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A decentralised genetic algorithm with sub-objectives for the transit network design problem
DOI:10.1016/j.cor.2025.107191.png)
摘要
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• 构建了一种面向公共交通的具有子目标的遗传算法(GASO)。
• GASO利用优质解的特征作为独立的子目标。
• GASO能够帮助决策者展示多个有前景的解决方案。
• GASO将TNDP的基准解提高了最高2%。
• 进一步研究表明,GASO在更复杂的案例研究中同样有效。
期刊
C
IF:
4.3
论文数:
6.5K
被引数:
1.8W
机构
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