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为提高钢筋混凝土简支梁的可靠性和稳健性,运用可靠性和稳健优化设计的理论,建立了适合可靠性稳健优化设计的多目标模型。针对可靠性稳健优化设计的多目标模型多属于高维多目标优化问题,把灰色理论中的关联分析引入粒子群优化算法中,根据灰色关联能够很好地分析目标矢量之间的接近程度,并能掌握解空间全貌的特点,提出了适合高维多目标优化问题求解的灰色粒子群算法。与传统方法相比,该方法更能迅速准确地得到钢筋混凝土简支梁的可靠性稳健优化设计信息。 相似文献
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针对公交线网优化问题,利用粒子群算法进行了研究。在考虑城市公交系统多因素的基础上,给出了公交线网的优化原则、优化目标和约束条件,并将优化目标和约束条件定量化处理,给出了相应的数学表达式。在定义6维空间的基础上,利用经济转化系数,将公交线网优化的多目标问题转化为单目标优化问题的情况下,建立了公交线网优化的线性模型,并用粒子群算法进行了求解计算。通过粒子在解空间中搜索,找到最佳的公交线路网络。最后对算法进行了实际应用分析,结果表明该法简单实用、结果可信,有广泛的应用前景,而且该法也为多目标优化问题提供了一种合理可行的方法。 相似文献
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为了顺应智慧城市建设需求,缓解城市道路的拥堵,提高车辆在城市路口的通行效率,本文基于多目标粒子群算法,以车辆实时延迟时间最小、城市路口通行能力最大为优化目标,建立智慧城市路口的多目标优化模型。通过优化计算得到Pareto最优解集,以多属性决策算法得到最优配时方案,并通过更新信号灯参数,实现了信号灯的动态优化。通过SUMO交通仿真平台搭建了城市路口仿真模型,结合粒子群算法进行仿真验证。仿真结果表明,经粒子群算法优化的城市路口配时,路口的通行性能显著提升,平均通行能力提升约3.69%,平均车辆延迟时间降低约21.35%。 相似文献
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为了获取菜园坝长江大桥的基准有限元模型,结合Kriging代理模型和一种改进的粒子群优化算法,利用荷载试验数据对其初始有限元模型进行修正。首先,叙述模型修正和Kriging模型基本理论,在基本粒子群算法中引入交叉变异计算,提出一种改进的粒子群算法,并通过测试函数对改进的粒子群算法进行验证;其次,简要介绍菜园坝长江大桥荷载试验、荷载试验结果及初始有限元模型;最后,根据敏感性分析选定6个待修正参数,通过试验设计得到频率和位移关于修正的参数的样本,并建立有限元模型的Kriging代理模型以预测结构响应;以频率和位移的试验值和计算值残差为目标函数,分别利用基本粒子群算法和改进的粒子群算法在修正参数的设计空间内寻找目标函数的最小值,并对比分析模型修正的结果。结果表明:测试函数表明改进的粒子群算法具有较好的稳定性和成功率,并能获得更为精确的优化结果;建立的Kriging代理模型均方根误差较小,可以替代有限元模型预测结构频率和位移;经过模型修正,菜园坝长江大桥前5阶频率计算值与试验值相对误差均控制在5%之内;除个别测点外,位移相对误差均控制在10%以内;相比基本粒子群算法,改进的粒子群算法获得了更小的目标函数值,修正后的频率和位移的相对误差更小。 相似文献
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通过对南京市江宁区21路公交线调查,运用Fisher聚类法对全天运营的时间段进行合理的聚类分析,建立兼顾公交公司与乘客利益的多目标数学模型,并应用粒子群算法求解该模型,得到较优公交调度时刻表。 相似文献
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基于离散粒子群算法的协同车辆路径问题 总被引:2,自引:1,他引:2
考虑车场容量、不同车型车辆行驶最大里程等约束条件,建立以车辆配送总费用最小为目标的一类带时间窗协同车辆路径问题数学规划模型、即属于不同公司的配送中心共享车队、仓储等资源为客户协同配送货物,采用文献[1]中的自适应离散粒子群算法求解该问题并定义了其可能解的粒子的编码方式.最后,通过一个算例得出结论:同普通物流配送情形相比... 相似文献
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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。 相似文献
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针对恶劣天气下区域管制区内,多航空器改航路径规划中缺乏降低管制员工作总负荷的考虑。以贵阳区域管制区为例,研究了恶劣天气下多航空器改航路径的仿真优化算法。采用灰色模型预测飞行受限区的动态影响范围;利用几何算法预先规划可供选择的改航路径;改进离散粒子群优化算法的运算规则;以整个区域管制区内改航总路径最短和管制员工作总负荷最低为目标,结合预测的飞行受限区、预先规划的改航路径、改进离散粒子群优化算法和全空域与机场模型实现恶劣天气下多航空器改航路径的仿真优化算法。结果表明,该仿真优化算法经过多次迭代,获得了改航优化方案;与采用传统粒子群算法的仿真优化算法相比,管制员工作总负荷下降了7.52%,改航总路径距离减少了4.48%;与采用多目标粒子群算法和非支配排序遗传算法-II的改航路径算法相比,其改航路径距离略长,但考虑了管制员工作负荷的影响。该仿真优化算法能在减少改航路径距离的同时有效降低管制员工作负荷,对实际改航规划具有借鉴意义。 相似文献
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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。 相似文献
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基于多目标遗传算法的混合电动汽车参数优化 总被引:1,自引:0,他引:1
动力系统和控制器参数的同时优化是提高混合电动汽车(HEV)燃油经济性并降低排放的关键。这类优化问题涉及多个相互冲突的优化目标和非线性约束,是典型的多目标优化问题。文中采用多目标遗传算法求解该优化问题的Pareto最优解集,并应用ADVISOR对实际算例的优化结果进行比较分析。结果表明,应用该方法可找到多组可行解,在满足原车动力性要求的前提下能有效提高燃油经济性,降低排放。 相似文献
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