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奥运通勤线路公交调度问题研究
1
作者
王海星
申金升
《北京交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期22-26,共5页
奥运通勤线路上的人员调度问题可以归结为公交人员调度问题,解决公交人员调度通常采用“生成与选择”模式,此种模式具有的局限性使之不能满足解决奥运特色通勤线路上人员调度的要求.针对多条运营线路的奥运特色通勤线路人员调度问题,给...
奥运通勤线路上的人员调度问题可以归结为公交人员调度问题,解决公交人员调度通常采用“生成与选择”模式,此种模式具有的局限性使之不能满足解决奥运特色通勤线路上人员调度的要求.针对多条运营线路的奥运特色通勤线路人员调度问题,给出了奥运特色通勤线路人员调度问题的改进模型,模型的目标是在满足工作时间、就餐时间、换班要求等相关约束的条件下使人员完成任务的间隔时间最小.本文对已有蚁群算法解决车辆路径优化问题的算法进行了改进.对算法中相应的转移规则和轨迹更新规则进行了重新设定,改进了算法转移策略和信息素更新策略.给出了算法的实现步骤.通过仿真,对模型的正确性进行了验证.证明了改进蚁群算法解决奥运特色通勤线路人员调度问题的高效性和较强的适用性.
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关键词
公交人员调度问题
蚁群算法
车辆路径优化
问题
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职称材料
题名
奥运通勤线路公交调度问题研究
1
作者
王海星
申金升
机构
北京交通大学交通运输学院
出处
《北京交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期22-26,共5页
基金
"863"
北京科技奥运重大专项"面向奥运的电动汽车优化及运营环境研究"(YS2005H05.038)
文摘
奥运通勤线路上的人员调度问题可以归结为公交人员调度问题,解决公交人员调度通常采用“生成与选择”模式,此种模式具有的局限性使之不能满足解决奥运特色通勤线路上人员调度的要求.针对多条运营线路的奥运特色通勤线路人员调度问题,给出了奥运特色通勤线路人员调度问题的改进模型,模型的目标是在满足工作时间、就餐时间、换班要求等相关约束的条件下使人员完成任务的间隔时间最小.本文对已有蚁群算法解决车辆路径优化问题的算法进行了改进.对算法中相应的转移规则和轨迹更新规则进行了重新设定,改进了算法转移策略和信息素更新策略.给出了算法的实现步骤.通过仿真,对模型的正确性进行了验证.证明了改进蚁群算法解决奥运特色通勤线路人员调度问题的高效性和较强的适用性.
关键词
公交人员调度问题
蚁群算法
车辆路径优化
问题
Keywords
transit crew scheduling problem （TCSP）
ant colony algorithm （ACA）
vehicle routing optimization（VRO）
分类号
U492.412 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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作者
出处
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1
奥运通勤线路公交调度问题研究
王海星
申金升
《北京交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
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