TY -的A2 -巴斯,亚历山大AU -雅司病,艾哈迈德Tarajo AU - Lee Lai很快PY - 2019 DA - 2019/12/31 TI -混合微分Evolution-Particle群优化算法对多目标城市交通网络设计问题齐次公交车SP - 5963240六世- 2019 AB -本文认为城市交通网络设计问题(UTNDP)处理建设一套高效的交通路线和相关的服务频率在现有的道路网络。UTNDP是一个np难问题,表现为一个巨大的搜索空间,自然多目标和多约束的评估候选路线集可以耗费时间和挑战性。提出了一种混合微分进化粒子群优化(DE-PSO)算法来解决UTNDP,目标同时优化路由配置和服务频率与特定目标在减少乘客和运营商的成本。计算实验是进行基于Mandl的瑞士著名的基准数据网络和一个大型数据集的里维拉城市的公共交通系统,乌拉圭北部。提出的混合算法改进的计算结果在大多数以前的研究获得的基准。从多目标的角度优化,提出的混合算法能够产生一个多样化的nondominated解决方案,考虑到乘客和运营商的成本是相互冲突的目标。SN - 1024 - 123 - 2019/5963240 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2019/5963240——摩根富林明——数学问题在工程PB - Hindawi KW - ER