基于遗传算法的道路平面线形优化设计

提出了一种基于遗传算法的道路平面优化设计方法。运用这种方法可以在一个可行域中自动搜索一个最优或较优解。其基本思想是,首先根据平面初始方案形成一个可行方案群,利用遗传运算生成下一代,然后用一个评价函数进行度量,在可行方案中选择最优解。研究表明,遗传算法运用于道路平面线形的优化设计是可行和有效的。     

道路平面线形优化方法的研究及实现

将遗传算法应用于道路的平面线形优化设计,在一个可行域中自动搜索到一个最优或较优解,实现了全局寻优的目的。详细介绍了线路平面优化模型的建立,平面位置变动的具体原理,以及运用遗传算法优化线路平面位置的具体实现过程。研究表明,遗传算法运用于道路平面线形的优化设计是可行和有效的,能够实现全局寻优的目的,具有广阔的推广应用前景。采用动力有限元方法,研讨了基于FWD荷载作用下的水泥混凝土板下基础脱空与接缝传荷间的相互作用机理,以了解不同脱空尺寸和不同传荷能力对面板受力和路表各传感器弯沉盆曲线形状及弯沉盆参数的影响,为有效评定水泥混凝土路面地基脱空提供理论依据和参考。     

基于遗传算法的公路纵断面优化设计方法

纵断面优化设计是公路优化设计中一个重要的组成部分,遗传算法是一种高效的全局寻优算法。介绍了用遗传算法实现纵断面优化设计的具体方法步骤,并编制出了计算机应用程序。经输入公路原始数据进行实例计算,取得了令人满意的结果,证明了遗传算法在纵断面优化设计中的可行性及全局寻优的性能。     

基于遗传算法的山区高速公路平面线形优化设计方法

为了在山区高速公路选线中综合考虑其影响因素,建立起合理的选线优化模型,实现山区平面选线的智能化,本文针对针对山区高速公路平面线形布线特点,将平面选线中所要涉及到各种属性影响因素统一使用费用来进行表示说明,基于MATLAB平台运用遗传算法对高速公路平面交点坐标进行基因编码,进行选择、交叉、变异操作,以得到可行域范围内最优解。算法运算结果表明在满足山区高速公路平面线形指标的前提下,该优化方法对平面线形设计的质量有显著的提高,缩短了整个设计周期,减少其工程成本,从而验证了优化算法对山区高速公路平面优化设计的可行性。     

基于GIS平台的公路线形优化设计

公路线形优化是一个多目标优化问题,而传统的优化算法难以有效地解决路线优化问题。为此建立了基于GIS平台和遗传算法的公路线形优化设计方法,提出了基于GIS平台空间数据挖掘模型和基于遗传算法的路线平面和纵断面的优化算法。     

基于改进并列选择遗传算法的路网养护方案优化

针对公路路网养护需求矛盾,在综合考虑养护资金、投资效益和养护质量等必要目标的基础上,提出采用并列选择遗传算法结合惩罚函数算法对养护方案进行全局优化,使养护决策合理化、科学化。仿真结果表明:在对带约束条件的多目标养护决策优化中,改进并列选择遗传算法通过构造加以罚函数的适应度函数在解空间进行并列选择遗传进化,能够快速地搜索出16个全局最优解,为养护决策提供了准确的数值依据,与文献中数学规划和遗传算法最多2个最优解比对,验证了该算法的有效性和优越性。     

基于遗传算法的桥梁钢筋砼受弯构件优化设计

探讨了遗传算法在公路钢筋砼受弯构件优化设计中的应用,针对简单遗传算法存在"早熟收敛"的缺陷,采用大变异操作来避免产生局部最优解.数值实验证明,与常规优化方法比较,遗传算法能从搜索空间中的多点出发进行寻优,寻优过程中仅涉及适应度函数的计算与评价,能很好地解决结构优化设计问题.     

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。     

求解交通配流问题的一种新算法

路径选择是交通配流的主要问题,本文采用遗传算法设计了一个新模型以求解交通配流问题。实例计算表明,这一算法能迅速求出问题的全局最优解。     

求解交通配流问题的一种新算法

路径选择是交通配流的主要问题,本文采用遗传算法设计了一个新模型以求解交通配流问题.实例计算表明,这一算法能迅速求出问题的全局最优解.     

基于道路综合费用的平面选线模型优化方法的研究

根据道路平面路线方案布置特点,将选线中要考虑的各种因素均转化为费用进行考虑,因而道路平面路线方案也即转化为该模型费用最小化的优化问题,由于道路平面方案优选设计是复杂的多目标决策问题,方案模型的建立在很大程度上影响到项目的营运费用和建设费用,通过对研究遗传算法变异算子对模型影响的分析,设计了一种遗传算法对路线平面线形进行优化,该算法可以提高收敛速度和解的精度,并同时保持优良个体的进化稳定性,在一定程度上弥补了定常参数在克服早熟中缺乏普遍性的缺点。最后,进行了道路优化验证,实验结果表明,该算法无论从鲁棒性和有效性方面都超过了传统的优化算法,说明该算法在道路选线中有很高的应用价值。     

基于PARETO最优解的重型汽车传动系速比优化

针对某重型汽车动力传动系统匹配设计中遇到的参数反求问题,提出了基于PARETO最优解的重型汽车传动系统参数优化方法.建立了某算例车型的CRUISE仿真模型的近似模型,并将其作为多目标优化的代理模型.利用Matlab遗传算法工具箱对该优化问题进行了求解,得到了算例车型传动系参数的1组PARETO最优解集.结果表明,计算所得PARETO解集能为工程人员提供多种可选方案,方便其选择合适的传动系统参数.     

基于法线偏差的旧路平面线形拟合精度评估方法

在论述拟合法线偏差定义、构成及性质的基础上,提出以拟合法线偏差表征旧路平面线形拟合偏差;建立了基于法线偏差的旧路平面线形拟合精度指标;提出了采用步长压缩摆动趋近法计算拟合法线偏差的算法,并就拟合法线偏差的符号判定准则及方法进行了讨论。最后对321国道某路段旧路改造设计中的平面线形拟合精度进行评估。结果表明:按照外业、内业2个阶段,采用拟合精度指标控制旧路平面线形拟合质量是可行的。     

公路路线智能优化方法研究

公路路线优化属于多目标优化问题。传统优化算法难以解决具有模糊性、不确定性的路线优化问题。建立了基于GIS和遗传算法的公路路线智能优化模型,提出了基于GIS空间数据挖掘技术的选线环境知识获取模型和基于多目标遗传算法NSGA-Ⅱ的路线优化算法,解决了GIS与遗传算法集成、目标函数确定、遗传算法设计等关键问题。最后通过算例,验证了模型的有效性和实用性。     

遗传算法在公路工程工期成本优化问题中的应用

利用遗传算法对公路工程工期成本优化问题进行探讨,给出利用遗传算法对整个问题的求解设计思路,在公路工程工期成本优化中利用遗传算法优化时染色体设计、优秀个体的充分利用以及遗传操作后不合理结果的处理提出解决方法,为今后遗传算法在公路工程进度优化中的应用提供有益的思路。最后设计求解流程图。     

基于多目标遗传算法的复合式盾构刀盘刀具布置优化

为了提高复合式盾构刀盘掘进的稳定性,刀盘上滚刀的优化布置成为设计的核心问题。通过分析滚刀的受力,确定以滚刀极径与极角作为设计变量、滚刀布置原则作为约束的数学优化模型;采用多目标Pareto解的非劣性分层遗传算法将多个目标函数同时优化,根据目标函数最优原则在Pareto最优解集中选择满足要求的优化方案。应用该优化方法对广州地铁某复合式盾构刀盘进行优化布置。研究结果显示:优化后(边滚刀数量为9时),径向载荷合力减小了21.3%,倾覆合力矩减小了17.8%,破岩量方差减少了15%,表明所建模型及使用的多目标Pareto解的非劣性分层遗传算法是可行和有效的。     

基于经济效益的土工格室挡土墙优化设计研究

为了节约土工格室技术在挡土墙中应用时的工程成本，建立了基于遗传算法的数学计算模型，提出了一种基于经济效益的工程优化设计的方法，给出了格室筋带长和挡墙高度的参考值，并应用于京港澳高速公路驻马店至信阳段的优化设计。结果表明:这种优化设计方法能有效节约工程材料，降低工程成本，具有可行性。     

交叉口定周期信号控制多目标优化方法

为了克服以往采用加权组合方法将多目标优化模型转为单目标优化模型进行求解的弊端,以非饱和交叉口为研究对象建立了定周期信号控制参数的多目标优化模型,并以非支配排序遗传算法(Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II,NSGA II)为基础建立了直接求解单个交叉口交通信号多目标控制模型的相容优化方法。最后通过实例分析了延误、停车率、排队长度等常用交通信号控制目标的有效性和对控制参数的敏感性。研究结果表明:与单目标优化方法相比,多目标相容优化方法更能减少车辆在交叉口上的停车延误和排队长度;与加权组合方法相比,多目标相容优化方法能获得更优的综合交通效益。