文献

J-GLOBAL ID：201902219393850101   整理番号：19A1991755

遺伝的ハイブリッドアリコロニーアルゴリズムに基づく公共自転車スケジューリング研究【JST・京大機械翻訳】

Public Bicycle Scheduling Based on Genetic Hybrid Ant Colony System Algorithm

著者 (6件)： Cui Yuanyang (南京航空航天大学金城学院机電工程与自動化学院,江蘇 南京,211156) ,  Xing Xiaohong (南京航空航天大学金城学院机電工程与自動化学院,江蘇 南京,211156) ,  Chen Siyao (南京航空航天大学金城学院航空運輸与工程学院,江蘇 南京,211156) ,  Wen Kai (南京航空航天大学金城学院机電工程与自動化学院,江蘇 南京,211156) ,  Qin Xianhui (南京航空航天大学金城学院机電工程与自動化学院,江蘇 南京,211156) ,  Lou Bokai (南京航空航天大学金城学院机電工程与自動化学院,江蘇 南京,211156)
資料名： Jiaotong Yunshu Yanjiu  (Jiaotong Yunshu Yanjiu)
巻： 5  号： 2  ページ： 17-27  発行年： 2019年 
JST資料番号： C3451A  ISSN： 1002-4786  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 公共自転車の使用効率とユーザー満足度レベルを高めるため、国内公共交通サービスの合理的な運行と発展を保障し、公共自転車用車ピーク時と谷時の異なるスケジューリング目標に従って、2時期の車両スケジューリングモデルを構築した。最適化目標として車線を最短に利用し,そして,最適目標として利用者満足度を,車両ピークを用いるとき,最適化目標とした。遺伝的アルゴリズム(GeneticAlgorithm,GA)とアリコロニーアルゴリズム(AntColonySystem,ACS)を融合した。遺伝ハイブリッドアリコロニーアルゴリズム(GeneticHybridAntColonySystemAlgorithm,GA-ACS)を形成し、融合後のアルゴリズムをスケジューリングモデルに応用した。最適化車両スケジューリング方式の解決速度と品質を向上した。異なったデータセットに関する群知能アルゴリズムの性能比較結果は,遺伝的アルゴリズムが,従来のアントコロニーアルゴリズムと比較して,解決速度と解決品質においてより良い性能を持ち,より短い時間において,少なくとも10%のスケジューリング経路を短縮できることを示した。したがって,このアルゴリズムは,実際の公共自転車スケジューリング問題を解くのに用いることができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデル ,  *アルゴリズム ,  最適化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  公共輸送 ,  *スケジューリング ,  *自転車 ,  *遺伝 ,  品質
準シソーラス用語： 蟻コロニー ,  群知能 ,  *アントアルゴリズム ,  輸送スケジューリング ,  ユーザ満足 ,  利用効率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 遺伝 ,  アリコロニーアルゴリズム ,  自転車 ,  スケジューリング ,  研究