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        遺傳算法用于公交調(diào)度問題的研究

        2022-10-21 12:19:20朱良學(xué)
        科學(xué)技術(shù)創(chuàng)新 2022年27期
        關(guān)鍵詞:搜索算法適應(yīng)度算子

        朱良學(xué)

        (酒泉職業(yè)技術(shù)學(xué)院,甘肅 酒泉 735000)

        公交調(diào)度[1,2]是公交企業(yè)效益的重要參照,也是衡量公交企業(yè)服務(wù)水平的一項(xiàng)重要指標(biāo)。提升、優(yōu)化公交調(diào)度水平是增強(qiáng)公交企業(yè)核心競爭力、提高企業(yè)效益的一項(xiàng)重要舉措。

        1 公交調(diào)度數(shù)學(xué)模型[3-5]

        在加速推進(jìn)城市化進(jìn)程的過程中,激增的城市居住人口使城市規(guī)模漸趨龐大,城市居民的出行問題也日漸突出。過去一個簡單的解決問題的做法是:適時(shí)增加線路、車輛、車次。但當(dāng)城市規(guī)模達(dá)到一定程度時(shí),結(jié)果就是帶來更嚴(yán)重的擁堵,居民工作生活更加不便。顯然,這種簡單落后的管理理念和經(jīng)營模式已無法滿足現(xiàn)代城市交通新環(huán)境的現(xiàn)實(shí)需求,當(dāng)然也無法實(shí)現(xiàn)乘客和公司的利益目標(biāo)。

        人工智能為公交車輛運(yùn)營調(diào)度提供了一種新思路:對問題建立優(yōu)化數(shù)學(xué)模型,利用智能算法對問題解空間進(jìn)行高效搜索,在有效時(shí)間內(nèi)找到滿意解,形成合理高效調(diào)度方案。通過實(shí)驗(yàn)證明,在解決城市公共交通問題的探索過程中,這種思路是很有效的。

        所謂高效的公交車輛調(diào)度,通俗的說,就是在一定的約束條件下, 在一條運(yùn)營線路上,怎樣合理安排車輛資源、運(yùn)營時(shí)間及運(yùn)行次序, 從而使線路的運(yùn)營效率(減低運(yùn)輸成本,優(yōu)化作業(yè)時(shí)間)提高,也使得乘客和公司的雙方權(quán)益得到保證。

        而在現(xiàn)實(shí)情況下,公交公司希望在發(fā)車時(shí)間段盡可能少發(fā)車次,增大發(fā)車時(shí)間間隔,提高每一車次車輛滿座率,以期減少運(yùn)營成本,使收益最大化;乘客則希望等車時(shí)間盡可能短一點(diǎn),發(fā)車更快捷。顯然利益訴求的不同導(dǎo)致了這一矛盾,解決矛盾的方法在于找到公交公司與乘客都能接受的一種方案,這個方案既能保證公司的合法收益,也能使乘客滿意。本文正是基于這一點(diǎn),在考慮乘客與公交公司各自利益的基礎(chǔ)上,提出了反映乘客訴求的滿意度函數(shù)和保證公交公司收益的滿意度函數(shù),建立了數(shù)學(xué)模型。

        2 模型建立

        2.1 模型

        通過簡化研究對象把實(shí)際問題抽象為一個數(shù)學(xué)問題,是研究解決實(shí)際問題的一條基本思路。這里做以下簡化假定:該條行車線路為單行線路,共有n 站,每天的運(yùn)營時(shí)間分為k 個時(shí)段;行車車輛為同一車型,滿載人數(shù)都一樣;乘客上下車時(shí)間短到可以忽略不計(jì);車輛在各站之間以正常勻速行駛,每站之間運(yùn)行時(shí)間也保持正常穩(wěn)定。

        2.2 各站點(diǎn)候車乘客數(shù)分析

        現(xiàn)在以J 城市的一條公交線路來舉例。對于這個具有n 個站點(diǎn)的線路來說,每天的運(yùn)營時(shí)間可劃分為k 個時(shí)段,通過統(tǒng)計(jì)的手段可以獲得一個所謂最正常工作日內(nèi)n 個站點(diǎn)在k 個時(shí)段內(nèi)上車人數(shù)和下車人數(shù)的典型情形,這些數(shù)據(jù)是制訂車輛調(diào)度表的重要依據(jù)和基礎(chǔ)。

        經(jīng)過統(tǒng)計(jì),n 個站點(diǎn)中第i 個站點(diǎn)在k 個時(shí)段上車人數(shù)的分布可以應(yīng)用圖1 來描述,K 個時(shí)段分別t1,t2,……tK。

        圖1 站點(diǎn)上車人數(shù)曲線(時(shí)間)

        同樣的方法可以得到n 個站點(diǎn)中第i 個站點(diǎn)在k 個時(shí)段下車人數(shù)的分布。這樣我們就得到了n 個站點(diǎn)中第i 個站點(diǎn)在k 個時(shí)段乘客的流量分布情形。根據(jù)統(tǒng)計(jì)取得的數(shù)據(jù),將這種情形擬合成一個函數(shù)Hji(t),并且這個函數(shù)Hji(t)是可導(dǎo)的,即dji(t)=H'ji(t);Hji(t)表示從每天的起始時(shí)刻到t 時(shí)刻,第j 趟車在第i 個站點(diǎn)達(dá)到的總乘客人數(shù),dji(t)表示t 時(shí)刻第j 趟車在第i 站的乘客人數(shù)到站率。

        2.3 公交調(diào)度中乘客的滿意度函數(shù)

        乘客的滿意度主要考慮的因素是候車時(shí)間,假定用L 表示最長候車時(shí)間,例如在高峰時(shí)段可取值為6 min,即L=6,平時(shí)一般時(shí)段為L=10 左右等。這樣,乘客人數(shù)中候車時(shí)間低于最長候車時(shí)間的人相對比較滿意。采用比較簡約的表示,乘客滿意度可用所有乘客中候車滿意人數(shù)所占的比例來描述。假定該線路n 個站點(diǎn)在K 個時(shí)段共發(fā)車m 趟,在t 時(shí)刻,第j 趟車到達(dá)第i 站的滿意人數(shù)可以表示為:

        式中,tij為第j 輛車到達(dá)第i 站的時(shí)間;t 為候車滿意時(shí)間上線;在t 時(shí)刻,在第i 站,第j 趟車的乘客到站率dji(t); 在t 時(shí)刻,在第i 站,等候第j 輛車的乘客數(shù)Wij=dji(t)dt;在t 時(shí)刻,在第i 站,登上第j 輛車的乘客數(shù)Cij。這樣,乘客候車滿意度函數(shù)就可以如下描述:

        其中,總發(fā)車數(shù)用m 表示;首末班車時(shí)刻用T1、T2表示。

        2.4 公交企業(yè)的滿意度函數(shù)

        公交線路利潤=線路運(yùn)營總收入-線路運(yùn)營總成本,只有利潤>=某個合理值時(shí),企業(yè)才會滿意,否則企業(yè)就沒有經(jīng)營發(fā)展的動力。提高利潤的核心顯然在于提高公司的運(yùn)營效率,具體反映在每天發(fā)車的數(shù)量和乘車的人數(shù),只有發(fā)車的數(shù)量和乘車的人數(shù)達(dá)到一個均衡值,企業(yè)的效益才會最大化。從這個思路出發(fā),先只考慮一天的情況如下:在第i 站,登上第j 輛車的乘客數(shù)Cij,線路n 個站點(diǎn)在K 個時(shí)段共發(fā)車m 趟,這天乘客總數(shù)即為:

        3 遺傳算法

        遺傳算法(GeneticAlgorithms,簡稱GA),由J.Holland于1975 年基于自然選擇和遺傳原理提出。它的主要思想是:通過對問題編碼,先構(gòu)建一個初始種群,構(gòu)成問題初始解空間;解空間中每一個個體編碼就是一個染色體;根據(jù)問題實(shí)際情況設(shè)計(jì)復(fù)制、交叉和變異等算子;對解空間中每一個染色體施加復(fù)制、交叉和變異等操作,生成新的“進(jìn)化”后問題解空間;用適應(yīng)度函數(shù)對種群中迭代“進(jìn)化”后的染色體進(jìn)行選擇,在此過程中,適應(yīng)度值低的個體被淘汰,適應(yīng)度值高的個體“延續(xù)”下來。經(jīng)過這樣多次對種群不斷迭代“進(jìn)化”,直至最終種群收斂,找到“最適應(yīng)環(huán)境”的個體。這個個體即是求解問題的最優(yōu)解或者滿意解。顯然,它是對生物在大自然中遺傳進(jìn)化過程的模擬,是一種具有高度并行性的隨機(jī)搜索算法。

        遺傳算法的步驟如下。

        (1) 產(chǎn)生初始種群。設(shè)定一個種群數(shù),按這個數(shù)生成一定數(shù)量的遺傳個體,形成初始種群,亦即解空間,它包含了所有可能的解情形。

        (2) 設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù)。對解空間中每個染色體個體計(jì)算其適應(yīng)度函數(shù)值;以適應(yīng)度函數(shù)值作為評價(jià)個體優(yōu)劣的標(biāo)準(zhǔn),優(yōu)勝劣汰。

        (3) 選擇。淘汰適應(yīng)度值低的個體,種群解空間中只留下那些適應(yīng)度值較高的染色體個體。

        (4) 設(shè)計(jì)變異算子。將設(shè)計(jì)的變異算子運(yùn)算于染色體,產(chǎn)生新個體。

        (5) 生成新種群。

        (6) 判斷是否滿足問題滿意條件。如果滿足,執(zhí)行步驟(7);如果不滿足,執(zhí)行步驟(2)。

        (7) 輸出最優(yōu)化結(jié)果。

        4 禁忌搜索算法

        禁忌搜索算法(TabuSearch,簡稱TS)是由Glover 等人于1986 年提出,其類似于模擬問題解決過程中在求解空間中摸索尋找答案的一個“爬山”過程,實(shí)現(xiàn)全局逐步搜索尋優(yōu)。它的基本思想是:在解空間的搜索過程中,對其中已經(jīng)搜索過的局部最優(yōu)解。

        記錄下來;在后面進(jìn)一步迭代搜索中,把搜索結(jié)果與局部最優(yōu)解記錄比較,凡是一致的,盡可能避開,這樣就消除了這些局部最優(yōu)解的欺騙性干擾;將搜索過程轉(zhuǎn)向解空間的其他區(qū)域。如此,完成一個“爬山”過程,從而避免解空間過早收斂,即所謂“早熟”,使獲得更好全局最優(yōu)解的可能性大大增加。

        5 用遺傳算法與禁忌搜索算法結(jié)合解決公交調(diào)度問題

        5.1 遺傳算法與禁忌搜索算法結(jié)合

        GA 的優(yōu)點(diǎn)很顯著,并行搜索能力強(qiáng),有良好的全局搜索能力,能快速找出解空間中的全部解。因此比較適合求解解空間規(guī)模龐大、目標(biāo)函數(shù)簡潔啟發(fā)性好的全局優(yōu)化問題。GA 算法的局限性也很明顯,局部搜索能力不好,所花費(fèi)的時(shí)間成本高,特別是在迭代后期,搜索效率低,易發(fā)生早熟收斂現(xiàn)象。

        TS 算法具有的記憶能力和設(shè)定藐視準(zhǔn)則。由于記住了在前面搜索過程中獲得的以往的局部最優(yōu)解,在后續(xù)搜索時(shí)就能夠跳出這些局部最優(yōu)解,搜索過程中又可以接受劣解,這就極大地提高了獲得更好的全局最優(yōu)解的可能性。另一點(diǎn)是TS 彌補(bǔ)了GA 局部搜索能力不好的不足,因此是一種較優(yōu)的全局迭代尋優(yōu)算法。

        因此,在解決實(shí)際問題的過程中,如果能將遺傳算法與禁忌搜索算法有效結(jié)合, 這樣既能保留遺傳算法全局搜索能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),又能發(fā)揮禁忌算法可“爬山”、局部搜索能力好的長處,就能極大地提高在解決實(shí)際問題的過程中獲得最優(yōu)解的能力。具體思路是:在遺傳算法進(jìn)化搜索過程中,利用禁忌算法的記憶能力,構(gòu)造出一個新的重組算子;再通過一個禁忌表,用來記錄種群各染色體個體的適應(yīng)值;在搜索過程中,這個新重組算子使用禁忌表,減少適應(yīng)值較小的染色體個體出現(xiàn)的次數(shù),這樣就使種群盡可能保持染色體結(jié)構(gòu)的多樣性;通過在遺傳算法中“插入”禁忌算法以提高遺傳算法的“爬山”能力, 在局部搜索中用禁忌搜索算法作為遺傳算法的變異算子,抑制早熟,加速收斂。

        5.2 遺傳算法與禁忌搜索算法結(jié)合的求解步驟

        (1) 參數(shù)設(shè)定。本算法中最大迭代次數(shù)為CMax,種群規(guī)模為Zqun,交叉概率用pc表示,變異概率為pm表示。

        (2) 產(chǎn)生初始種群。

        (3) 設(shè)計(jì)適應(yīng)度函數(shù),并用適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算出當(dāng)前代種群(解空間)中每個個體染色體的適應(yīng)值。

        (4) 選擇。按照截?cái)喾绞竭x出Zqun個染色體,放入交叉池。

        (5) 交叉。具體操作如下:

        ①在[0,1]之間生成一個隨機(jī)數(shù)ri,其中i=1,2,…Zqun;如果該生成的隨機(jī)數(shù)ri≤pc,則選擇交叉池中第i個染色體作為交叉的父代,產(chǎn)生pc×Zqun個父代染色體。

        ②對每對雙親運(yùn)行交叉算子,產(chǎn)生2 個子后代。

        ③調(diào)用新構(gòu)造出的重組算子,對交叉后得到的子后代再進(jìn)行交叉操作。

        (6) 變異。具體操作如下:在[ 0,1]之間生成一個隨機(jī)數(shù)ri,其中i= 1,2,…,Zqun;如果ri≤pm,則調(diào)用新構(gòu)造出的重組算子對交叉池中第i 個染色體運(yùn)行變異操作。

        (7) 產(chǎn)生新的種群。

        (8) 如果還未達(dá)到最大迭代次數(shù)CMax,返回執(zhí)行步驟(3),否則,輸出最優(yōu)解,算法結(jié)束。

        6 實(shí)例結(jié)果及分析

        J 城市該線路全線共18 個站點(diǎn),線路全長10 km;線路首班車6:30 發(fā)車,末班車20:20 收車;車輛統(tǒng)一為普通車輛,額載24 人,最大載客數(shù)為40 人;單車成本R=17 元;單一票價(jià)為1 元。

        考慮到計(jì)算量和實(shí)驗(yàn)條件的局限,通過測試確定參數(shù)值如下:變異概率取pm=0.01,交叉概率取pc=0.8,群體規(guī)模取Zqun=200,迭代次數(shù)取Ngen=300,禁忌表的大小為Zqun×0.6,破禁策略根據(jù)適應(yīng)值確定。

        表1 是遺傳算法與禁忌搜索算法結(jié)合實(shí)驗(yàn)所得的結(jié)果。

        表1 發(fā)車間隔及滿意度

        從實(shí)驗(yàn)可以看出,在所有時(shí)間段,要使兩者滿意度都達(dá)到最高或較高值是比較有難度的,尤其在6:30~7:00,12:00~16:30,18:00~20:20 這些時(shí)間段,還需要調(diào)整發(fā)車間隔和發(fā)車次數(shù),以避免一方滿意度較高另一方滿意度極低的情況發(fā)生。

        7 結(jié)論

        本文構(gòu)建的模型考慮了乘客和企業(yè)雙方的利益,建立了乘客滿意度、企業(yè)滿意度目標(biāo)函數(shù)。將遺傳算法與禁忌搜索算法相結(jié)合,設(shè)計(jì)了新的重組算子和變異算子;通過將禁忌搜索算法作為遺傳算法的變異算子,克服了傳統(tǒng)遺傳算法“過早收斂”和“爬山”能力差的缺點(diǎn)。從仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出,對于公交調(diào)度優(yōu)化問題,通過合理設(shè)計(jì)兩者滿意度函數(shù),將遺傳算法和禁忌搜索算法相結(jié)合,在合理的種群規(guī)模和進(jìn)化代數(shù)下,能夠找到使乘客和企業(yè)雙方都滿意的調(diào)度方案,有效地解決公交調(diào)度優(yōu)化問題。

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