粒子群算法在确定边坡最小安全系数中的应用

基于圆弧滑动面假定，提出了一种用粒子群优化算法(PSO)确定边坡最危险滑动面及其对应的最小安全系数的方法，并以粒子群优化算法为指导，编制了搜索土坡临界滑动面的程序，将粒子群这一新近发明的进化计算技术应用于工程实际。     

改进的粒子群算法在VRP中的应用

提出一种新的求解VRP问题的粒子群算法,该算法通过引入随机交换序、PMX算子使粒子群算法能更好地求解VRP问题。经过实例验证,该算法是解决VRP问题的有效算法。     

细菌觅食机制粒子群优化算法

针对基本粒子群优化算法易陷入局部极值的缺陷,提出了一种细菌觅食机制粒子群优化算法.其基本思想是在粒子群优化算法中引入细菌觅食行为机制,提高PSO算法跳出局部极值的能力,借以改善PSO算法的寻优性能.采用标准测试函数的实验结果表明,该算法在收敛速度和求解精度方面均有显著改进.     

基于粒子群优化算法的机场群航班优化配置研究

针对我国机场群发展不平衡、航线同质化程度高等问题,建立了以航班准点率、航空公司市场份额、旅客损失时间和航班功能定位指标最大化的航班时刻优化模型,将一级国际枢纽机场运行效果差的航班分配至周边机场.笔者在满足机场群内各机场起降容量限制、航班唯一性和航班连续性的条件下,设计改进的粒子群优化算法进行求解.以长三角机场群的航班时刻资源为例进行实例验证.研究表明:模型能够有效调整枢纽机场的低效航班至周边机场,使得机场群内各机场航班分布较为均衡,有效控制各时段航班架次的变化趋势,优化效果显著.     

粒子群算法在结构非概率可靠性优化中的应用

为了解决实际工程中不确定性结构的可靠性优化问题,建立了以结构非概率可靠性指标和横截面积为约束条件、最小化结构质量为目标的优化模型.利用非概率集合理论中的凸模型方法,求出可靠性指标,提出了基于粒子群算法的结构非概率可靠性优化方法.算例分析结果表明:与参数取平均值时的结构确定性优化方法相比,容许非概率可靠性指标为零时的结构非确定性优化方法得到的结构质量误差仅为0.009%.随着容许非概率可靠性指标的增大,桁架结构横截面积及质量也相应增大;当容许非概率可靠性指标为1.5时,与梯度投影法优化结果相比,利用该方法优化后的结构质量减少了0.323%.     

基于改进粒子群算法的工程项目综合优化

为解决现有粒子群优化算法进化过程中"早熟"的问题,提出了一种改进的粒子群优化算法HSPSO.算法采用多子群分层策略,以提高收敛速度和优化精度.为求解工程项目的综合优化问题,建立了工期-成本-质量的数学优化模型和多目标优化模型.通过实例对标准粒子群优化算法(SPSO)和差分进化(DE)算法进行了比较,并采用HSPSO算法进行多目标优化.最后,用枚举法验证了模型的合理性和算法的有效性.与已有研究相比,HSPSO算法能在种群规模较小(20个粒子)的情况下,快速找到满意的解(平均迭代次数不超过20次).     

基于免疫粒子群优化算法的多约束路由选择算法

受生物体免疫系统免疫机制的启发,把免疫系统的免疫信息处理机制引入到粒子群优化算法中,设计了一个基于免疫粒子群优化算法的路由选择算法。这种免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制,实现简单,改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法进化过程中的收敛速度和精度。     

突发事件下城轨列车运行调整模型及算法分析

随着轨道交通快速发展,突发事件带来的损失与影响也日益增加.在此背景之下,从乘客的角度出发,为提高突发事件下轨道交通服务水平、降低乘客候车时间,构建以事故线路乘客总候车时间最短为目标的列车运行调整模型.同时,提出一种缓解重点车站客流压力的单车站列车运行调整优化算法以及一种不同突发事件持续时间分别计算和每隔5?min滚动计...     

融入偏好信息的列车运行过程多目标优化算法

列车运行过程优化是一个多目标、大滞后、非线性的极其复杂的优化问题.为了更好地解决上述问题,以列车能耗、舒适性、停靠准确性和运行时间为控制目标,以列车运动动力学方程为约束,建立了列车运行过程的多目标优化模型,提出了一种融入偏好信息的列车运行过程多目标遗传粒子群算法.提出的改进策略具有以下优点,在融入偏好信息的基础上通过控制粒子群中个体在解空间的分布能够更好地保持粒子群多样性,从而在进化过程中具有更明显的全局收敛的指向作用.仿真得到的速度距离曲线表明,在列车及其运行线路相同的情况下,本文所提出的算法性能较佳、寻优结果较好.     

交通分配的粒子群优化算法

为了方便合理地分配交通量,提出了交通量多路径分配的粒子群优化算法。算法的求解方法是在粒子群算法中构造了路径条数维的粒子空间,每维对应一条可行性路线,其值为对应路径所分配的交通量;对粒子进行归一化处理,使交通量守恒,并进行交通量的多路径分配;根据目标函数评价与筛选粒子,直到满足终止条件。实例计算结果表明:利用粒子群算法得到的目标函数值最小,各路段分配的交通量没有超容量现象,模型求解过程具有方向性,对交通分配的网络规模无限制,因此,粒子群优化算法可行、合理。     

基于微粒群算法的多目标列车运行过程优化

为客观地描述列车的运行过程,建立了列车运行过程的多目标优化模型,并用微粒群算法求解该模型.针对多目标微粒群优化(MOPSO)算法的不足,提出了相应的改进措施和解的多样性保持策略.仿真结果表明,提出的优化列车运行过程的改进MOPSO算法可以在一次运行过程中获得多组列车操纵控制策略,清晰地显示出各性能指标随控制策略变化的趋势,控制序列转换次数大大降低,每组控制策略都可以在能耗、运行时间和停靠准确性之间获得很好的折衷效果,可以根据列车运行状况选择恰当的策略控制列车,以获得预期的结果.     

基于遗传算法的单线列车运行调整体系

针对单线列车运行的特点，提出了“相邻列车”的概念，根据此概念建立了单线列车运行调整模型，并推导了列车运行图偏差函数作为模型调整目标．鉴于列车运行调整问题的解空间太大，用一般的运筹学方法难以有效地求解，提出了基于遗传算法的优化求解算法．该算法根据被调整列车的等级将原问题分解成若干子问题，并在对每个子问题求解的过程中，运用遗传算法在解空间中寻优．仿真结果显示了该模型和算法在应用于实际运行调整时的有效性和实时性．     

基于微粒群本质特征的混沌微粒群优化算法

在总结对微粒群优化(PSO)算法本质的主要研究成果的基础上,提出了基于微粒群本质特征的混沌微粒群优化(CPSO)算法.该算法用混沌搜索方法代替随机数产生器在较好的区域搜索最优解.为了提高粒子群的多样性,用由粒子邻域内若干个个体最优位置依其适应值加权平均得到的中心位置代替标准PSO算法的全局历史最优位置.然后,根据粒子个体最优位置与上述中心位置间的距离自适应地调整混沌搜索区域半径.用几个经典测试函数的仿真结果及与其它几种PSO算法的比较结果验证了新算法的有效性.     

基于多智能体局部寻优的粒子群优化算法

为了提高粒子群算法的收敛速度和全局寻优能力,用多智能体遗传算法对粒子群算法当前搜索到的全局极值进行局部寻优．用搜索到的更好的解在下一次迭代中引导粒子进行搜索从而获得更快的收敛速度和更好的全局收敛性。对函数优化和神经网络训练的仿真实验表明．此算法能更快的收敛到全局最优解。     

基于换乘运力协调的地铁列车运行调整策略

为了应对城市轨道交通网络化条件下的延误影响,提出基于线路间换乘运力协调的列车运行调整策略.通过上海轨道交通系统的多源运营大数据分析,得到运行延误对相邻线路列车间衔接关系和换乘站客流组成的影响规律,提出衔接调整策略和分流调整策略.结合相邻线路连接关系,考虑客流需求和站台能力约束,给出换乘运力协调方案的求解算法,并分析策略适用情况.实例验证结果表明,线间协调调整策略能够有效降低延误影响,优于传统的延误本线疏解方案,可为网络化运营条件下的延误管理提供解决方案.     

基于遗传粒子群算法的船舶航迹融合研究

研究利用遗传算子对粒子群算法进行优化设计,建立了基于遗传算子的粒子群算法多源数据融合模型。该模型克服了粒子群算法在训练过程中容易陷入局部极值的缺陷,得到了更高的学习精度和更快的收敛速度。利用多传感器检测到的目标船舶航迹点数据进行了融合验证,MATLAB仿真结果表明,基于遗传算子的粒子群算法融合模型融合后的目标船舶航迹点比各传感器单独检测到的目标船舶航迹点数据更加精确,更适用于船舶航迹的跟踪及预测。