基于免疫单克隆算法的车辆路径优化

车辆路径问题(VRP)是物流管理研究的一项重要内容,在提高服务质量和降低成本方面起着关键作用.给出了车辆路径优化问题数学模型,介绍了免疫单克隆算法的基本原理,提出了免疫单克隆算法求解VRP的基本流程.算例计算结果表明,通过引入亲合度成熟、克隆和记忆机理,利用相应的算子,免疫单克隆算法可以快速地收敛到全局最优解,效果良好.     

基于改进型蚁群算法的车辆导航路径规划研究

在分析车辆路径规划问题(VLD)特点的基础上,提出了VLD的数学模型以及适用于求解VLD的蚁群算法。详细分析了蚁群算法的参数对算法收敛速度和计算结果精确度的影响,提出了一种能够提高算法的收敛速度和全局搜索能力的参数自适应调整的策略,并对原有基本蚁群算法进行了改进。随后进行了仿真试验,根据所得仿真结果将改进蚁群算法与基本蚁群算法从全局收敛能力、计算稳定性以及计算速度等方面进行了全面比较,结论表明改进蚁群算法各方面均优于基本蚁群算法,证明了改进算法的可行性及有效性。     

有容量限制路径选择优化问题的混合蚂蚁算法

基于有容量限制的路径优化（CVRP）问题的NP难解性，将目前已在众多组合优化领域中颇见成效的随机型智能搜索算法——蚂蚁算法结合节约算法（C—W算法）应用于这类模型，充分发挥了其智能搜索、全局优化和并行计算的优势。经算例测试，比较蚂蚁算法与两阶段法．神经网络算法的迭代过程，结果表明，蚂蚁算法能以较快的速度收敛到最优解。     

地下快速路出入口集散点选择模型

分析了地下快速路出入口选址时要考虑的需求距离递减特性、分担率以及集散效率3个因素,以集散效率最大化为目标,建立了针对地下快速路的集散点选择模型.利用均衡分配模型,提出地下快速路分担率求解的迭代算法,求解趋于稳定的分担率以及集散效率最大化情况下的集散点位置.最后给出一个算例,对提出的模型和迭代算法的可行性进行了验证.研究结果表明:集散点选择模型能够求得最优解,迭代算法能够使分担率趋于稳定、模型收敛,最终使集散点实现全局最优.     

基于改进二次粒子群算法的汽车零配件配载优化

综合考虑汽车零配件物流运输配载过程中成本、资源及服务质量等决策要素,建立了汽车零配件配载优化模型。引入二次粒子群算法对该问题进行求解,并针对该算法在搜索早期粒子多样性低的缺点,提出了改进二次粒子群优化算法,它采用遗传算法的变异思想和互换更新机制来提高种群的多样性,以避免过早收敛和改进优化效果。仿真实例表明,与原算法相比,改进后算法的计算效率显著提高,且搜索到全局最优解的概率也更高。     

避免近亲繁殖的遗传算法

针对基于遗传算法在优化应用中遇到的诸如局部搜索能力差，计算量大，对较大搜索空间适应能力差等问题，文中提出了一种改进的遗传算法。在计算过程中，引入个体差异判别运算，有效地维持了群体的多样性，使遗传算法顺利地收敛到全局最优值，通过典型测试函数值算例验证表明，不但可以有效地克服基本遗传算法的上述缺陷，而且计算速度和效率都有显著提高。     

基于SPSO算法的“工期固定-资源均衡”优化研究

如何使资源的利用尽量保持均衡,避免出现频繁、严重的高峰或低谷现象,从而减少施工现场各种临时设施的规模,最大限度地节约施工费用是工程施工过程中的一个重要问题。文章将SPSO算法引入到"工期固定-资源均衡"优化求解中,建立了考虑多资源优化、适合SPSO算法计算求解的"工期固定-资源均衡"问题的数学模型。示例分析表明:采用SPSO算法明显优于传统的优化算法,它不仅能有效地收敛于全局最优解,同时又能获得不同的优化方案,为施工决策提供了多种选择。文章研究的方法对工程项目施工过程管理和施工组织设计具有重要参考价值。     

基于路段能力可靠性的城市交通网络设计

在介绍城市交通网络设计和概率用户平衡配流模型基本思想和内容的基础上,建立了考虑可靠性条件的城市交通网络设计双层规划模型,上层模型在投资约束条件下寻求系统总阻抗最小,下层模型兼顾路段能力可靠性与用户平衡配流条件,从而使城市交通网络备用能力最大,并针对该问题设计了可求得局部或全局最优解的混沌优化启发式算法,最后选用一个小型网络作为算例进行验证。结果说明该模型有一定的实际应用价值且设计的混沌优化算法也较为有效。     

改进自适应遗传算法研究及其应用

针对标准遗传算法收敛慢，提出了一种改进自适应遗传算法，即通过全局变异算子和局部变异算子共同作用，改善种群的分布特性，加强算法的全局收敛能力。应用概率模型的遗传算法对4个名的测试函数进行优化计算，实验结果表明：该算法不易陷入局部极值，收敛速度快，且实现简单。     

交通分配中的梯度投影算法及其改进模型

最近的研究表明基于路径的交通分配算法具有很强的生命力和广阔的应用前景。在这些算法中,梯度投影算法(GP)由于其极高的计算效率引起了研究者极大的兴趣。但是研究同样表明GP算法在求高精度分配解时遇到了收敛问题。文章首先介绍了GP算法的理论基础及算法步骤,然后分析了算法产生收敛问题的关键原因,针对其高精度解不能很好收敛的问题,采用二分法改进了其中关键的步长确定策略,提出了改进的GP算法(IGP,Improved GP),并通过计算实例比较了GP和IGP的表现,分析了IGP的优势。并用计算实例证明IGP在求解高精度分配解和整体收敛速度两方面都优于GP。     

基于混合粒子群算法的土钉支护结构设计参数优化

在土层工程地质情况一定的条件下,如何寻找一组最佳设计参数,以达到既经济又安全的目的,是土钉支护设计的一个重要问题。这是一个复杂的优化设计问题。就此,提出基于混合粒子群优化(PSO)算法的基坑土钉支护优化设计方法,以单位长度土钉墙的土钉材料造价作为优化的目标函数。该方法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高了算法的收敛速度和计算精度,不活动粒子的处理使算法避免了“早熟”现象的出现。工程实例计算表明,该方法是进行土钉支护结构优化设计的有效方法。     

基于约束终止状态的行星混合动力系统全局优化算法

针对全局优化算法计算量大和优化目标中罚函数不确定性的问题,提出一种分层优化架构,利用瞬时最优控制策略实现底层控制的优化,而利用全局优化策略实现顶层控制的优化。同时,在全局优化策略中采用基于受约束终止状态的边界求解方法,有效避免了为实现电量平衡而进行的大量调试工作,提升了计算效率。仿真结果表明,该优化算法提升了系统综合效率,实现了整车油耗的进一步降低。     

基于SHCA-T算法的车身骨架多工况耐撞性优化设计EI北大核心CSCD

为解决多变量非线性动态结构优化效率低、难以收敛等问题,提出求解车身骨架厚度优化的子区域混合元胞自动机(SHCA-T)算法以及多工况SHCA-T算法,实现车身骨架多工况耐撞性高效优化设计。该方法包括内外两层循环:外层循环主要开展碰撞仿真分析、计算输出响应,更新目标质量,实现结构质量的最小化;内层循环主要根据当前元胞及其邻胞的内能密度,按照PID控制策略调整元胞厚度,使内层循环的当前质量收敛于目标质量;最终使元胞内能密度分布尽可能逼近阶跃式目标内能密度函数。为了验证SHCA-T和多工况SHCA-T算法的精度和效率,将其用于求解侧面碰撞和侧面柱碰工况下车身骨架的厚度优化问题,并与基于伪CEI准则的并行约束EGO(EGO-PCEI)算法的优化结果进行对比。结果表明:在收敛精度相当的条件下,SHCA-T和多工况SHCA-T算法具有更高的全局搜索效率。     

基于同伦方法的路面模量反算研究

根据最优化问题的极值条件 ,将模量反算转化为非线性映射求零点的问题 ,结合数值微分计算弯沉对模量的一阶和二阶偏导数 ,建立了基于同伦方法反算路面模量的数学模型 ;并采用 LI-YORKE算法求解微分方程初值问题跟踪同伦曲线 ,获得模量的反算结果 ,在此基础上编制了相应的模量反算程序。通过对 3种路面结构的落锤式弯沉仪 ( FWD)的实测弯沉盆进行模量反算 ,并与国内外其它反算程序比较 ,验证了同伦方法反算结果的精度和可靠性。同时 ,通过选取不同初始值进行反算比较 ,验证了同伦方法的大范围收敛性和反算结果的稳定性。结果表明 ,采用同伦方法进行路面模量反算有效地解决了常规最优化算法的初始值和局部收敛的问题 ,是一种精度好、速度快、效率高、结果稳定且大范围收敛的模量反算方法。     

改进混合遗传算法在车辆路线问题中的应用研究

物流配送车辆路线问题,是物流配送优化中不可缺少的环节.针对传统的遗传算法存在收敛速度慢,局部搜索能力差,易早熟的缺点,采用混合遗传算法进行优化求解.即采用二重结构编码,可以使问题变得更简洁,提高遗传法的搜索效率.用个体数量控制选择策略,以保证群体的多样性,用改进的顺序交叉算子避免优良基因片断在顺序交叉时被破坏,保证算法能够收敛到全局最优.结合具体实例,通过实验计算证明了该改进算法的良好性能.     

汽车发动机气道内的流动模拟计算

本文介绍了汽车发动机气道内三维定常可压缩流动数值模拟的模型、算法及算例。为达到能定量分析并应用于实际设计的目的,提出了一种新的计算网格划分法,并开发了计算软件,对提高计算精度、加速收敛等关键问题进行了探索。     

含软弱土层边坡稳定性分析的全局滑面自动搜索技术

提出了一种用于边坡稳定性分析的全局滑面自动搜索技术,首先采用三角网格进行了边坡土层的几何离散,然后,结合蒙特卡洛法等角/等边逐段扫描与模拟退火法,构建了全套的边坡全局临界滑面搜索扫描算法。以Fortran和Matlab为计算手段进行联合编程,采用简明Morgenstern-Price法进行了边坡稳定性分析计算。通过选用3个算例进行了算法的可靠性验证,计算结果表明:截面三角网格划分方法具有良好的适应性,能较好地对不规则层位几何形状进行离散;多段折线滑面具有较圆弧滑面更为优秀的极限滑面定位功能,其安全系数随着滑面段数的增加会逐步达到收敛;本搜索方法可不依赖于工程师经验进行多段折线初始滑面的大致范围选择,其能快速地、全自动地进行由弱到强不同复杂土质情况的边坡稳定性计算分析,并能找到全局临界滑面与安全系数。     

应用改进和声搜索算法分析边坡的稳定性

为提高基本和声搜索算法的全局搜索能力,提出了基于未知解空间探索与已知解空间开发相平衡的改进和声搜索算法。在基本和声搜索算法迭代一段时间后,在当前最好解的周围进行开发,所得的改进解反馈给基本和声搜索算法,继续进行迭代,如此反复,直至没有更好解产生为止。将新算法用于求解边坡最小安全系数,算例分析表明其效率比基本和声算法有较大提高。     

混合蚁群算法求解带时间窗的车辆路径问题

采用营运车辆的最短行驶距离作为带时间窗车辆路径问题的优化目标,在混合蚁群算法中采用信息素3层更新策略以完成对车辆的调度,信息素挥发自适应策略充分考虑实时路况,考虑信息素空间扩散特性的局部更新策略,更加忠实于自然界的真实蚂蚁系统,可以提高算法的收敛速度,采用阈值判断的全局信息素更新策略可以防止算法陷入局部最优。通过C#语言实现了混合蚁群算法的计算机求解,最后对10个仿真实例进行仿真计算,结果表明,混合蚁群算法收敛快,寻优结果稳定。     

回路风量法解算多风机串并联复杂通风网络

对斯考德－恒斯雷法（Scott Hinsley）和牛顿-拉夫森法解算通风网络进行了深入分析,分析了现有斯考德－恒斯雷法通风网络解算软件解算地下工程通风网络的局限性,提出了算法改进方法,解决了风机数大于独立回路数情况下的斯考德－恒斯雷法通风网络解算问题。对这2种解算方法进行对比分析,结果表明,牛顿-拉夫森法解算多风机串并联复杂通风网络具有一定的优越性。