基于遗传算法的城市轨道交通接运公交线网规划

分析了城市轨道交通接运公交线网的功能，初步界定了车站影响区，并将其离散化编码表示，定义参数，以运营者消耗和使用者消耗之和最小为公交线网优化目标函数，建立模型，最后介绍了使用遗传算法搜索最优路线的计算步骤。     

基于可变客流的接运公交网络优化

在充分考虑目的地非地铁站的变动客流和搭乘固定公交的既有客流基础上,基于多对多客流模式,以管理者、出行者和社会运营费用的总费用最小为目标,构建接运公交线路的优化模型.模型考虑了原本私家车出行客流和固定公交出行客流选择接运公交出行的可能性,应用Logit 模型进行流量分配,并采用遗传算法对问题求解,获得了最优的接运公交网络,变动客流在接运公交网络中的第一公交站和换乘的地铁站.研究结果表明,接运公交线路方案与其占全程广义出行费用的比例密切相关,故有必要将其从全程视角进行优化.     

基于改进遗传算法的接运公交线路生成优化模型

城市轨道交通接运公交线路布设效果直接影响到轨道交通线路的运营效率．为了探讨轨道交通接运公交线路的最优布设方案,以最少线路接运最大客流量为目标,建立了线路生成的优化模型,并给出了求解该模型的改进遗传算法．以北京地铁5号线宋家庄站和刘家窑站的接运公交线路布设方案为例进行分析,结果表明：两个轨道交通站点布设6条接运公交线路能够使接运公交线路的载运能力最大,为205人／（km／h）．     

基于粒子群算法的城市轨道交通接运公交规划

根据"逐条布设,优化成网"的优化思想,采用将线路规划区域离散化处理的方法,以接运效率最大为接运公交路线优化目标函数,建立模型,并给出算例.结果表明,接运公交线路能较好地实现接运效率最大化问题,从而使社会和乘客效益最大.     

基于NSGA-Ⅱ的接运公交线路与时刻表协调优化方法

在公交规划研究中,常将公交网络规划问题分解为公交路线设计和行车时刻表设计,并尝试运用非传统优化方法解决,但对于多种公交模式换乘背景下的公交线路与时刻表协调优化问题的研究较为缺乏.文中以直接服务于轨道交通的接运公交为研究对象,在实现接运公交与轨道交通的有效衔接条件下,构建接运公交的路线选择与时刻表协调优化模型,并设计基于非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）的多目标优化算法对模型进行求解,实现接运公交路线与时刻表的协同编制,并通过实例分析检验模型.     

轨道交通单线接运电动公交调度优化模型

针对乘客由轨道交通换乘接运电动公交过程中等待时间长、候车成本高等问题,提出一种面向高峰时段乘客换乘情况的轨道交通接运电动公交的时刻表优化方法。通过分析换乘过程,以换乘乘客等候时间成本、换乘失败成本、电动公交使用成本和充电成本共4项成本之和最小为目标函数,以电动公交的发车顺序、换乘乘客的等待意愿、电动公交充放电特性对行驶里程产生的影响等作为约束条件,构建混合整数非线性规划模型。在接运公交的运输需求方面,考虑了除换乘乘客外本地乘客出行需求变化对接运电动公交时刻表的影响。最后提出一种混合人工蜂群算法求解模型,通过与遗传算法、粒子群算法的对比,进行了算法的敏感性分析。结果表明：目标函数总成本为1 355.32元,相比原成本降低了23.56%,其中,换乘乘客等候时间成本为298.17元,换乘失败成本为84.03元,公交公司运营成本为867.40元,电动公交充电成本为105.71元,验证了构建的模型对时刻表优化问题的有效性。     

基于遗传算法的港口布局优化

针对武钢工业港铁矿石布局问题采用遗传算法进行仿真优化计算,提出了换位交叉方法,避免了不可行解的产生,仿真优化结果符合生产实际情况。     

基于遗传算法的氰酸酯树脂生产车间布局优化研究

车间设备布局的优劣,直接决定生产效率和经济效益,为达到在较短的时间内确定复杂布局的优化设计,通过遗传计算思想求解该问题。以氰酸酯树脂生产车间布局为研究对象,分析树脂生产工艺流程,以车间内生产物流费用最小为目标建立优化数学模型,通过编程实现遗传算法,得到优化后的布局方案,优化结果验证了算法的有效性。     

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．     

基于遗传算法的交通信号优化控制研究

通过对信号交叉口延误模型的研究,提出了一种新的相位配时优化算法。此算法是将遗传算法引入到延误模型中,以信号交叉口车辆的平均延误最小为目标,考虑交叉口服务水平等多方面的限制,建立新的模型算法,并将其应用于常州市的典型交叉口,获得较好的优化结果。     

基于遗传算法的公交车辆智能排班研究

运营车辆智能排班是公交车辆智能调度需要解决的典型问题之一。它可以描述为：通过某种智能化的算法,在有限的算法步骤内,找出所有满足约束条件的排班方案中的最优方案或接近最优的方案。作者针对公交排班的特点,对遗传算法的各个算子进行了专门化处理并进行了大量的试算。结果表明,遗传算法对解决公交车辆排班问题是有效的。     

大连市轨道交通快轨3号线续建工程铺轨施工技术

在分析工程特点的基础上,介绍了大连市轨道交通快轨3号线续建工程铺轨总体施工技术方案,并界定了施工关键工序。     

基于遗传算法的公交发车间隔模型

根据公交调度优化问题的特点,考虑车辆满载率及最大、最小发车间隔的约束,以企业收益和乘客利益最大为目标建立的公交发车间隔模型,采用遗传算法进行求解。实际应用表明,利用该模型及其算法能够快速得到公交发车间隔的满意解。     

基于遗传算法的公交发车间隔模型

根据公交调度优化问题的特点.考虑车辆满载率及最大、最小发车间隔的约束,以企业收益和乘客利益最大为目标建立的公交发车间隔模型.采用遗传算法进行求解.实际应用表明,利用该模型及其算法能够快速得到公交发车间隔的满意解.     

基于遗传算法的公交线路发车间隔优化

为优化公交企业运营管理,提出基于遗传算法的公交线路发车间隔优化方法。通过对公交线路发车间隔进行优化,平衡公交企业运营成本和乘客出行成本。以公交企业运营成本及乘客等车时间成本最低为目标,通过加权求和设定目标函数;考虑乘客舒适度、公交线路车辆满载率以及政府部门规定的最大最小发车间隔等因素,针对客流的高峰和平峰时段,建立相关约束条件;以郑州市60号公交线路为例,利用遗传算法对发车间隔优化模型进行了求解,得到了各时段的公交发车间隔,并将优化前成本与优化后成本进行比较,有效降低18%～26%的线路总成本。     

基于改进遗传算法的铁路三维空间线路智能优化方法研究

归纳和总结了铁路线路智能优化与三维空间信息之间的内在联系,基于OSG技术对空间信息数据进行高效组织,加工处理与信息输出为一体,建立了三维空间信息模型,为铁路三维空间线路智能搜索提供可视化地理信息环境。以平面交点坐标、交点半径、纵面变坡点里程、变坡点高程为设计变量,充分考虑了空间线路平面约束、纵断面约束、平纵组合约束和环境影响约束条件,深入分析铁路三维空间线路优化费用目标函数,建立了铁路三维空间线路综合优化数学模型。采用浮点编码方式,以交点偏移距、交点曲线半径、链式变坡点高程为基因序列,针对多约束条件构成的优化空间进行深入的研究,生成线路方案群;基于多目标排序矩阵方式对每代中线路方案进行适用度计算,设计了选择、交叉和变异三类遗传算子,逐代遗传进化,实现了线路方案向最优线路方案群自动搜索,完成了铁路三维空间线路智能寻优过程。以本文提出的理论与方法为基础,基于vs.net、OSG、数据库等技术实现了铁路三维空间智能选线系统的开发,结合实际工程对本文的理论模型与算法进行了验证和评价。     

基于遗传算法的车间设备布局设计

车间设备布局问题具有非线性、NP难等特性,无法运用传统方法求得最优解.运用遗传算法突出的寻优能力,在单行布局的基础上,采用自动换行技术对车间设备进行多行设备布局,优化车间设备布局效果,运用PMX交叉操作和邻域搜索技术的变异操作提高遗传算法的全局和局部搜索能力.通过实例验证了此方法的可行性和有效性.     

基于遗传算法的车间设备布局设计

车间设备布局问题具有非线性、NP难等特性,无法运用传统方法求得最优解.运用遗传算法突出的寻优能力,在单行布局的基础上,采用自动换行技术对车间设备进行多行设备布局,优化车间设备布局效果,运用PMX交叉操作和邻域搜索技术的变异操作提高遗传算法的全局和局部搜索能力.通过实例验证了此方法的可行性和有效性.     

遗传算法在区段站到发线的应用研究

为解决车站到发线的合理运用问题，采用遗传算建立了到发线运用的染色体结构和适应度函数，对这种复杂的非线性组合优化问题进行了仿真。     

基于遗传算法的物资企业经营计划优化

从分析物资经营计划制定过程着手，本着与物资企业的实际情况相一致的原则，建立了多品种、价格有折扣、市场需求随机、经营方式灵活及可以进行仓库租赁的物资经营计划优化模型，然后对建立的模型的特征进行分析，并应用遗传算法对问题进行求解，对物资企业经营有较大的指导意义。