[发明专利]基于改进型NSGA II的停车点位置规划方法

摘要

随着共享单车的风靡全球，其表现出来的问题也日益严重，单车乱停乱放，占用人行道、机动车道等地方，造成很多地方拥堵，甚至交通事故的发生，因此一个有效的单车停车点规划显得尤为重要。为了解决这一问题，本发明在传统的遗传算法的基础上，提出了一种基于改进型NSGA Ⅱ的停车点位置规划方法，创建新的选址模型，采用带精英策略的非支配快速排序方法求解多目标优化问题，解决了传统多目标优化线性加权权重分配不均导致最优解偏差大的问题，同时采用改进的SBX交叉算子和变异算子克服了传统算子全局搜索能力差和不能保持种群多样性的缺点，实现所有停车点到其服务的需求点的总距离和所有停车点的总造价最小。

主权项

1.基于改进型NSGA II的停车点位置规划方法，其特征在于，步骤如下：(1)初始化：分别设置需求点、停车点的数量，初始化需求点坐标，分别设置种群数量、进化代数、停车点间隔距离，并且随机生成停车点坐标构成初始种群；(2)快速非支配排序生成第一代子群：以所有停车点到其服务的需求点的总距离和所有停车点的总成本为优化目标，构建选址模型；将步骤(1)初始化的数据通过所述选址模型求解所述所有停车点到其服务的需求点的总距离和所有停车点的总造价；以所求得的总距离和总成本为标准通过快速非支配排序把种群分层，并为所有个体赋予非支配序值rank，距离最短和造价最低的个体排在第一层，即非支配序值rank最小的层，以此类推，最后得到分层后的种群Ci，同一层内的个体具有相同的非支配序值rank；(3)二元锦标赛选择：对分层后的种群，随机选择二个个体进行比较，非支配序值rank越小表示个体越优秀；如果非支配序值rank相同，则比较它们的拥挤距离，优先选择拥挤距离较大的个体；对全部个体采用上述二元锦杆赛选择方法把优秀个体选择出来；(4)对步骤(3)选择出来的优秀个体作为父代种群依次进行交叉和变异操作生成子代种群Di；(5)把分层后的种群和子代种群合并成一个新的临时种群；(6)对步骤(5)得到的新的临时种群通过快速非支配排序重新进行分层，得到一个分层的临时种群Ri，并且计算出每个个体的拥挤距离；(7)对种群Ci、子代种群Di和临时种群Ri进行精英策略选择以组成新的种群Ci+1，首先淘汰种群Ci中不可行的个体，然后把所有种群按照非支配序值rank从低到高的顺序填充Ci+1，直到达到某一层Fi填充时出现超过步骤(1)设置的种群大小时，对Fi依据拥挤距离由大到小填充满种群Ci+1，得到一个与初始种群数量一致的新的种群；(8)循环上述步骤(3)直步骤(7)至完成所有进化代数，得到最优解。