【摘 要】
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针对轻轨车辆在指定两站进行任务分节具有多样性,论文采用人工智能直观启发确定了任务分节及配对的基本模型.建立了任务配对的目标函数和约束函数,保证不同车之间的2节任务配
【机 构】
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北京交通大学机械与电子控制工程学院
【基金项目】
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天津滨海轨道交通有限公司资助项目
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针对轻轨车辆在指定两站进行任务分节具有多样性,论文采用人工智能直观启发确定了任务分节及配对的基本模型.建立了任务配对的目标函数和约束函数,保证不同车之间的2节任务配对后,换乘时上下车在同一站,时间在0.5至2小时之间,且使全部配对任务中换乘休息的总时间最短.设计了有效的"自交叉"GA算法,优化出各车的任务分节及其配对组合方法.算法对于日分多节任务、多换乘位置点的任务分节配对的排班问题具有一般适应性.此算法在天津轻轨运用管理信息系统中得到了良好的应用验证.
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