班车服务系统扩展到多场景（穿梭车、周转车）的升级过程中，遗传算法和蚁群算法的实现示例

班车服务系统扩展到多场景（如办公场地穿梭车、周转车）的升级过程中，遗传算法（GA）和蚁群算法（ACO）实现协同优化，代码示例如下：

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一、​​算法选择与场景适配​​

1. ​​遗传算法：全局调度优化​​

• ​​适用场景​​：多车辆类型（班车、穿梭车、周转车）的协同调度、时间窗约束（如会议通勤时间）、资源分配（如车辆容量限制）。
• ​​核心逻辑​​：通过染色体编码表示调度方案，利用选择、交叉、变异操作生成新解，逐步逼近最优调度序列。
• ​​Java代码示例（多车辆调度）​​：

  // 染色体编码：基因表示车辆ID，顺序表示调度顺序
  class Chromosome {
      int[] genes; // 如 [101, 202, 101](@ref)表示车辆101执行任务1，车辆202执行任务2，车辆101执行任务3
      double fitness; // 适应度（如总行驶距离的倒数）
  
      // 适应度计算：考虑时间窗、车辆容量、任务完成率
      public void calculateFitness(List tasks, List vehicles) {
          double totalDistance = 0;
          for (int i = 0; i < genes.length; i++) {
              Vehicle v = vehicles[genes[i](@ref)];
              Task t = tasks[i](@ref);
              if (v.isAvailable(t.startTime, t.endTime) && v.capacity >= t.passengerCount) {
                  totalDistance += calculateRouteDistance(v.currentLocation, t.pickupPoint);
              } else {
                  fitness = 0; // 惩罚不可行解
                  break;
              }
          }
          fitness = 1 / totalDistance;
      }
  }

2. ​​蚁