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基于改进遗传算法的公交车调度排班优化研究与实现方案，结合Matlab代码的设计思路和关键实现步骤。
文章目录
- 问题建模与优化目标
- 数学模型构建
- 改进遗传算法设计
- 编码与解码策略
- 动态适应度函数
- 改进遗传操作
- Matlab代码实现框架
- 主程序结构
- 关键函数实现
- 实验结果与优化效果
- 创新点总结
问题建模与优化目标
数学模型构建
公交车调度排班问题可定义为多目标组合优化问题，需平衡以下目标函数：
- 运营成本最小化：包括车辆折旧、燃油消耗、司机工资等
f 1 = ∑ i = 1 N c i ⋅ x i f_1 = \sum_{i=1}^{N} c_i \cdot x_i f1=i=1∑Nci⋅xi - 乘客等待时间最小化：根据客流分布调整发车间隔
f 2 = ∑ t = 1 T λ t ⋅ Δ t 2 2 f_2 = \sum_{t=1}^{T} \frac{\lambda_t \cdot \Delta t^2}{2} f2=t=1