城市轨道交通网络的优化模型,关于免费城市轨道交通论文范文在这里免费下载与阅读,为您的城市轨道交通相关论文写作提供资料。
城市轨道交通论文参考文献：
摘 要：本文以城市轨道交通网络建设问题为研究对象,将交通线路合理性和可达性作为限制条件,建立交通网络的多目标优化模型.此模型以总出行时间最少、线路总长度最小以及总换乘次数最少为目标建立多目标函数,并对模型进行求解.该模型可对可能的轨道交通线路进行筛选,做到到最优的线路网络布局.
关键词：城市轨道交通 优化模型 多目标函数
中图分类号：U239.5 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2018）03（b）-0023-02
随着科技的进步,城市轨道交通在公共交通中的重要性越来越高.20世纪至今,国内城市纷纷开展轨道交通的研究,取做到了不错的研究成果.本文通过分析轨道交通的特点,构建模型优化轨道交通的线路布局.
1 模型建立
1.1 模型目标及限制条件
1.1.1 模型目标.
目标Ⅰ：总轨道交通出行时间最少,即
式（1）中,为地区和之间的客流；为在其路径上所需时间.
目标Ⅱ：总的轨道交通线路长度最小,即
式（2）中：为交通线路；为二进制变量；1代表选择线路,0则不选.
目标Ⅲ：总换乘次数最少,即
式中：为总的换乘次数.
本文采取线性加权方法求解多目标规划模型,此目标函数则为：
其中：为线路总长度的权重；为总换乘次数的权重.
1.1.2 限制条件
将轨道交通的线路合理性和可达性考作为限制条件.
（1）轨道交通线路合理性.
其中：和分别为线路总长度最小值和最大值.
（2）任意两主要交通区域之间可达性：
1.2 路径
（1）直达路径如图1所示.
（2）换乘路径如图2所示.
2 模型求解
对此模型选取遗传算法求解.
2.1 编码与解码
采用0-1编码,假设备选轨道线路有条,代码依次为,染色体长度为.用“1”表示选择该线路,”0“表示不选该线路.
2.2 适应度函数
令为适应度函数.为第个个体的适应度,为目标函数最大值,为第个个体目标函数值.
2.3 限制条件处理
从群体中挑选两个个体,按以下规则进行比较.
（1）两个体均为可行解,适应度更大的更大概率进入下一代.
（2）两个体为一可行解和不可行解,可行解更大概率进入下一代.
（3）两个体均为不可行解,更接近最大适应度值的更大概率进入下一代.
2.4 遗传算法流程
（1）初始化种群数目、染色体长度、迭代总代数、交叉概率和变异概率.
（2）随机产生初始种群,迭代次数设为1.
（3）做到出各个个体對应的解,代入模型中做到到对应的路径二进制码,解码后再计算每个个体的适应度.比较个体适应度值,若迭代次数,则输出适应度值最小个体,否则进入下一步.
（4）使用精英机制,直接选择前代最优个体.
（5）两个不同的染色体根据交叉概率按照某种方式交换其部分基因.
（6）基因根据变异概率,进行变异,迭代次数,做到到新种群,并转到第三步.
3 结语
以总出行时间最少、出行线路总长度最小及总换乘次数最少为优化目标,将交通线路合理性和可达性做为限制条件,建立了城市轨道交通网络优化模型.该模型为多目标优化函数,为城市轨道交通网络的优化提供了理论建议.
参考文献
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结论：适合不知如何写城市轨道交通方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于城市轨道交通论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
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