基于蚁群算法的煤炭运输优化方法

蚁群算法是指通过人工模拟蚂蚁搜索食物的过程来求解运输优化问题的一种算法。给出蚁群算法模型及算法步骤。研究一种带容量限制和考虑损耗的煤炭运输数学模型的优化计算,并给出算法步骤。运用蚁群算法对某一钢铁企业煤炭运输问题进行优化计算,计算结果符合实际生产情况。     

采用蚁群算法求解铁路空车调整问题

蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,针对空车产生总数和空车需求总数相等的平衡运输问题,建立以空车走行公里数最小为目标的空车调整数学模型,应用蚁群算法求解铁路空车调整问题。对有3个空车产生地点、4个空车需求地点的240辆空车平衡运输的算例,采用蚁群算法求解,得到2种目标结果最优的调整方案,可见该算法结果具有多重性,可以适应不同的调整需求。将其计算结果与分别采用最小元素法、西北角法、神经网络法及遗传算法所得结果进行比较,表明采用蚁群算法精度高、参数少、运算过程简单、模型易于理解和维护。采用蚁群算法求解空车调整模型可以用于全路、路局等的空车调整问题求解。     

克隆选择算法在基坑支护位移反分析中的应用

在基坑工程中,传统的位移反分析方法计算量较大,不易掌握,且求得的岩土体力学性能参数的精度较低。为此,提出应用克隆选择算法求解位移反分析问题的新方法,其核心是采用BP网络为正演工具代替有限元方法,描述土体力学性能参数和位移的非线性映射,可减少计算量,并利用克隆选择算法为反演工具,通过反演分析确定土体力学性能参数,具有较高的精度。依据该反分析方法获得的岩土体力学性能参数又可以估算下一工况的基坑位移。仿真试验结果表明了新方法的可行性和有效性。     

放射状路网条件下动车组运用优化研究

针对以大型枢纽为中心的高速铁路放射状路网,提出动车组的混杂运用方式,考虑动车组在枢纽内不同车站、同一车站内不同高速铁路线路间进行调拨。将动车组运用问题转化为多旅行商问题,选取蚁群算法进行求解,通过引入有限后向运行线数量和分析蚁群算法中参数取值来提高收敛速度和求解质量。以上海枢纽的一周运行线进行案例分析,结果表明动车组混杂运用能够减少动车组的运用数量和检修次数,降低运营成本。在当前运行图中,后向运行线数量为275条,参数ρ取值为0.7,参数α取值大于β且取值适中时,收敛速度和计算结果相对较好。     

蚁群算法在智能断轨监测系统中的应用

利用高频载波信号经钢轨传送,通过检测载波信号的强度、波形等参数来监测钢轨断轨时道床的阻抗、容抗、感抗等参数对判断结果影响很大。在不整改道床,尽可能减少施工和维护工作量的要求下,如何规避道床参数变化的影响显得非常重要。通过理论研究结合现场试验,提出了用蚁群算法来解决道床变化对监测准确度的影响。     

压接式IGBT模块的热学特性研究

使用3种方法研究了压接式IGBT模块的热学特性,建立模块热学模型并通过数值计算和有限元仿真的方法分析其稳态热阻特性,搭建实物测试台,通过温度参数定标等方式间接测量模块热阻特性,最后对采用3种方法的结果进行了分析比较。     

滑带土抗剪强度指标反算的有限元方法

提出用有限元法反算滑带土抗剪强度指标的新方法,并应用于受地下水和库水位影响的复杂条件下某古滑坡体的强度指标反算.为便于比较,基于传统反算法的基本原理,采用重度替代法建立了相应条件下包括传递系数法在内的滑带土综合抗剪强度指标反算的理论公式.实例计算结果表明,有限元反算法克服了传统的极限平衡理论反算法的缺点,所得结果更加合理、可靠.     

基于GA算法与有限元耦合的岩土力学参数应力反分析方法研究

由于岩土工程的复杂性和不确定性,致使岩土力学参数很难准确获得。位移反分析方法是目前获取岩土力学参数的主流方法。但常规反演算法存在无法跳出局部最优解、易陷入"维数灾难"等缺陷。同时,位移监测具有滞后、测量误差大等缺点,致使反演结果存在不唯一性。针对以上问题,基于非参数统计模型对参数进行灵敏度分析,剔除灵敏度小的参数,有效提高反演效率。并提出岩土力学参数GA算法与有限元耦合应力反分析模型,该模型采用应力反分析方法,克服常规算法反演过程中易陷入局部极优的难题。最后通过实例验证模型的有效性。     

基于改进蚁群算法的装配线VRPTD问题研究

采用改进蚁群算法求解了装配线物料配送的VRPTD问题(带最后期限时间窗的车辆路径问题)。通过信息素动态更新设计,使改进蚁群算法具有自适应性,克服了传统蚁群算法在遍历寻优过程中容易出现停滞和陷入局部最优解的缺点。通过进一步对启发函数可见度进行改进设计,提高了算法的全局搜索能力。仿真结果表明,改进蚁群算法可以很好地求解装配线VRPTD问题,这对实际应用有一定的参考价值。     

基于MATLAB的混合型蚁群算法求解旅行商问题

蚁群算法是受自然界中蚁群搜索食物行为启发而提出的一种智能优化算法,通过介绍蚁群觅食过程中基于信息素的最短路径的搜索策略,给出基于MATLAB的蚁群算法在旅行商问题中的应用,针对蚁群算法存在的过早收敛问题,加入2-opt方法对问题求解进行局部优化.计算机仿真结果表明,这种混合型蚁群算法对求解旅行商问题有较好的改进效果.     

基于免疫多输出支持向量回归算法的隧道工程位移反分析新方法

智能位移反分析作为计算模型参数辨识的一种方法在隧道工程中得到了广泛应用,鉴于现阶段智能位移反分析方法存在的主要问题,在一维支持向量回归算法的基础上,引入多输出的损失函数,建立了隧道工程围岩位移反分析的多输出支持向量回归(MSVR)模型,该模型将多个输出变量统一建模,解决了位移变量间的相关性问题,并引入免疫克隆选择算法(...     

基于蚁群算法的列车节能驾驶策略优化算法研究

针对城市轨道交通运输中列车牵引耗能大的问题,将优化列车推荐速度曲线和改进ATO驾驶策略相结合,提出一种基于蚁群算法的列车节能驾驶策略优化算法.首先建立列车推荐速度曲线优化模型,其次结合司机驾驶经验提出基于蚁群算法的列车推荐速度曲线优化计算方法,然后设计节能巡航驾驶策略对ATO原有驾驶策略进行改进.最后以北京地铁亦庄线实...     

基于有限元方法的内圈装反轴承受力分析与寿命评估

针对内圈装反的轴承,根据其径向载荷分布建立了有限元模型,研究了接触部位网格细化对接触应力的影响,确定了合适的网格大小.根据ISO国际标准理论算法计算了正确安装轴承的寿命,通过L-P寿命理论和ASH法则得到了内圈装反轴承的寿命,并对比分析了不同凸悬量对内圈装反轴承的寿命影响.结果表明,接触部位网格大小选择0.1 mm,不...     

混沌蚁群算法在空车调整问题中的应用

根据空车车流的混沌特性,以空车走行公里数最少为优化目标,提出了采用混沌蚁群算法求解空车调整问题.通过算例求解,验证了采用混沌蚁群算法求解空车调整问题的合理性和有效性.     

交通物流配送路径优化算法的研究

为进一步优化交通物流配送路径,提高物流配送效率,将多种路径优化算法相结合,提出改进的路径优化混合算法。首先利用遗传算法的随机搜索性、快速性和全局收敛性产生物流路径问题的初始信息素分布,然后充分利用蚁群算法的并行性、正反馈机制及求解效率高等特点求得较优解,最后利用爬山算法良好的局部收敛性求得最优解。实验结果证明,该混合算法与单一算法相比,其路径计算效果和计算效率都有比较明显的提高。     

模糊进化神经网络理论与技术框架

分析目前进化算法，神经网络和模糊逻辑等理论技术及应用研究存在的问题，以及目前这些智能理论融合技术和神经网络自动设计研究现状，研究了现有智能理论技术相互之间包含的智能行为及属性，提出了模糊进化神经网络理论，其中，给出其本概念，研究目的，内容和框架体系，详细描述了模糊进化计算，模糊进化神经网络和进化模糊系统从模型初始化，参数自适应到网络自动设计，模型评价等核心技术及其解决思路和实现算法。对于模糊进化计算，提出了其控制参数模型初选，模糊自适应进化，优化算法及其结果的模糊评价等方法，对于模糊进化神经网络，提出了其全自动设计，控制参数模糊初选，模糊自适应进化以及网络模型的模糊评价与选择等方法，对于进化模糊系统，提出了基于模糊进化计算的模糊神经网络参数和模糊系统参数的优化方法。     

基于随机灰色蚁群神经网络的集装箱结点站运量预测

根据铁路集装箱运量预测受到多因素影响以及非线性的特点,利用随机灰色变量描述预测系统的不确定性,建立了随机灰色预测模型以及基于蚁群算法的递归神经网络模型,在此基础上,提出了一种基于随机灰色蚁群神经网络的集装箱结点站运量预测方法.最后,以兰州铁路局兰州北站为例,对模型的预测精度和有效性进行分析.研究结果表明:基于蚁群算法的...     

基于梦境蚁群算法的车载VOBC测试案例约减策略研究

测试案例作为CBTC通用测试平台的基础,研究其约减策略,构建高效完备的测试案例集更加有助于CBTC系统的测试。提出梦境蚁群算法,在传统蚁群算法的信息素更新方式中引入做梦因子,并将其运用在车载VOBC的测试案例约减中,利用CBTC通用测试平台所用的有关测试案例集以matlab作为仿真平台对其进行验证,结果表明梦境蚁群算法能有效地减少测试案例数量,减少测试时间,节约测试成本,且减少比例比使用蚁群算法提高了10%。该算法为测试案例约减研究提供了新的方法,同时该算法扩大了解的搜索空间,能很好改善传统方法易产生局部最优的缺点,而且考虑了需求覆盖度和测试代价两重因素,使最后所得的测试案例集易行全面。     

基于AFSA的动车组制动计算研究

根据动车组制动系统中减速度特性以及相关牵引制动计算和运动学理论,文中提出了一种平直道环境下基于不等距点分割与人工鱼群算法结合的制动计算方法,同时对动车组的制动近似算法产生的计算误差进行分析.首先,根据列车制动原理中相关计算参数来构建动车组制动距离和制动时间的数学模型.然后,利用人工鱼群算法的优化原理并结合不等距分割思想...     

辙叉压力校直理论研究

本文运用弹塑性力学的基础理论,分析了辙叉压点式反弯校直的基本原理。给出了实用的确定辙叉校直压下量参数的方法,从而为辙叉的实际校直工作提供了理论指导。文章最后运用该方法对某辙叉校直实例进行了计算。这些理论和方法既为辙叉校直工作提供了理论指导和计算依据,也对研究其它复杂金属工件的校直提供了参考。