[发明专利]基于启发式算法的公交系统月计划排班算法

摘要

本发明涉及公交系统月计划排班领域，尤其为基于启发式算法的公交系统月计划排班算法，该算法包括以下几个步骤：(1)参数设置；(2)向量编码；(3)产生初始随机解向量集群；(4)解向量评价；(5)解向量保留策略；(6)解向量之间的更新；(7)解向量自身的更新；(8)终止判断。本发明，通过结合机器学习和启发式算法将从大量月计划学习得到的特征数据整合到启发式的算法中，基于启发式算法的公交系统月计划排班算法可以保证高效与合理性的基础上得到大量优质的公交系统月计划排班；增强公交系统的月计划排班的科学性与合理性，最终达到对公交系统资源的充分利用和解决排班难问题的目的。

主权项

1.基于启发式算法的公交系统月计划排班算法，其特征在于，该算法包括以下几个步骤：(1)参数设置：通过对大量的月计划排班进行机器学习获得月计划特征，将其转为智能算法的进行月计划优化的参数；(2)向量编码：一个解向量的长度为|I|*|J|，即包含元素的个数为|I|*|J|；每一个元素代表具体的任务，任务序号用实数表示；(3)产生初始随机解向量集群：根据上述解向量编码方案易知总的可行解向量的数目为(|J|)|I|；算法的初始解向量集群从中随机产生一组；(4)解向量评价：根据问题的目标函数来定义；(5)解向量保留策略：采取精英保留策略，寻找最优解；(6)解向量之间的更新：通过一定概率交换解向量之间的部分元素，该操作产生成新的解向量；(7)解向量自身的更新：通过一定概率替换向量自身的元素，该操作的目的是为了避免原问题陷入局部最优解，不能获得原问题的全局最优解；(8)终止判断：如果迭代次数K达到了最大迭代次数则停止运算，同时取相应的适应度值最高的解向量所对应的解作为原问题的最优解；否则，令k＝K+1，并转向步骤(4)。