摘要：為了提高公共自行車的使用效率和用戶滿意度水平,保證國(guó)內(nèi)公共交通服務(wù)的合理運(yùn)行與發(fā)展,根據(jù)公共自行車用車峰時(shí)和谷時(shí)的不同調(diào)度目標(biāo),建立兩時(shí)期車輛調(diào)度模型。用車谷時(shí)以調(diào)度車路徑最短為優(yōu)化目標(biāo),用車峰時(shí)以用戶滿意度最高為優(yōu)化目標(biāo)。融合遺傳算法(Genetic Algorithm, GA)和蟻群算法(Ant Colony System, ACS),形成遺傳混合蟻群算法(Genetic HybridAnt Colony System Algorithm, GA-ACS),并將融合后的算法應(yīng)用于調(diào)度模型中,以提升獲得優(yōu)化的車輛調(diào)度方案的求解速度和質(zhì)量。群智能算法在不同數(shù)據(jù)集上的性能比較結(jié)果表明,與傳統(tǒng)蟻群算法相比,遺傳混合蟻群算法在求解速度和求解質(zhì)量上都有更好的表現(xiàn),在較短的時(shí)間內(nèi)至少可以縮短10%的調(diào)度路程,因此該算法模型可以用于解決實(shí)際的公共自行車調(diào)度問(wèn)題。