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基于TSP模型的杭州公共自行车调度改进优化

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简介:
本研究基于旅行商问题(TSP)模型,针对杭州市公共自行车系统的特性,提出了一种有效的调度改进和优化方法,旨在提高系统运行效率和服务质量。 关于自行车调度的TSP模型。解决这个问题的方法是应用旅行商问题(TSP)模型来优化自行车在不同站点之间的调度。通过这种方式可以提高效率并减少运营成本。

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  • TSP
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    本研究基于旅行商问题(TSP)模型,针对杭州市公共自行车系统的特性,提出了一种有效的调度改进和优化方法,旨在提高系统运行效率和服务质量。 关于自行车调度的TSP模型。解决这个问题的方法是应用旅行商问题(TSP)模型来优化自行车在不同站点之间的调度。通过这种方式可以提高效率并减少运营成本。
  • 分析
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    《列车调度优化模型分析》一文深入探讨了现代铁路运输系统中列车调度问题,构建了多种数学模型以解决实际运营中的效率和安全性挑战。通过综合考虑时间、线路资源及列车类型等因素,文章提出了一套创新的优化策略,旨在减少延误、提高乘客满意度并降低运营成本,为未来智能交通系统的开发提供了宝贵的理论依据和技术支持。 本段落主要研究铁路列车优化调度问题。以京沪铁路线为例,该线路采用上行线与下行线独立双线运行模式,因此本研究仅关注单向线路(以上行线的运行为例)。
  • 方案分析
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    本研究构建了一个针对城市公共交通系统的调度优化模型,旨在通过算法改进公交线路和班次安排,以提高运输效率和服务质量。 随着城市化进程的加快,公共交通系统的重要性越来越突出。公交车调度方案优化模型是缓解交通拥堵、改善市民出行体验及提升公交公司经济效益和社会效益的关键工具。此模型通过分析某市一条特定线路的客流数据与运营情况,构建了一个旨在同时最大化社会效益和经济利益的理想化调度方案。 在第一个模型中,我们建立了考虑最大载客量和发车次数的数学框架,并运用决策方法确定了各时段的最大乘客容量数,在确保车辆满载率及所有乘客都能被运送的前提下,计算出每天至少需要462次发车间隔和60辆公交车。同时提供了详细的整点发车时刻表。 第二个模型采用层次分析法来评估不同载客量(120、100、50)下的乘客满意度与公交公司运营效率之间的关系,并通过拟合得出双方的满意程度函数,即目标为最大化总满意度的同时最小化两者间的差距。最终求得上下行的最佳组合值为(0.8688, 0.8688),此时发车间隔应调整至474次且使用50辆公交车。 整个模型的主要目的是为了实现公交公司经济效益与社会效益的最大化,同时满足乘客的实际需求和满意度。在制定方案时考虑了包括经济收益、等待时间以及乘车舒适度等多项因素,并通过层次分析法及整数规划方法给出具体的优化策略。 该模型的假设条件为交通流畅无阻塞且车辆状态良好,在运营期间最迟发车间隔不超过20分钟,行进过程中各车不追赶或超越前车。乘客到达车站的人流量被视为负指数分布模式,并遵循先到者优先的原则上车等待。 此优化方案能够有效满足公交公司和乘客的共同需求,提高企业的经济效益和社会形象,改善市民出行体验,并有助于缓解城市交通压力。 模型的优点包括:全面考虑了经济利益、等候时间和乘车舒适度等多方面因素;运用层次分析法与整数规划方法构建调度策略;最终实现了企业效益最大化以及公共服务质量提升的目标。然而也存在一些局限性,例如未考虑到实际运营中可能出现的意外状况(如交通堵塞或车辆故障)及环境影响等问题。 综上所述,该公交车调度方案优化模型能够满足公交公司和乘客的需求,在提高经济效益的同时改善市民出行体验并缓解城市交通拥堵问题。但在实践中还需进一步考虑更多外部因素的影响。
  • MATLAB代码-MATPOWER6.0B2
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    本代码利用MATLAB与MATPOWER 6.0 B2工具箱,构建了一个优化公交车调度的数学模型。通过算法仿真,实现公交路线和班次的高效安排,提升公共交通系统的运营效率和服务质量。 公交车调度模型的MATLAB代码可以用于优化公交系统的运营效率和服务质量。这类代码通常会包含算法设计、数据处理以及仿真模拟等多个方面,以帮助交通规划者更好地理解和改善公共交通系统的工作流程。通过使用这些工具和技术,能够有效减少乘客等待时间、提高车辆利用率并降低总体运营成本。
  • 粒子群在机场研究论文.pdf
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    本文针对机场车辆调度问题,提出了一种基于粒子群优化算法的改进策略,旨在提高调度效率和资源利用率。通过实验验证了该方法的有效性和优越性。 随着航空业的快速发展,机场车辆调度的安全性和效率变得越来越重要。传统的First in first out策略虽然简单易行,但无法为对时间要求高的业务提供延迟保证,并且缺乏公正性。为此,提出了一种基于粒子群优化算法改进后的机场车辆调度模型。该模型将已找到的最佳位置视为特殊粒子,并采用梯度降低策略对其进行搜索,结合全局寻优特性和邻域寻优特性,提高了粒子群优化算法的效率,缩短了计算时间。 通过仿真实验发现:改进后的机场车辆调度模型减少了传统方法中的轮换次数,从而降低了优化调度所需的时间。这有助于缓解空中交通拥堵造成的资源浪费问题。
  • 多目标规划矿山
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    本研究提出了一种基于多目标规划的矿山车辆调度优化模型,旨在解决矿山运输效率低、成本高的问题,通过平衡时间与资源利用实现经济效益最大化。 钢铁工业是国家工业的重要支柱之一,而铁矿则是支撑这一产业的主要原料来源。矿区运输的效率直接影响到钢产量,因此高效的矿车调度对于提升露天矿山的产出量以及经济效益至关重要。本段落结合实际生产中的问题,运用优化理论中多目标优化的理念设计了一种新的矿车运输调度模型。相较于传统的基于贪心准则的方法,本方法在精度、求解速度和实用性方面表现出显著优势,在实践中具有重要的应用价值。
  • 考虑日照影响市建筑布局
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    本研究构建了基于日照条件优化的杭州市建筑布局模型,旨在通过调整建筑物的空间分布来提高城市居住环境质量。 土地要素已成为制约杭州市经济发展的重要因素之一。缩短建筑间距是提高土地资源利用率的常用方法。随着生活水平的提升,市民对居住质量的要求也越来越高。为了帮助杭州市城市规划部门及相关开发商在满足市民需求的同时尽可能地提升土地利用效率,需要根据不同朝向、高度和布局来确定建筑间的距离。本段落选取了影响居住环境的重要因素——日照条件进行分析,并以日照棒影模型、Hay辐射计算以及建筑设计为理论依据,构建了一个全面的杭州市建筑布局模型。
  • 粒子群算法微电网Matlab源码.zip
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    本资源提供了一个用于微电网优化调度的改进粒子群算法的MATLAB实现。通过该算法可以高效地解决微电网中的能源分配和管理问题,促进可再生能源的有效利用。适用于科研与工程应用。 改进粒子群算法求解微电网优化调度问题的Matlab源码提供了一种有效的方法来提高微电网运行效率。通过优化调度策略,可以更好地管理微电网中的各种能源资源,从而实现经济性和环保性的双重目标。这种方法利用了粒子群优化(PSO)算法的特点,并针对具体的应用场景进行了改进和调整,以适应更复杂的调度需求。
  • BP神经网络享单研究.pdf
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    本论文探讨了利用BP神经网络技术对共享单车进行智能调度的方法,旨在提高系统的运行效率与服务质量。通过建模分析,提出了优化策略以解决城市中共享单车分布不均的问题。 本段落探讨了基于BP神经网络的共享单车调度优化方法。通过分析现有的共享单车系统中存在的问题,并结合BP神经网络的特点,提出了一种有效的解决方案来改善单车调度效率和服务质量。研究结果表明,该模型能够有效预测需求量并合理分配资源,在实际应用中表现出良好的适应性和实用性。