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基于Python的南京地铁计价模型分析与最优路径设计

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简介:
本研究运用Python编程语言构建了南京地铁票价计算模型,并通过算法优化设计乘客出行的最佳路径方案。 截至2022年10月,南京地铁已开通运营线路共11条,包括1、2、3、4、10号线以及S1、S3、S6、S7、S8及S9号线,均采用地铁系统运行,共有193个车站(换乘站重复计算),总长度为429.1千米。南京地铁网络覆盖了全市的11个市辖区及句容市,并且是中国第一个区县全部开通地铁的城市以及继广州、上海和武汉之后中国第四个拥有跨城市地铁线路的城市。 通过学习离散数学中的图论部分,我们进行了一项实验来调查南京地铁的计价规则。利用编程的方式重现了该计价系统,在确定起点和终点的情况下寻求最短路径并花费最少费用完成路程转换,从而提高所学知识的实际应用能力。本次实验使用Python语言,并采用了Dijkstra算法结合networkx库进行实现,编译器为Visual Studio Code。

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客服
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  • Python
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    本研究运用Python编程语言构建了南京地铁票价计算模型,并通过算法优化设计乘客出行的最佳路径方案。 截至2022年10月,南京地铁已开通运营线路共11条,包括1、2、3、4、10号线以及S1、S3、S6、S7、S8及S9号线,均采用地铁系统运行,共有193个车站(换乘站重复计算),总长度为429.1千米。南京地铁网络覆盖了全市的11个市辖区及句容市,并且是中国第一个区县全部开通地铁的城市以及继广州、上海和武汉之后中国第四个拥有跨城市地铁线路的城市。 通过学习离散数学中的图论部分,我们进行了一项实验来调查南京地铁的计价规则。利用编程的方式重现了该计价系统,在确定起点和终点的情况下寻求最短路径并花费最少费用完成路程转换,从而提高所学知识的实际应用能力。本次实验使用Python语言,并采用了Dijkstra算法结合networkx库进行实现,编译器为Visual Studio Code。
  • Dijkstra算法短换乘规划及实验报告和配套程序:在程限时票制下寻找选择
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    本实验报告构建了基于Dijkstra算法的北京地铁最短换乘路径规划与计价模型,旨在计程限时票制下优化乘客行程,提供高效的路线推荐及费用计算。 实验报告《基于Dijkstra算法的地铁最短乘路径规划及计价模型——以北京地铁为例》配套程序开发完成。本研究选取了北京地铁1、2、10、13号线组成的网络作为分析对象,调研确认其票价计算规则为实行计程限时票制,在起点和终点之间存在多种乘车方案时,按照最短里程来确定票价。 报告中采用Dijkstra算法寻找从出发站到目的地的最短路径,并基于该路径进行费用估算。整个实验报告共13页Word文档,详细介绍了模型构建过程与相关理论知识,同时提供了Python或C++版本程序的选择以供用户根据需求使用。运行结果附有图表展示。 关键词:Dijkstra算法;地铁最短路径规划;北京地铁网络;计费模式;换乘距离;编程实现
  • 改良蚁群算法网络
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    本研究提出了一种改良版的蚁群算法,用于优化铁路网络中的最佳路径设计问题。通过模拟蚂蚁觅食行为中信息素沉积与更新机制,该算法能够有效提高铁路运输效率和灵活性,减少旅行时间及运营成本,为旅客提供更加高效便捷的服务体验。 ### 基于改进蚁群算法的铁路路网最优路径规划 #### 一、引言与背景 在交通智能化快速发展的背景下,对于铁路路网中两点间的最短路径问题的研究变得日益重要。特别是在寻找距离最小的问题上,这不仅是一项重要的研究课题,而且是其他优化问题的基础。传统的方法包括非智能和进化算法(如Dijkstra算法)以及智能进化算法(例如蚁群算法及其改进版本)。Dijkstra算法作为一种贪心算法,在求解过程中总是选择当前可选路段中距离最短的点,但这种方法可能无法得到全局最优解。因此,本段落提出了一种基于改进蚁群算法的铁路路网中最优路径搜索方法。 #### 二、蚁群算法的基本原理 蚁群算法(Ant Colony Algorithm)最初由意大利学者M. Dorigo等人提出,是一种模仿自然中蚂蚁寻找食物行为的智能模拟进化计算。在自然界中,蚂蚁通过释放信息素来进行交流与合作,从而找到从巢穴到食物源的最佳路径。这一过程可以抽象为以下步骤: 1. **信息素释放**:蚂蚁在其行进过程中会留下信息素。 2. **路径选择**:蚂蚁依据路径上的信息素浓度来决定下一步的移动方向,即信息素浓度越高,被选中的概率越大。 3. **信息素更新**:随着时间推移,路径上信息素的浓度逐渐减少,以防止算法陷入局部最优解中。 4. **正反馈机制**:随着更多蚂蚁经过某条路径,该路径上的信息素浓度增加,进一步吸引更多的蚂蚁选择这条路径,并最终形成最短路径。 #### 三、铁路路网模型与改进蚁群算法的应用 为了将铁路路网抽象为数学模型,通常采用带有权重的无向图(G=(V,E,W)),其中(V)表示网络中的节点集合,(E)代表节点之间的边集合,并且(W)则对应于每条边上相应的权重。基于这样的模型结构,改进蚁群算法能够更有效地解决最优路径规划问题。 ##### 改进策略 - **信息素更新机制**:改进的信息素更新方法可以更好地平衡全局搜索与局部探索,防止过早收敛到次优解。 - **路径选择规则**:引入更加灵活的概率计算公式,使蚂蚁在选择下一步路径时能够充分利用历史数据。 - **启发式因素**:除了考虑信息素外,还可以利用其他启发式信息(如距离)来提高搜索效率。 #### 四、算法组成模型 基于改进蚁群算法的铁路路网最优路径规划模型主要包含以下关键部分: - **初始化设置**:包括设定初始的信息素浓度和蚂蚁数量等参数。 - **路径选择机制**:根据当前信息素水平及启发式因素来决定下一步行动的方向。 - **信息素更新程序**:此过程分为局部更新与全局更新两个阶段,前者发生在每只蚂蚁完成一次探索后,而后者则是在所有蚂蚁完成一轮搜索之后执行。 - **终止准则**:设定迭代次数或满足特定优化条件作为算法停止的依据。 #### 五、结论与展望 通过引入改进蚁群算法来解决铁路路网中的最短路径规划问题,不仅可以提升搜索效率,并且可以得到更满意的结果。此外,该方法具备良好的适应性,能够应用于各种不同的场景中。未来的研究可能进一步探索如何结合其他启发式技术或机器学习手段以增强算法性能。
  • VBA开发中查找
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    本简介探讨在VBA环境中利用算法进行地图上两点间或多点间的最优路径寻找和数据分析的方法及应用。 rcGIS网络地图最短路径分析提供了一个类似于地图最佳路径查找和分析的源代码。该程序支持用户通过拖动来定义起始点和目的地,并能给出初次路线方案(以红色线条标识)及最佳最短路线方案(黑色线条标识)。此外,它还能计算并显示路径长度以及分析所用时间。如果目的地位于障碍物内,则会提示无可用路线。 此源代码完全由VB编写而成,未使用其他控件,因此执行效率高且查找路径速度快,并具有智能性。用户还可以自定义障碍物数量、选择是否展示初次优选路线方案及显示地图矩形区域等功能选项。该源代码对开发地图定位和公交查询系统非常有帮助。
  • 线.rar
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    本资料详细介绍了连接北京市各主要区域的地铁线路中最短的路径方案,帮助乘客高效规划出行路线。 利用C++开发的北京地铁站点最短路径查询功能包含了250个站点,并使用了Floyd算法等方法实现了高峰期与正常时段下的最短路径查询。
  • Python二手房数据可视化
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    本项目运用Python语言对南京市二手房数据进行深度分析和可视化展示,旨在揭示市场趋势并辅助决策制定。 ## 开发环境:PyCharm工具,Python3.7环境 ### 1 内容简介 首先通过爬虫采集链家网上所有南京二手房的房源数据,并对采集到的数据进行清洗;然后,对清洗后的数据进行可视化分析,探索隐藏在大量数据背后的规律;最后,采用k-means聚类算法对所有二手房数据进行聚类分析,并根据聚类分析的结果将这些房源大致分类,以概括总结全部数据。通过上述分析,可以了解目前市面上二手房的各项基本特征及房源分布情况,从而帮助购房决策。 ### 2 应用技术介绍 (1) Python网络爬虫技术:Requests、Beautifulsoup (2) Python数据分析技术:Numpy、Matplotlib、Pandas (3) k-means聚类算法 (4) 高德地图开发者应用JS API
  • 物流管理监控系统
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    本项目致力于开发一种创新性的物流管理系统,通过采用最优路径算法优化货物配送路线,并结合实时监控技术提高物流效率和准确性。 为了解决当前物流配送过程中手持终端导致的信息采集单一及成本高昂的问题,并且缺乏有效的送货监控机制,我们提出了一种基于Android系统的物流管理和监督系统。该系统利用客户的智能手机来实现对物流信息的多样化收集,并通过用户与服务器之间的互动反馈,实现了对整个配送过程的有效监控。 此外,结合了油耗、路径优化等多方面因素后,本研究还设计出一种最优路径分配算法,在确保成本效益的同时寻找最佳送货路线。经过测试验证,该系统能够提供包括货物编号和状态在内的多种查询服务,并能为物流配送作业推荐最合适的方案,从而达到了预期的设计目标。
  • 加法链算法
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    本研究设计并分析了一种基于加法链的最短路径算法,旨在提高计算效率和减少复杂度,适用于大尺度网络的数据处理。 最短加法链问题是指给定一个正整数n和一个实数x,如何用最少的乘法次数计算出xn。例如,在不增加额外乘法的情况下逐步得到x23可以按照以下顺序进行:x, x^2, x^3, x^5, x^10, x^20, x^23。 这表明为了达到目标,至少需要6次乘法操作。计算过程中使用的幂序列中的每个指数(即1、2、3、5、10、20和23)构成了一个关于整数n的加法链。在一般情况下,求解xn所需的最优幂序列会形成正整数n的一个加法链。 上述问题等同于寻找最短加法链的问题,也就是找到一种方法来表示给定的正整数n为一系列连续相加的结果,并且这个链条尽可能地短。我们称这种最小长度为l(n)。
  • 算机信号逻辑(1988年)
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    《基于计算机的铁路信号逻辑分析与设计》一书于1988年出版,专注于利用计算机技术优化铁路信号系统的逻辑分析和设计方法。书中详细探讨了如何通过先进的计算工具提高铁路信号系统的设计效率及安全性,并为工程师提供了实用的技术指南和案例研究。 本段落以铁路中的一个典型会让站为例,介绍了一种使用Petri网来描述铁路站场内部及其相互之间信号联锁及制约逻辑关系的方法,并利用可达树和可达图对所构造的Petri网模型进行了分析。文章还讨论了这一方法的应用结果。通过运用Petri网描绘铁路站场信号逻辑,不仅可以作为设计新高效站场的有效辅助手段,还可以用于现有站场的分析与验证工作。最后,本段落提出了一种计算机实现语言和具体的方法,从而能够利用计算机方便地进行辅助设计、分析及验证工作。
  • 线查询RAR
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    南京地铁线路查询RAR是一款方便实用的南京地铁出行辅助软件,内含全面的线路图、站点信息及换乘指南,帮助用户轻松规划行程。 南京地铁查询项目是一个基于C++和MFC(Microsoft Foundation Classes)技术实现的程序,能够帮助用户查询南京市内的地铁线路信息。MFC是微软提供的一套类库,旨在简化Windows应用程序开发过程,特别是在构建图形界面时非常有用。在本项目中,开发者利用了MFC提供的控件与框架来创建用户交互界面。 了解C++语言对于理解此项目的实现细节至关重要。作为中级编程语言,C++结合了C语言的高效性和面向对象的强大特性,在这个地铁查询系统里主要用于编写主要逻辑代码,包括数据处理、算法设计和功能模块开发等环节。 深入到MFC的部分来看,它是对C++的一个重要扩展,提供了一系列封装Windows API接口的类库。这使得开发者能够通过更加直观的对象导向方式来构建Windows应用程序。例如,在地铁查询系统中可能使用到了主窗口、按钮以及列表框等多种控件类型以实现用户界面。 南京地铁信息查询功能的具体实现步骤如下: 1. 数据存储:程序需要设计一个数据结构来保存有关线路和站点的信息及其相互关系,这通常可以通过定义类或结构体的形式完成。 2. 用户接口:系统提供给用户的交互方式包括输入起始站与终点或者选择特定的路线来进行搜索。MFC中的对话框和控件在此过程中扮演着接收用户指令的角色。 3. 查询算法:为了找到最短路径或者其他可能的选择方案,程序内部需要包含适当的图论算法支持,如Dijkstra或Floyd-Warshall等经典方法的应用。 4. 结果展示:查询到的结果将以列表或者地图的形式呈现给最终使用者。MFC的列表框控件可用于显示路线信息;而自定义视图类则可以用来绘制简易的地图。 为了运行该项目,需要安装支持MFC开发环境如Visual Studio,并下载解压相关文件后在该环境下进行编译执行操作即可。由于这是教学性质的设计项目,代码中可能带有帮助理解的注释说明每个部分的功能作用。对于希望进一步定制或扩展功能的学习者而言,则可以根据源码中的提示信息做出相应的调整。 这个项目提供了一个很好的学习资源平台,涉及到了C++编程、MFC应用以及实际问题解决等多个方面内容,并适合于那些想要提高自身技术水平的学生群体使用。