Study on The Improvement of the Genetic Algorithm for Solve The Transportation Network Optimization Model

Nan Ji; Yamian Peng; Xu Wang

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Study on The Improvement of the Genetic Algorithm for Solve The Transportation Network Optimization Model

机译：求解交通网络优化模型的遗传算法改进研究

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In recent years, many urban traffic congestion has become increasingly serious in our country, the optimization of transportation network is causing more and more attention. And beijing-tianjin-hebei traffic pattern of integration has not yet formed, three traffic cooperation faces real obstacles. Therefore, this paper proposed construction and research of the multi objective optimization model of traffic integration in Beijing, Tianjin and Hebei. Firstly, Traffic network optimization model is established, from the traditional network planning model in network planning multi-objective optimization model is deduced, The improved model can reflect the reality better than traditional models. For transportation network reconstruction of beijing-tianjin-hebei region investment decision to provide the reference. Secondly, the improved hybrid parallel genetic algorithm is used to solve multi-objective network optimization model, namely the stability in multi-objective optimization is put forward under the framework of public transport network optimization model and its solution of multiobjective algorithm. Finally, the feasibility of the improved genetic algorithm is verified by numerical simulation.

机译：近年来，我国许多城市交通拥堵状况日益严重，交通网络的优化引起越来越多的关注。而京津冀交通一体化的格局尚未形成，三大交通合作面临真正的障碍。因此，本文提出了京津冀交通一体化多目标优化模型的构建与研究。首先，建立交通网络优化模型，从传统的网络规划模型中推导出网络规划的多目标优化模型，改进后的模型比传统模型能更好地反映现实情况。为京津冀地区交通网络改造投资决策提供参考。其次，使用改进的混合并行遗传算法求解多目标网络优化模型，即在公交网络优化模型及其解决方案的框架下，提出了多目标优化的稳定性。最后，通过数值仿真验证了改进遗传算法的可行性。

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来源
《Journal of Residuals Science & Technology》 |2016年第6期|共页
作者
Nan Ji; Yamian Peng; Xu Wang;
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中图分类废物处理与综合利用;
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