1、“.....营运成本公交公司的营运成本可表示为线路总发车次数与单位次数营运成本积的形式那么目标函数为为了建立易于求解的优化模型。我们将该公交该线路的发车时段分为高峰时段和平峰时段。其中那么天的费用损失函数以满载率不低于为约束条件以上数学模型中符号说明如下表所示遗传算法的设计操作算子改进复制在运营商选择方面，通过优胜劣汰的复制操作，引导集团向适应环适应遗传算法及应用重庆师范大学学报。目标函数及约束条件在现实公交调度中，公交车调度优化模型的目标函数需要考虑两个方面，从乘客的角度需要最大程度上减少乘客因等车所消耗的费用损失增加发车次数。另方面需要最大程度上減少公交公司的运营成本减少发车次数。以此为目标建立模型。基于改进遗传算法的公交调度优化设计论文原稿......”。

2、“.....李欣然发车间隔分钟在高峰时间分钟在高峰时间，所以发车车次次平均满座率，公司运营成本节约，乘客满意度提高。结语本文對拉萨市公交线路的公交调度进行了研究，建立了该线路公交调度优化的数学模型，利用改进后的遗传算法得到了该线公交调度的最优发车时间间隔和最优公交调度数量。数据表明，优化后的公交调度机制可以提高乘客满意度，有效降低公交成本。本文建立的公交调度优化数学模型对于其他线路的公交调度在个时段内不会频繁更换，将该线路天的发车时段用高峰时段平峰时段进行标记，如表所示。高峰时段的划分为总个小时。平峰时段的划分为，总个小时，见表。根据建立的公交优化数学模型，采用改进过后的遗传算法进行实例仿真。主要参数出发间隔的变化间隔，该值为的整数倍。初始种群大小，交叉概率，变异概率，最大迭代次数......”。

3、“.....平均适应度权重系数。高峰时段成本损失的权重系数是通过工具并利用遗传算法求解商旅问题，输出其当前最优值以及当前平均目标值的线性图，图中可看出在前十次迭代过程中，当前最优值与平均最优值的下降速度几乎相同，在迭代次以后平均最优值呈现稳态分布而最优值呈现缓慢下降趋势。由此可得，以当前最优值与平均作为参考是不合理的。改进如下本文引入理想状态下目函数最大适应度设为，为将约束在内采用倒数形式，已知互成倒数的两个数线性关系自适应遗传算法及应用重庆师范大学学报。其中与遗传进化代数成反比关系，随着遗传进化代数的增加，的值减小与群体平均适应值的好坏有关系，群体平均适应值越好，的值越小，见图。关键词遗传算法公交调度优化设计长期以来，我国许多城市公交企业主要依靠管理者的经验和制定公交运营计划者的直觉，导致公交运营水平和服务质量低下......”。

4、“.....参考文献，是，平峰时段，高峰时段到达率，平峰时段，高峰时段公交公司的成本消耗的加权系数是，高峰时段乘客的成本损失的加权系数是。平峰时段公交公司费用消耗的加权系数是，平峰时段乘客登车的费用损失加权系数。最后通过仿真得到了拉萨市公交的最佳发车时间间隔。高峰时段的最佳发车时间间隔为分钟，平峰时段的最佳发车时间间隔为分钟。考虑到实际时间间隔通常是的倍数，和每日计划不会改变，最终获得最优出发时间间关系呈反比，同时我们要求变异率随着迭代逐渐减小。因此最终以作为参考。这样更好的保证了自适应变异率与迭代过程的联系。同时引入王倩等，用分位间距替换自适应交叉和变异概率中的固定参数。改进遗传算法流程如图实例分析本研究以拉萨市公交线路为研究对象，对该线路发车时刻表进行优化。如图所示是该线路每日的平均客流变化情况......”。

5、“.....又考虑到，公交发车天内的发车间基于改进遗传算法的公交调度优化设计论文原稿通企业的经济效益。因此，对公交调度的研究可以为现代公共交通提供技术支持和服务保障，实现公交调度运行的高效高效，提供准时快捷舒适的服务，提高公共交通的吸引力，提高企业经济效益，促进居民出行。其中与遗传进化代数成反比关系，随着遗传进化代数的增加，的值减小与群体平均适应值的好坏有关系，群体平均适应值越好，的值越小，见图。靳雁霞量子行为粒子群优化算法在公交调度优化中的应用计算机系统应用杨海荣基于改进遗传算法的公交车辆调度优化长沙理工大学学报丁勇，姜枫，武玉艳遗传算法在公交调度中的应用计算机科学任传祥，郇宜军，尹唱唱基于遗传禁忌搜索算法的公交调度研究山东科技大学学报崔珊珊遗传算法的些改进及其应用中国科学技术大学，王倩，李风军改进的交车只运行条公交线路上......”。

6、“.....目标函数及约束条件在现实公交调度中，公交车调度优化模型的目标函数需要考虑两个方面，从乘客的角度需要最大程度上减少乘客因等车所消耗的费用损失增加发车次数。另方面需要最大程度上減少公交公司的运营成本减少发车次数。以此为目标建立模型。基于改进遗传算法的公交调度优化设计论文原稿尹诗德基于模拟退火的混合布谷鸟算法求解公交调度问题华南理工大学，李欣然发车间隔分钟在高峰时间分钟在高峰时间，所以发车车次次平均满座率，公司运营成本节约，乘客满意度提高。结语本文對拉萨市公交线路的公交调度进行了研究，建立了该线路公交调度优化的数学模型，利用改进后的遗传算法得到了该线公交调度的最优发车时间间隔和最优公交调度数量。数据表明，优化后的公交调度机制可以提高乘客满意度，有效降低公交成本......”。

7、“.....将该线路天的发车时段用高峰时段平峰时段进行标记，如表所示。高峰时段的划分为总个小时。平峰时段的划分为，总个小时，见表。根据建立的公交优化数学模型，采用改进过后的遗传算法进行实例仿真。主要参数出发间隔的变化间隔，该值为的整数倍。初始种群大小，交叉概率，变异概率，最大迭代次数。迭代次数权重系数，平均适应度权重系数。高峰时段成本损失的权重系数。通过工具并利用遗传算法求解商旅问题，输出其当前最优值以及当前平均目标值的线性图，图中可看出在前十次迭代过程中，当前最优值与平均最优值的下降速度几乎相同，在迭代次以后平均最优值呈现稳态分布而最优值呈现缓慢下降趋势。由此可得，以当前最优值与平均作为参考是不合理的。改进如下本文引入理想状态下目函数最大适应度设为，为将约束在内采用倒数形式......”。

8、“.....数学模型的建立模型假设公交调度的数学模型主要是对实际公交调度问题的抽象和概括，因此不可能充分考虑所有复杂的外部因素，必须对外部因素进行合理限制。公交调度模型具有复杂受多种外部因素影响的特点。本文做出以下假设本文的研究对象是拉萨公交线路，发车不考虑重复路线忽视客流客观原因造成的统计误差公交车辆为同车型，且公交车运行情况良好乘客到达站点数量服从均匀分布公境的方向发展。在迭代初期，整个搜索空间分布着群体中的每个个体。这时，优秀的个体在整个搜索空间中所占的比例很小，所以这个时候的选择机制应是宽松的。随着迭代的进行，在迭代的后期，优秀个体在搜索空间中占有很大比例，选择机制应严格，从中选出最优秀的个体。单的选择机制是不合理的，应该随着遗传迭代来改变。本文首先计算个体适应度值......”。

9、“.....然后利用精英保留政策保留。即从优秀题的抽象和概括，因此不可能充分考虑所有复杂的外部因素，必须对外部因素进行合理限制。公交调度模型具有复杂受多种外部因素影响的特点。本文做出以下假设本文的研究对象是拉萨公交线路，发车不考虑重复路线忽视客流客观原因造成的统计误差公交车辆为同车型，且公交车运行情况良好乘客到达站点数量服从均匀分布公交车只运行条公交线路上，且只考虑单程车运行单位时间内乘客消耗的费用是固定的单位乘次公交车雁霞量子行为粒子群优化算法在公交调度优化中的应用计算机系统应用杨海荣基于改进遗传算法的公交车辆调度优化长沙理工大学学报丁勇，姜枫，武玉艳遗传算法在公交调度中的应用计算机科学任传祥，郇宜军，尹唱唱基于遗传禁忌搜索算法的公交调度研究山东科技大学学报崔珊珊遗传算法的些改进及其应用中国科学技术大学，王倩，李风军改进的自也有定的积极意义......”。