改进正余弦优化算法及在公交排班模型中应用

《改进正余弦优化算法及在公交排班模型中应用》是一篇结合智能优化算法与公共交通调度问题的学术论文。该论文旨在通过改进经典的正余弦优化算法（SCA），提高其在解决实际问题中的性能，并将其应用于公交排班模型，以提升公交系统的运行效率和乘客满意度。

正余弦优化算法是一种基于种群的元启发式优化算法，它模拟了正弦和余弦函数的周期性变化来更新解的位置，具有结构简单、参数少等优点。然而，传统的SCA在处理复杂优化问题时，容易陷入局部最优，收敛速度较慢，且对高维问题的适应性较差。因此，本文针对这些问题提出了改进策略。

在改进方法中，作者引入了动态调整机制，使算法能够根据迭代次数自动调整搜索步长，从而增强全局搜索能力。同时，为了防止算法过早收敛，论文中还加入了变异操作，使得个体在搜索过程中保持多样性。此外，通过引入自适应权重因子，进一步提升了算法的收敛精度和稳定性。

在算法改进的基础上，论文将改进后的正余弦优化算法应用于公交排班模型中。公交排班是一个典型的组合优化问题，涉及到车辆调度、时间安排、线路设计等多个方面。合理的排班方案可以有效减少空驶率、降低运营成本，并提高乘客的出行体验。

为了构建公交排班模型，论文首先定义了目标函数，包括最小化车辆使用数量、最短总行驶距离、最小化乘客等待时间等。随后，将这些目标转化为数学表达式，并利用改进后的SCA进行求解。实验部分采用真实城市的公交数据进行测试，验证了算法的有效性和实用性。

研究结果表明，改进后的正余弦优化算法在多个测试案例中均优于传统SCA和其他经典优化算法，如粒子群优化算法（PSO）和遗传算法（GA）。具体而言，改进后的算法在收敛速度、解的质量以及稳定性方面都有显著提升。这表明该算法在处理公交排班这类复杂优化问题时具有良好的应用前景。

此外，论文还对不同参数设置下的算法表现进行了分析，探讨了参数对算法性能的影响。结果表明，动态调整机制和变异操作是提升算法性能的关键因素。同时，作者指出，在实际应用中，还需考虑更多现实约束条件，如司机的工作时间、车辆维护周期等，以进一步完善公交排班模型。

综上所述，《改进正余弦优化算法及在公交排班模型中应用》一文不仅为正余弦优化算法提供了有效的改进方案，而且展示了其在公共交通调度领域的实际应用价值。该研究对于推动智能优化算法在交通管理中的应用具有重要意义，也为未来相关研究提供了新的思路和方向。