基于改进遗传算法的出租车共乘线路规划研究

常规出租车运行模式效率低,增加了城市的拥堵. 针对兰州市出租车搭载率低和行驶路线规划不合理等问题,设计一种以最高搭载率、最短行驶距离为目标的函数,考虑出租车的容量限制、车辆行驶距离限制及上下车人数约束等问题的共乘模式. 建立基于改进遗传算法的出租车共乘线路规划模型. 通过采用锦标赛选择策略、站点片段交叉设计和站点监督式变异等操作对模型进行求解. 最后用兰州市出租车历史轨迹数据进行实验分析,结果表明,运用设计的出租车线路规划模型及改进的遗传算法,能够快速地得到优化路径,实现多辆出租车的规划路径满足最高搭载率及最短距离的要求.     

基于改进遗传算法的出租车共乘线路规划研究

常规出租车运行模式效率低,增加了城市的拥堵. 针对兰州市出租车搭载率低和行驶路线规划不合理等问题,设计一种以最高搭载率、最短行驶距离为目标的函数,考虑出租车的容量限制、车辆行驶距离限制及上下车人数约束等问题的共乘模式. 建立基于改进遗传算法的出租车共乘线路规划模型. 通过采用锦标赛选择策略、站点片段交叉设计和站点监督式变异等操作对模型进行求解. 最后用兰州市出租车历史轨迹数据进行实验分析,结果表明,运用设计的出租车线路规划模型及改进的遗传算法,能够快速地得到优化路径,实现多辆出租车的规划路径满足最高搭载率及最短距离的要求.     

北京市房山区旅游客运线路规划研究

由于旅游主管部门与交通主管部门管理脱离,郊区现有公交主要是联系新城与各乡镇的城乡公交,较少考虑旅游客运的出行特征.本文从游客出行需求角度出发,以游客旅游出行全过程为主线,系统地研究郊区旅游客运线路的运营与管理.依据游客的出行需求,提出旅游客运线路规划和旅游线路换乘设计原则.针对旅游旺季高峰时段,提出线路的运营组织方案和车辆调度方案.从旅游车辆运力配置、票价制定、明确主管部门等方面提出改进建议.     

改进的遗传算法在车辆路径问题中的应用

通过对车辆路径问题的深入分析,针对遗传算法中“种群多样性”和“选择压力”两个最重要因素,对“交叉算子”和“变异算子”进行了改进,并和一般的遗传算法进行了比较,通过计算结果证明：在算法性能方面,改进的算法收敛速度较快,所求得的最优解质量较高,且计算结果稳定;在车辆配送路径方面,改进算法得到四条最优配送路线,并且四条线路没有交叉,完全形成回路,又同时满足车辆满载率的限制,而一般的遗传算法得到五条配送路线,最低装载量仅为3．1t,并不能达到车辆相应的满载率,因此,改进的遗传算法明显优于传统的遗传算法．     

改进的遗传算法在车辆路径问题中的应用

通过对车辆路径问题的深入分析,针对遗传算法中“种群多样性”和“选择压力”两个最重要因素,对“交叉算子”和“变异算子”进行了改进,并和一般的遗传算法进行了比较,通过计算结果证明：在算法性能方面,改进的算法收敛速度较快,所求得的最优解质量较高,且计算结果稳定;在车辆配送路径方面,改进算法得到四条最优配送路线,并且四条线路没有交叉,完全形成回路,又同时满足车辆满载率的限制,而一般的遗传算法得到五条配送路线,最低装载量仅为3．1t,并不能达到车辆相应的满载率,因此,改进的遗传算法明显优于传统的遗传算法．     

基于改进遗传算法的旅行商问题的求解

用遗传算法解决旅行商问题(TSP)时,经常面临过早收敛和遗传漂移等问题.文章分析了产生此类问题的原因,并针对其主要原因对经典遗传算法的选择、交叉和变异算子做了改进,使得改进后的算法可以有效保持种群多样性,从而提高了算法的稳定性和准确性;通过编程测试将改进后的算法和经典算法做了对比.     

基于改进遗传算法的多客户航空货运路径选择问题研究

文章结合数学模型,对多客户航空货运路径选择问题进行描述.针对标准遗传算法中的编码问题及交叉、变异后出现大量的非可行解,本文提出了新的可行方法--两代竞争、稳态遗传算子设计.最后给出了基于改进遗传算法的模型求解方法和步骤.实例计算表明该方法可为路径选择问题在航空货运系统中的决策提供科学、有效的支持.     

改进的量子遗传算法在车间调度中的应用

在对车间作业调度问题及其调度方法进行描述的基础上,提出改进量子遗传算法(IQGA)并用于解决车间调度问题,改进的量子遗传算法用路由选择算法来选择染色体,进行编码,并用最优个体来更新量子旋转门,旋转角是自适应调整的,这样使算法更好的收敛到全局最优解,经过仿真,验证了算法的有效性.     

改进的量子遗传算法在车间调度中的应用

在对车间作业调度问题及其调度方法进行描述的基础上,提出改进量子遗传算法（IQGA）并用于解决车间调度问题,改进的量子遗传算法用路由选择算法来选择染色体,进行编码,并用最优个体来更新量子旋转门,旋转角是自适应调整的,这样使算法更好的收敛到全局最优解,经过仿真,验证了算法的有效性。     

基于两阶段模型的城市多模式旅游路径选择

为适应旅游交通产业的发展,解决游客出游线路规划时所面对的问题,建立了2阶段模型以优化城市多模式旅游路径选择。第1阶段,研究了旅游情境下影响游客交通方式选择行为的主要因素,综合考虑了“游客社会经济”“出行特征”和“交通方式”3方面的影响因素,以及同起讫点间不同交通方式(公交车、地铁、出租车/网约车)的步行距离比、资金消耗比和运行时间比等9个因素,在南京市开展问卷调查,构建多项Logit(MNL)模型,分析了游客的出行交通方式选择行为;第2阶段,基于旅游路径选择的最优要求、分段要求以及限时要求,构建了基于DC-TSP的城市多模式旅游线路规划模型,并利用LKH求解器进行模型求解。结果表明：所建模型充分考虑了城市多模式交通网络特征,可满足城市内旅游线路规划需求。     

基于遗传算法求解车间设备布局优化问题

车间设备布局问题,是一个NP难问题.许多学者利用启发式算法来求解并取得了一定的成果,但在模型中存在距离定义不合理的情况,均采用绝对距离的方式,存在不符合实际和计算不准确的情况;本文对距离的定义进行了改进,并利用遗传算法对改进后的模型进行求解,效果良好,达到了预期目标.     

IMPROVED GENETIC ALGORITHM TO OPTIMAL PORTFOLIO WITH RISK CONTROL

1IntroductionAlog-optimalinvestimentportfoliowithoutriskconstraintshasbeenintroducedandsystem-aticallystudiedinChapter15ofCoverandl'homas[11.Themodelcanbediscribedasfol-.lows:Astockmarketisrepresentedasavectorofstocksx=(X,,X,,..',X.)',X,>o,i=1,2,.-',m,wheremisthenumberofstocksandthepricerelativeXirepresentstheratiooftheclos-ingpriceofthecurrentbusinessdaytotheprevi-ousday.LetF(x),x=(x,,x2,..',x-)'eR"bethejointdistributionofvectorX.Aportfoliob=(b,,bs,..',b,)',b,>o,i=l,2,..',m,Zb,=1istheall…     

Optimal Genetic View Selection Algorithm for Data Warehouse

To efficiently solve the materialized view selection problem, an optimal genetic algorithm of how to select a set of views to be materialized is proposed so as to achieve both good query performance and low view maintenance cost under a storage space constraint. First, a pre-processing algorithm based on the maximum benefit per unit space is used to generate initial solutions. Then, the initial solutions are improved by the genetic algorithm having the mixture of optimal strategies. Furthermore, the generated infeasible solutions during the evolution process are repaired by loss function. The experimental results show that the proposed algorithm outperforms the heuristic algorithm and canonical genetic algorithm in finding optimal solutions.     

基于遗传算法的模糊控制器设计

研究了基于遗传算法的模糊控制器的设计,用以解决生产过程中的实际问题.在具体实施中,首先解决了模糊控制器的设计问题.其次,对如何利用遗传算法对模糊规则寻优的问题进行研究,通过遗传算法,设计和动态优化模糊控制规则.解决模糊控制器的瓶颈问题.     

带回送和时间窗的车辆路径问题的模型及算法

在分析具有回送运输和时间窗的车辆路径问题特点的基础上，建立了该问题的优化数学模型，并通过设置与发货点距离为零的虚拟集货点使问题简化．在此基础上，构造了求解问题的改进遗传算法．在算法中，结合问题的特点设计了确保个体编码有效性的OX交叉算子，并采用基于Metropolis判别准则的复制算子，确保个体多样性和避免算法过早收敛．算例表明算法有效可行．     

遗传算法在求解背包问题中的应用

对决策优化的经典背包问题进行了研究,提出了应用遗传算法对该模型进行求解,两例背包问题实例研究表明,遗传算法优化结果较其它方法都更合理。     

求解QoS组播路由问题的改进蚂蚁算法

蚂蚁算法是一种相对较新的启发式方法,通过模拟蚂蚁的觅食行为,提出了求解Qos组播路由问题的改进蚂蚁算法。仿真实验表明,该算法能以较高速度收敛,有效地解决QoS组播路由问题。     

带硬时间窗车辆路线问题的混合遗传启发式算法

为了提高物流配送效率,建立了集货和配送一体化的带硬时间窗的车辆路线问题的数学模型,提出了混合遗传启发式算法,并对模型进行了求解。采用改进节约法与随机法相结合的手段构造了初始解群体以增加解的多样性,对遗传算法中较优的一部分染色体进行了禁忌搜索以使搜索更容易跳出局部最优,同时加快搜索初期的搜索速度。仿真计算结果表明:混合遗传启发式算法具有更好的适应性,采用改进交叉算子使解的精度提高11.0%;在宽时间窗情形下采用倒位变异可使解的精度提高11.6%。     

基于用户剩余的双层拥挤收费模型及算法

拥挤道路收费作为交通需求管理的一种有效措施在许多国家和地区开始提倡。基于用户剩余的拥挤道路收费问题,建立双层规划模型,设计求解双层规划模型的遗传算法,结果表明,双层规划模型能有效解决复杂的拥挤定价问题,遗传算法收敛较快,容易满足计算精度要求。     

基于启发式算法的并行多机调度问题研究

从车间生产调度的实际情况出发，针对最小化完工时间的多机调度问题，提出了一种改进的极大消去法，并利用该算法进行了调度仿真，仿真结果表明：该改进后的算法能够更好的解决大规模多机生产调度问题．