fā)車(chē)間隔、運(yùn)行時(shí)間等條件，將公交車(chē)輛的運(yùn)營(yíng)時(shí)間分為K個(gè)時(shí)段，第K個(gè)時(shí)段的發(fā)車(chē)間隔為△t_k。設(shè)定模型約束條件時(shí)優(yōu)先考慮乘客服務(wù)水平，將乘客的等待時(shí)間短為出發(fā)點(diǎn)，同時(shí)也考慮運(yùn)營(yíng)成本化，根據(jù)兩個(gè)目標(biāo)函數(shù)的權(quán)值問(wèn)題，結(jié)合各站點(diǎn)客流量及運(yùn)營(yíng)條件求解此條路線的車(chē)輛運(yùn)行時(shí)刻表。
| 算法公式為： |
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根據(jù)粒子群算法合理解決公交排班系統(tǒng)問(wèn)題，需要將人、車(chē)、路等因素考慮進(jìn)去，運(yùn)用科學(xué)算法解決公交調(diào)度問(wèn)題。公交車(chē)排班是調(diào)度系統(tǒng)的核心內(nèi)容，合理的發(fā)車(chē)時(shí)刻表可以提高車(chē)輛利用率，降低運(yùn)營(yíng)成本，減少乘客候車(chē)時(shí)間。
4、結(jié)語(yǔ)
通過(guò)粒子群算法并結(jié)合其他智能優(yōu)化算法，能夠在合理的時(shí)間里根據(jù)設(shè)定條件得到解，尤其在車(chē)輛調(diào)度問(wèn)題上，隨著數(shù)據(jù)量的增加，通過(guò)一系列智能優(yōu)化算法得出滿意的車(chē)輛調(diào)度方法，合理確定發(fā)車(chē)時(shí)間和車(chē)次，優(yōu)化發(fā)車(chē)密度，化滿足乘客出行需求。
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