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摘要
为满足出行者日益增长的出行需求，提供针对多种交通模式的个性化路径规划方案。本文提出采用动态阈值化法的个性化出行需求评价值模型；通过IC卡刷卡数据模拟公交时刻表，建立基于模拟时刻表的多模式公交路网模型；设计深度优先搜索-遗传算法(depth first search-genetic algorithm，GA-DFS)，提出基于深度优先搜索算法的初始种群产生策略和两点变异操作。最后，假设了三种不同出行需求的出行场景，将青岛市崂山区的多模式公交路网数据应用于模型和求解算法中，并与使用较广的模拟退火-遗传算法(GA-SA)进行对比分析。仿真结果表明：所提出的算法与模拟退火-遗传算法相比，平均迭代次数减少了42%、寻优能力提高了50%，并且可以提供基于乘客多种出行需求的路径规划方案。
- 出版日期2022-3-18
- 单位北方工业大学; 北京航天测控技术有限公司
