通信网络中基于启发式算法的网架规划方法研究

全面介绍了通信网络中应用于网架规划中的各种现代启发式算法(遗传算法、进化规划、免疫算法)的思想、步骤。并就各自特点做出对比总结。     

规模车辆调度中两种算法的研究

物流配送车辆优化调度问题是物流中关键的一环,对其进行优化调度,可以提高物流经济效益、实现物流科学化。随着社会的发展,如何解决车辆的调度问题成为研究的热点。本文主要研究传统的节约启发式算法和遗传算法,指出算法各自的特点和存在的不同点。     

用单亲遗传算法求解配送车辆调度问题的研究

建立了配送车辆调度问题的数学模型，针对传统遗传算法对复杂问题搜索效率低，易陷入“早熟收敛”的缺点，构建了求解配送车辆调度问题的单亲遗传算法，并进行了实验计算。计算结果表明，用单亲遗传算法求解配送车辆调度问题，可以取得比传统遗传算法更优的结果。     

基于启发式规则的整车混载调度系统

整车公路运输是商品车运输配送的主要运作模式,但目前整车运输零担率很高。为了解决这个问题,文章通过分析整车混载调度中的客户信息和配载车型的约束条件,定义了3个启发式规则。基于Access数据库和Excel平台嵌套编程工具VBA开发了一套辅助进行调度整车配载的决策分析系统。简化了复杂的调度问题,达到了满足辅助决策的目标,提高了混载运作的效率。     

货运车辆优化调度方法

首先介绍货运车辆调度问题的分类，根据问题的不同性质将货运车辆优化调度分为满载和非满载调度，有时间要求和无时间要求的调度等多种类型。然后，详细介绍求解货运车辆优化调度问题常用的启发式算法、神经网络方法和遗传算法的原理、模型和求解过程。还根据深圳市科技园的实际路网图，采用神经网络的方法对运输车辆优化调度进行试验研究，给出试验结果。本文所论述的方法对于实际的货运车辆调度问题具有指导意义。     

公路集装箱运输调度算法研究

本文对编制公路集装箱运输车辆日运行作业计划的相关量（车数）车型搭配，优先运输次序等条件及目标函数进行了系统，全面的分析，建立了解决问题的多目标规划模型，给出了求解方法及应用实例。     

一种有时间窗约束的非满载车辆调度问题中的启发式算法研究

设计了一种求解有时间窗约束的非满载车辆调度问题的启发式算法，它将路网中各点首先分组，而后又在局部使用了修正后的C-W节约算法进行路线的安排，最后给出一具体实例来展示此算法的原理及解题过程。通过实例可以看出，此种算法简明、易于理解、可操作性强，能够很好地解决有时限非满载的车辆调度问题。     

WiMax技术及其Qos调度算法的研究

WiMax技术是当前无线网络研究的热点,调度算法是宽带接入系统为分类业务提供QoS保证的重要技术,特别是．对于复杂多变的无线信道,根据有其特殊的作用和意义。文章主要介绍了WiMax技术的一些相关知识,重点研究了WiMax的QoS机制和调度算法。     

基于粒子群算法的公交车调度研究

通过对南京市江宁区21路公交线调查,运用Fisher聚类法对全天运营的时间段进行合理的聚类分析,建立兼顾公交公司与乘客利益的多目标数学模型,并应用粒子群算法求解该模型,得到较优公交调度时刻表。     

启发式算法在送货线路设计中的应用

运用模拟退火算法、遗传算法等启发式算法对物流系统中的送货路线设计进行了研究。针对一个具体的送货线路设计问题,根据送货线路图,建立了送货路线模型,运用启发式算法计算出了最优送货线路,并对该模型和算法的适用性进行了分析。     

Optimisation of nonlinear motion cueing algorithm based on genetic algorithm

Motion cueing algorithms (MCAs) are playing a significant role in driving simulators, aiming to deliver the most accurate human sensation to the simulator drivers compared with a real vehicle driver, without exceeding the physical limitations of the simulator. This paper provides the optimisation design of an MCA for a vehicle simulator, in order to find the most suitable washout algorithm parameters, while respecting all motion platform physical limitations, and minimising human perception error between real and simulator driver. One of the main limitations of the classical washout filters is that it is attuned by the worst-case scenario tuning method. This is based on trial and error, and is effected by driving and programmers experience, making this the most significant obstacle to full motion platform utilisation. This leads to inflexibility of the structure, production of false cues and makes the resulting simulator fail to suit all circumstances. In addition, the classical method does not take minimisation of human perception error and physical constraints into account. Production of motion cues and the impact of different parameters of classical washout filters on motion cues remain inaccessible for designers for this reason. The aim of this paper is to provide an optimisation method for tuning the MCA parameters, based on nonlinear filtering and genetic algorithms. This is done by taking vestibular sensation error into account between real and simulated cases, as well as main dynamic limitations, tilt coordination and correlation coefficient. Three additional compensatory linear blocks are integrated into the MCA, to be tuned in order to modify the performance of the filters successfully. The proposed optimised MCA is implemented in MATLAB/Simulink software packages. The results generated using the proposed method show increased performance in terms of human sensation, reference shape tracking and exploiting the platform more efficiently without reaching the motion limitations.     

基于遗传算法的膜片弹簧优化研究

膜片弹簧离合器是现今手动挡汽车的主要离合器形式,针对膜片弹簧在轴向受压过程中,弹簧大端压紧力与变形量的关系,新膜片弹簧工作点的压紧力与摩擦片最大磨损点所对应的膜片弹簧压紧力之间变化平缓以及驾驶员平均操纵力最小这两个矛盾问题的优化.利用权重系数法对其权重进行分配,并采用遗传算法对压紧力变化的平均值最小与驾驶员操纵力最小进...     

基于遗传算法的刚性路面脱空判定

利用有限单元法建立了可考虑接缝和地基脱空的刚性路面位移计算模型。模拟生物进化过程,利用遗传算法建立了反演路面结构层模量的方法。最终提出了判定刚性路面板角(边)脱空面积的迭代方法,利用落锤式弯沉仪(FWD)实测板中弯沉盆数据反演模量,根据反演结果计算板角(边)的理论弯沉值,对比理论与实测弯沉值确定地基脱空面积,修正地基接触状况重复上述计算过程,直至计算结果收敛。     

基于遗传算法车辆传动系统优化

本文采用遗传算法,以汽车的动力性和燃油经济性最优为目标,同时考虑一定的约束条件,对汽车的传动系参数进行优化,并通过仿真进行验证。     

基于遗传算法的膜片弹簧的稳健化设计

在离合器膜片弹簧传统优化设计模型的基础上,应用工程稳健性的灵敏度分析,考虑了可控变量和不可控参数变差对膜片弹簧优化设计的影响,并采用遗传算法对目标函数进行了求解。结果表明,遗传算法具有比传统优化方法更强的全局寻优能力,稳健化设计能有效、可靠的减小质量波动对膜片弹簧优化设计的影响。     

Carpooling problem: A new mathematical model,branch-and-bound,and heuristic beam search algorithm

Carpooling is an environmentally friendly transportation system. It can efficaciously help resolve a variety of societal concerns of the urban areas, ranging from traffic congestion to environmental pollution. In this paper, we propose a new mathematical model to solve the carpooling problem. The model simultaneously minimizes the costs of travel times, the vehicle use, and the vehicle delays. An exact solution method based on Branch-and-Bound (B&B) algorithm is proposed to efficiently obtain the optimal solution of the problem. In order to find the near-optimal solutions for large-scale problems, a heuristic beam search algorithm is introduced, which is based on the partial relaxation of some fathoming criteria applied in our proposed B&B. The computational experiments are conducted, based upon the transportation network of Isfahan city, Iran. The results demonstrate the great capability of the proposed exact solution method in terms of both computational solving time required and the number of the evaluated nodes, in comparison with CPLEX software package. The findings of this research can be applied to solve the carpooling problem compatible to the real-life situations.     

基于遗传算法的物流配送路径优化问题研究

在建立物流本着路径优化问题数学模型的基础上，构造了求解该问题的遗传算法，并进行了实验计算，计算结果表明，用遗传算法进行物流本着路径优化，可以方便有效地求得问题的最优解或近似最优解。     

基于mRNA转录的复合材料铺层数量遗传算法优化

研究使用最少铺层数量,使产品达到性能指标的复合材料铺层优化问题。使用遗传算法,参考真实生物遗传过程,在遗传算法由染色体得到个体的过程中,补充了mRNA转录过程模块。该模块通过在染色体上设定终止子,得到前体mRNA,再通过剪接、对称、角度还原过程,得到成熟mRNA,即铺层序列。在算法运行过程中,染色体长度始终不变,铺层序列的长度通过mRNA转录模块得以改变,由此实现了铺层数量和铺层角度的同时优化。     

基于迷宫问题遗传算法的复合材料铺层数量优化

研究使用最少铺层数量,使产品达到性能指标的复合材料铺层优化问题。使用遗传算法,参考迷宫问题的解决方法,保留普通遗传算法的框架,改变求染色体的适应度值的计算过程,找出满足要求的最少铺层数量的解。在求适应度值过程中增加逐位解释环节,以得不同铺层数量的解。在求适应度值过程中增加解码、剔除无效项、对称环节,以满足复合材料铺层角角度离散、铺层角要少于4层连续相同、对称这些常见要求。结合示例,指出将逐位解释范围分段,可以提高计算效率。该方法实现了对复合材料产品的铺层数量和角度的同时优化,可以实现产品的经济性和轻量化。     

加速遗传算法在路堤边坡稳定性分析中的应用

根据加速遗传算法的思想和瑞典法基于圆弧滑动面的假定,提出一种用加速遗传算法搜索最危险滑动面及其对应的最小安全系数的方法。该方法是一种改进的遗传算法,它不仅能克服传统方法容易陷入局部极小值的缺点,而且较简单遗传算法具有更高的搜索效率,计算时间短,搜索的解更优,是一种全局优化算法。通过某高速公路工程实例对其进行了验证,结果令人满意。