一种改进蚁群优化算法的仿真研究

针对蚁群优化算法存在容易陷入局部最优、收敛速度慢、参数设置复杂等缺点,提出了一种改进的蚁群优化算法,研究了伪随机比例转移规则中参数 的取值方法,并对信息素的取值方式和信息素的更新规则进行了改进。最后以中国31个城市的旅行商问题和路径规划问题为实例,分别运用改进前后的蚁群算法进行了仿真研究。仿真结果表明：改进之后的算法不仅能够得到更好的解,更能显著地提高算法的收敛速度。     

求解柔性Job-shop调度问题的混合粒子群算法

针对柔性Job-shop调度问题,提出了一种混合粒子群算法,该算法对设备分配和工序调度采用不同的编码方法和更新方式,提出了基于设备的初始化算法和基于工件序列的初始化算法来提高PSO初始种群的质量,同时提出了4种不同的邻域结构,分别实现了基于此四种邻域结构的模拟退火搜索算法,将它与粒子群算法进行有效混合来提高粒子群算法的局部搜索能力,实验表明HPSO的有效性.     

基于四点弦测法的轨面不平顺检测及复原方法

为了实现轨面不平顺的在线连续检测,并进一步提高弦测法的检测精度,提出了一种四点弦测法。通过理论推导其传递函数,并基于快速傅里叶（FFT）变换利用MATLAB建立了其自动复原算法。为更加合理地确定四点弦测法各参数,用20个随机产生的正弦波叠加模拟轨面不平顺并选用复原误差的最大值、平均值和标准差3个指标来进行复原精度比选。在最优参数的基础上,对上海地铁一段长30 m的实测数据进行复原,其结果与对应形式下三点弦测法的复原结果对比,结果表明四点弦测法的复原精度能控制在微米级,且相对于三点弦测法误差平均值和标准差均改善了50%以上,最大值改善了70%以上。     

飞行冲突解脱与恢复几何模型及管制策略

已知两航空器的三维位置、速度及本机预计到达目标点时间,得出了满足几何最优和机动次数最少、解决飞行冲突并同时保证预计到达目标时间不变条件的多种冲突解脱与恢复模型.仿真计算验证了所得模型的有效性.该模型适用于机载设备及空中交通管制自动化系统.在此模型上经大量仿真,综合出了切保护区边界这极限情况并适合空中交通管制员调配的冲突解脱与恢复管制策略表.空中交通管制员只需考虑一定的安全裕量,这些策略即可应用于在实际管制中.     

用于稀疏系统辨识的改进惩罚LMS算法研究

基于加权零吸引因子最小均方算法（RZA-LMS）,提出了一种应用于系统辨识的新型自适应滤波算法（ARZA-LMS）。RZA-LMS通过在标准LMS算法迭代过程中添加零吸引因子,促进了滤波器小权系数的收敛,从而在辨识稀疏系统时,加快了算法的整体收敛速度。但是RZA-LMS算法中的零吸引因子,选择了固定的e,过于武断,降低了算法的鲁棒性。通过在参数e与误差信号e之间建立非线性关系,使零吸引因子在最小化MSE更具有灵活性,提出了一种改进的RZA-LMS,提高了对系统辨识的收敛速度和稳定性。最后,计算机仿真验证了新算法的性能明显优于原算法和若干现有稀疏系统辨识的方法。     

基于加权Voronoi图的扇区优化研究

管制员的工作负荷是制约空域容量的主要因素.扇区优化的目的则是在符合一定约束条件下平衡管制员的工作负荷,增加容量.文中提出了基于加权Voronoi图的扇区划设方法,确定了管制员工作负荷统计的方法.针对模拟退火算法收敛速度较慢,遗传算法存在早熟收敛的缺陷,使用生长算法与蚁群算法相结合的方法对数学模型进行求解,进而优化Voronoi多边形,最终得到最优扇区边界.仿真结果验证了所提出的扇区优化方法的合理性.     

基于列车车次的动车组运用优化模型与算法

动车组运用计划的编制通常需要综合考虑运输安全、效率及成本等多方面因素,其编制质量及编制效率对高速铁路运营有重要影响. 为了快速获得高质量动车组运用计划,以降低综合运营成本和总空驶里程等为优化目标,建立了基于列车车次的可改编动车组运用优化混合整数线性规划模型,并设计了一个迭代逼近算法框架. 该算法框架将整个问题分解为主问题和子问题,其中主问题的最优解为整个问题提供有效下界,而主问题可行解集合中能够通过子问题检验的解为整个问题提供有效上界,从而算法框架可以不断地更新上、下界之间的最优间隙,迫使生成更接近于下界的新可行解. 多个实例分析表明:所提出的方法与人工方法相比,能够快速生成动车组运用计划,且使得动车组综合运营成本平均下降10.5%,总空驶里程平均减少23%.      

基于模拟退火-自适应布谷鸟算法的城市公交调度优化研究

为改善城市常规公交运营效率,提出基于模拟退火-自适应布谷鸟算法的公交调度优化模型。通过结合线路实际客流数据反映的客流特征,建立考虑公交公司和乘客双方利益的公交调度优化模型;改进布谷鸟算法固定步长并加入模拟退火算法退火操作,设计模拟退火-自适应布谷鸟算法,改善寻优过程中跳出局部最优解而全局寻优的能力;以福州125路公交线路为例,将该线路客流特征数据应用于模型和求解算法中。结果表明,基于不同利益方权重下通过模型算法计算出的结果均优于现有调度方案,验证了模型及算法的有效性及实用性。     

以SIMPLE算法求解瞬态二维顶板驱动方腔流动问题

采用SIMPLE算法分析二维顶板驱动方腔内流动问题,介绍以这一算法求解方腔流动问题中所应用的流场控制方程与计算域离散、网格构建、边界条件处理的基本技术.所得到的结果与涡量-流函数法求解同一问题的计算结果进行了对比,并讨论了这两种方法的异同点.     

“无人机-车辆”配送路径优化模型与算法

基于城市配送的发展趋势,提出一种“无人机-车辆”联合配送模型,以无人机为主导,分3 步进行路径分配,无人机每次配送可以服务多个顾客点,车辆不用在固定点等待无人机。进行单 次路径规划时,让顾客需求点尽可能多的得到服务,最后,以总配送距离最小为目标,对整体路径 进行优化。此外,设计了3种不同的配送场景,构建的模型能同时适用于这3种场景。采用带末 端优化的模拟退火算法求解问题,结果验证了模型的可行性。考虑到未来无人机技术的进一步 提高,对无人机的最大载重量和飞行距离进行灵敏度分析。结果表明,无人机的配送能力受载重 量和飞行距离影响,增大配送能力可以使无人机服务更多的顾客需求点,均衡提升载重量和飞行 距离可以充分发挥无人机的配送能力,更好地完成农村地区的物流配送。