定制公交是在满足乘客多元化出行需求的导向下，根据乘客需求，在特定时间、地点接送乘客的一种创新公交服务模式。为满足乘客多元化的定制需求，提高定制公交的时效性和舒适性，需要采用遗传算法解决此类组合优化问题。

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概述

定制公交作为常规公交的补充，通过遗传算法等技术满足乘客不同场景下的精准需求，遗传算法是一类借鉴生物界自然选择和自然遗传机制的随机搜索算法，是一种有效解决最优化问题的方法。遗传算法采用概率化的寻优方法，能自动获取和指导优化的搜索空间，自适应地调整搜索方向，不需要确定的规则，算法包括编码、初始群体、适合度函数、遗传操作和控制参数。

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遗传算法的主要流程

首先建立目标函数对模型进行设计，通过二进制编码形式进行初始化，然后计算适度值并选择新的临界种群，根据交叉、变异对其进行适度值计算，最后根据适度值筛选出最优结果。

编码：编码是应用遗传算法的基本工作，也是设计遗传算法时的一个关键步骤。编码方法影响到交叉算子、变异算子等遗传算子的运算方法，很大程度上决定了遗传进化的效率，常见的编码方法包括二进制编码、浮点编码、字符编码和顺序编码。产生初始种群：初始种群随机生成的方法取决于编码方法，首先尽量把握最优解在整个问题空间所占的分布范围，然后将初始种群设置在该分布范围内。

适应度函数：适应度函数的选取直接影响到遗传算法能否找到最优解，遗传算法以适应度函数为依据，利用种群个体的适应度进行搜索。适应度是描述个体性能的主要指标，根据适应度的大小，对个体进行优胜劣汰，适应度是驱动遗传算法的动力。

选择策略：选择群体中最优的个体产生新的种群，遗传算法使用选择算子对种群中的个体进行操作，根据个体适应度值的大小进行选择，适应度高的个体大概率被遗传到下一代种群中。

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定制公交算法设计

定制公交根据算法步骤合理解决线路开通、排班等问题，需要将人、车、路等因素考虑进去，运用科学算法解决公交调度问题。后台通过大数据分析，自动规划匹配线路，同一时段同一方向达到标准即可开线，同时对运营线路类型、站点设置、车型等信息进行分析，确定开通线路。线路运营过程中需要不断对线路进行评估优化。通过一系列算法生成合理的行车时刻表，行车时刻表决定了某条线路一天发出的班次总数，给出了每个班次的到离站时间，决定了主站发车的时间间隔，因此也就决定了乘客的平均候车时间，对乘客的服务质量有着很大的影响。

适应度计算公式：f(x)=x*sin(10*π*x)+2

选择策略概率公式：

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结论

定制公交能够满足乘客多元化出行需求，提升公交服务质量的同时，有效提高公交分担率，缓解交通拥堵，随着信息化技术的发展和算法的不断优化，基于遗传算法的定制公交设计会更完善，更能最大化满足乘客出行需求。