【摘 要】
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用标准的交叉粒子群算法(GA-PSO)求解多个车场有目的地的开放式需求响应式车辆调度问题容易过早陷入局部最优,为解决算法缺点,进一步提高算法求解精度,通过增加基因突变和路径合并更新因子,提出改进GA-PSO算法。通过对需求响应调度问题的描述,建立数学模型,构建改进GA-PSO算法求解流程。利用随机数据生成实验算例,采用GA-PSO算法和改进的GA-PSO算法进行对比实验来验证改进算法效能,结果表明改进的算法比标准算法在求解精度上优化幅度提高了13.9%。
【机 构】
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广东省交通运输规划研究中心,华南理工大学土木与交通学院,广州市交通规划研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(52072128)。
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用标准的交叉粒子群算法(GA-PSO)求解多个车场有目的地的开放式需求响应式车辆调度问题容易过早陷入局部最优,为解决算法缺点,进一步提高算法求解精度,通过增加基因突变和路径合并更新因子,提出改进GA-PSO算法。通过对需求响应调度问题的描述,建立数学模型,构建改进GA-PSO算法求解流程。利用随机数据生成实验算例,采用GA-PSO算法和改进的GA-PSO算法进行对比实验来验证改进算法效能,结果表明改进的算法比标准算法在求解精度上优化幅度提高了13.9%。
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