【摘 要】
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通过对乘客选择行为的分析,构建乘客选择行为的logit模型,得出乘客选择快车与慢车出行的概率。综合考虑快慢车开行比例、线路配线现状及线路通过能力等因素,构建乘客综合旅行时间最短的目标函数,并使用遗传算法进行求解。基于实际案例,提出了快慢车停站方案设计。案例分析结果表明,优化方案能缩短乘客总体旅行时间,增加乘客选择快车的概率,验证了目标函数及算法的有效性。
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通过对乘客选择行为的分析,构建乘客选择行为的logit模型,得出乘客选择快车与慢车出行的概率。综合考虑快慢车开行比例、线路配线现状及线路通过能力等因素,构建乘客综合旅行时间最短的目标函数,并使用遗传算法进行求解。基于实际案例,提出了快慢车停站方案设计。案例分析结果表明,优化方案能缩短乘客总体旅行时间,增加乘客选择快车的概率,验证了目标函数及算法的有效性。
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