改进蚁群算法在公交出行路线规划中的研究与应用

摘要

随着人们生活质量的提高，城市居民出行变得越来越频繁，然而目前我国的公共交通问题是一项非常复杂的问题，如何能够平衡公交网络，解决客流量大，交通拥堵问题是国内研究的重点。为了更好的提高公交服务的质量，为乘客出行提供更全面的公交信息，论文提出了基于当前公交网络的阻塞值，判断当前路线是否拥堵，研究如何快速高效的寻找出最优的乘车方案。针对公交路线中最短路径查询问题，论文提出了一种状态转移控制参数q0的改进蚁群算法，并将算法应用到最短路径问题上。具体研究工作和成果如下：
　　首先，论文对蚁群算法进行了研究，给出了算法步骤以及参数选择，并且指出了基本的蚁群算法在解决最短路径问题时存在的优点及缺陷，并针对基本蚁群算法存在的计算效率低，容易陷入局部最优解等问题进行分析，提出了改进的蚁群算法，信息素的局部以及全局更新策略，并且引入了状态转移控制参数q0，使蚁群算法在解决最短路径问题上性能得到改善。本文对改进的蚁群算法进行了仿真实验，通过优化前后对比实验得出：改进后的算法不仅迭代次数与迭代时间减少，而且最短路径的长度也得到了优化，提高了系统的整体性能。
　　其次，在改进蚁群算法的基础上，设计了客户移动端和web管理端的公交出行路线规划原型系统。客户移动端采用C/S模式，结合SQLite进行数据存储。Web管理端采用B/S模式，采用SQL Server作为后台数据库，用户通过浏览器访问系统可以进行有效的数据管理操作。通过对系统用例分析，得出了系统功能架构，并对系统进行概要设计，包括系统的整体架构、系统整体流程以及数据库的设计，并详细设计系统基于改进蚁群算法的路线查询功能、最少换乘查询功能、以及地图显示等功能模块。论文利用百度地图的API接口，结合百度地图对地图显示功能模块进行开发，将最终查询结果在百度地图上显示，使得结果更为直观。
　　最后，通过实验验证，改进的蚁群算法在公交出行路线规划设计中的应用能够快速高效的找出最优的乘车方案，提高了查询效率。

目录

声明

1 绪论

1.1 论文的研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文研究的主要内容

1.4 论文组织结构

2 相关理论分析

2.1 公交网络分析

2.2 公交出行心理研究

2.3 最短路径算法

2.4 本章小结

3 蚁群算法的分析与改进

3.1 蚁群算法分析

3.2 改进的蚁群算法

3.3 仿真结果分析

3.4 本章小结

4 公交出行路线规划系统分析

4.1 系统分析

4.2 系统功能需求分析

4.3 系统非功能性需求

4.4 系统概要设计

4.5 本章小结

5 系统主要功能的详细设计

5.1 基于客户端的核心功能模块设计

5.2 Web管理端的核心功能模块设计

5.3 本章小结

6 论文总结与展望

6.1 论文总结

6.2 工作展望

参考文献

致谢

攻读硕士期间的主要成果