城市軌道交通乘務(wù)排班優(yōu)化方法.pdf

1、乘務(wù)員排班優(yōu)化問題廣泛存在于航空、鐵路及城市交通等多個領(lǐng)域，如何合理地進(jìn)行乘務(wù)排班以減少運營中乘務(wù)費用支出和提高運營效益一直是交通運輸公司面臨的重要問題。對我國快速發(fā)展的城市軌道交通系統(tǒng)，在給定行車計劃表和乘務(wù)任務(wù)約束條件的基礎(chǔ)上，制定適合我國城市軌道交通運輸系統(tǒng)的乘務(wù)員排班方案，具有很大的應(yīng)用價值。
　　 本文提出滿足乘務(wù)任務(wù)約束條件的任務(wù)樹生成算法，保證乘務(wù)員同站點換乘、換乘休息時間、連續(xù)工作時間、總休息次數(shù)滿足乘務(wù)任務(wù)約束

2、條件。提出一種基于遺傳算法的混合啟發(fā)式算法：設(shè)計一種初始種群生成方法，使用迭代啟發(fā)式搜索策略保證初始種群的優(yōu)良性，隨機(jī)生成策略保證初始種群的多樣性；選擇算子基于輪盤賭策略挑選出不同的雙親個體；交叉算子依據(jù)貪婪和隨機(jī)思想，迭代地構(gòu)造子代染色體；變異算子應(yīng)用擾動策略，提高種群多樣性。引入隱式基因擴(kuò)大算法搜索空間、避免算法“早熟”，基因參與進(jìn)化但在解碼時不表達(dá)，有效地保存父代的優(yōu)良基因。采用基于換入換出的鄰域變換局部搜索策略提高算法收斂速度，

3、使用多種評價指標(biāo)和懲罰函數(shù)來引導(dǎo)搜索路徑和加速種群中個體的進(jìn)化，提高算法獲取全局最優(yōu)解的能力。
　　 將所提出算法與目前最好的兩個算法（BeCh和Meta_ RaPS）進(jìn)行比較，實驗結(jié)果表明：所提出算法在解的質(zhì)量（ARPD）、算法穩(wěn)定性（STD）、最優(yōu)解獲取能力（OPT）三個指標(biāo)上都好于另外兩種算法；在運行時間上比Meta_ RaPS少得多，但比BeCh多。因此，所提出的算法可以在離線情況有效地解決城市軌道交通乘務(wù)排班優(yōu)化問題。