【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于改进遗传算法的区域需求响应式公交设计优化方法，属于智能交通。
技术介绍
1、近些年来，校园公交由于其便捷性及舒适性，逐渐得到学校的推广及学生的喜爱。随着我国大学招生人数的增加，校内交通压力不断增大，引起了交通拥堵、交通安全与课业延误等一系列问题。目前，我国大学内的出行方式主要有步行、自行车以及电动自行车三类，校园公交仅作为学生出行的备用选择，但在出行距离较远、天气恶劣等条件下，校园公交是学生出行的理想选择。
2、校园公交的路线通常要串联宿舍楼、教学楼和食堂等校内主要活动区域，随上课等活动安排具有潮汐性质和周期性质，因此校园公交的线路优化比传统公交的线路优化更为复杂。一方面，校内学生出行由于课程的影响，有明显的时间窗偏好和潮汐性质，校园公交按照固定的路线行驶不能满足学生上下课时间段内的乘车需求；另一方面，校内学生由于课程的周期性变化，产生了周期性的乘车需求，校园公交按照固定的路线行驶不能满足学生周期性变化的乘车需求。现阶段，校园公交存在运行效率低，成本高以及师生满意度差等问题，而需求响应式公交能根据学生的...
【技术保护点】
1.一种基于改进遗传算法的区域需求响应式公交设计优化方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进遗传算法的区域需求响应式公交设计优化方法，其特征在于：在步骤S1中，具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于改进遗传算法的区域需求响应式公交设计优化方法，其特征在于：在步骤S2中，所述的构建区域需求响应式公交线路优化模型，具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于改进遗传算法的区域需求响应式公交设计优化方法，其特征在于：所述区域需求响应式公交线路优化模型的约束条件如下：
5.根据权利要求...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进遗传算法的区域需求响应式公交设计优化方法，其特征在于：包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于改进遗传算法的区域需求响应式公交设计优化方法，其特征在于：在步骤s1中，具体步骤如下：
3.根据权利要求1所述的一种基于改进遗传算法的区域需求响应式公交设计优化方法，其特征在于：在步骤s2中，所述的构建区域需求响应式公交线路优化模型，具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的一种基于改进遗传算法的区域需求响应式公交设计优化方法，其特征在于：所述区域需求响应式公交线路优化模型的约束条件如下：
5.根据权利要求1所述的一种基于改进遗传算法的区域需求响应式公交设计优化方法，其特征在于：在步骤s3中，参数设定和初始化的具体步骤如下：
6.根据权利要求1所述的一种基...
【专利技术属性】
技术研发人员：梅振宇，许艺凡，唐崴，王东，巩津瑞，张弘扬，杨佳逸，章徐杰，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。