自适应粒子群算法求解编组站车流推算问题的研究

编组站日班计划和阶段计划编制核心之一是出发列车车流来源的推算,由于车流推算的复杂性,其求解算法也是研究重点之一。基于解编顺序建立编组站动态车流推算的数学模型,约束中考虑了单调机资源、车流接续去向和时间等约束,目标函数在优化正点出发列车数的同时考虑总停留车小时的优化。通过设计自适应离散粒子群算法(ADPSO)对数学模型进行求解,以解编顺序为主要优化对象,静态配流采用Lingo编程实现,最后通过算例验证了算法的有效性。     

基于粒子群优化算法的地铁列车节能运行研究

在建立地铁列车运行物理模型的基础上,采用粒子群优化算法搜寻列车区间运行的惰行点位置,优化列车区间运行时间及运行能耗。基于南京地铁2号线实际线路模型,利用粒子群优化算法求解定时节能策略中列车区间运行惰行点位置,计算区间运行时间、能耗及回馈能量。结果显示,区间运行时间增加5.5%,列车运行能耗相应降低18.73%。     

基于粒子群BP网络混合算法的边坡稳定性评价

边坡稳定性评价与预测具有高度非线性和不确定性特征,难以用准确的数学模型表达。选取多个边坡工程实例构成学习样本集,以土体重度、内摩擦角、黏聚力、坡角、坡高、孔隙压力比6个主要影响因素作为土坡稳定性的评价判别指标;然后采用粒子群算法优化BP神经网络模型,实现混合算法,在保持BP网络算法误差反向传播修正权值特点的同时,将网络权值和阈值粒子化,利用粒子群算法的全局搜索性实现网络权值和阈值的更新,从而加快收敛速度和提高收敛精度,避免传统粒子群结合BP网络算法的"早熟"现象;通过与其他算法进行边坡稳定性评价的比较分析,表明了本文研究算法的可行性与合理性。     

基于捕食搜索策略的粒子群算法求解高铁闭塞分区划分问题

高铁闭塞分区的合理划分可以保证列车的运行安全、提高运输效率和减少投资成本。为了更好地解决这个问题,利用基于捕食搜索策略的粒子群算法求解优化准移动闭塞条件下的闭塞分区划分模型。捕食搜索策略可以平衡粒子的局域搜索和全局搜索,从而避免陷入局部最优,提高算法精度。通过算例仿真,比较基于捕食搜索策略的粒子群算法和标准粒子群算法对模型优化的结果,验证基于捕食搜索策略的粒子算法对模型的求解是有效的,而且得到的解更精确,运算速度更快。     

城市轨道交通列车运行调整的粒子群算法研究

依据列车行车组织的特点,对列车运行调整策略进行研究,建立了列车运行调整模型.模型中涉及的约束条件较多,对实时性和延迟传播有着严格的限制,从而使问题的求解成为难题.在模型的求解过程中,粒子群算法有计算速度快、收敛性强的特点,满足模型实时性的要求.因此在列车运行调整中采用了粒子群算法,实现了列车运行调整的高效求解.     

基于改进的粒子群算法的地铁时刻表调整方法研究及实现

为应对突发状况下地铁列车的晚点问题,尽快消除与既定时刻表的偏移时间,采用Visual Studio 2012和SQL Server 12.0数据库搭建时刻表系统,同时建立列车运行动态调整模型,选择改进的粒子群优化算法对模型进行求解,得出消除偏离时间的最优解,完成列车的动态调整仿真。仿真结果表明,该方法通过自动调整多辆列车的站间运行时间和停站时间,能有效地消除晚点时间,恢复列车正常运行。     

公路路基拓宽优化设计改进粒子群算法

考虑单位路段内的工程数量、公路占地、边坡稳定等因素,建立以最优造价为目标函数的路基拓宽优化设计数学模型;引入具有一定全局搜索能力和较快收敛速度的粒子群算法并予以改进,得到了基于改进粒子群算法的路基拓宽优化设计方法,并编制相应优化计算程序.最后结合算例,给出不同条件下路基断面的拓宽形式,同时,对比分析证明了该法的可靠和可行性.     

基于粒子群算法的轨道车辆设备布局优化

轨道车辆车上设备布局是轨道车辆设计中一个重要的环节,开展轨道车辆设备布局优化设计对保证轨道车辆的安全运行具有重要作用。考虑轨道车辆设备外轮廓约束、设备干涉约束等,建立了以设备总重心相对于轨道车辆自身中心的距离最小化的轨道车辆布局优化数学模型。根据轨道车辆设备布局优化的特点设计了基于粒子群算法的轨道车辆设备布局数学模型。采用线性递减权值策略,通过改进惩罚因子,有效地引导粒子群算法向全局最优解方向收敛。以轨道工程车辆的设备布局问题为实例,采用本文算法进行了车上设备布局优化设计的实例分析,表明本文方法可有效解决轨道车辆设备布局优化问题。     

铁路列车运行调整模型及三群协同粒子群算法的研究

列车运行调整问题是一类NP完全问题。根据列车运行调整的原则和基本方法,设计了双线铁路区段列车运行调整的数学模型,并利用三群协同粒子群算法进行求解,提高了模型求解的时效性,可为铁路行车调度调整起到很好的辅助决策作用。     

粒子群优化的神经网络在齿轮故障诊断中的应用

针对BP神经网络容易陷入局部极小及收敛速度慢的问题,本文利用粒子群优化算法代替BP算法中的梯度下降法训练神经网络的权重和阚值,有效地改善了BP网络诊断性能;利用训练后的神经网络对齿轮进行了故障诊断,并比较了基于粒子群优化算法与BP算法的诊断结果,通过仿真实验表明:无论是在诊断速度上还是在诊断精度上,PSO-BP神经网络诊断性能都比单独的运用神经网络有很大提高.     

基于混合PSO-RBF神经网络的铁路隧道岩爆分级预测

岩爆是铁路隧道建设中主要灾害之一。为了准确预测铁路隧道岩爆烈度等级,以岩石应力系数σ_θ/σ_c、岩石脆性系数σ_c/σ_t以及弹性能量指数W_et作为岩爆烈度评价指标,提出一种基于混合粒子群优化算法优化的径向基(RBF)神经网络岩爆预测模型。首先在国内外研究成果基础上,选取80组已有岩爆实例作为模型基础数据;然后运用结合了模拟退火算法的粒子群算法(混合PSO)改进径向基神经网络,通过训练数据选取最优的权值W和基函数标准差σ,得到混合PSO-RBF神经网络岩爆烈度预测模型;最后将模型应用于实际铁路隧道工程进行验证。研究结果表明:该模型兼顾个体最优和全局最优,能够正确、有效的对铁路隧道岩爆等级做出预测,为铁路隧道岩爆预测提供了一种新方法。     

基于SVM-PSO算法的大跨度悬索桥挠度可靠度研究

为了研究高维随机参数作用下大跨度悬索桥运营阶段挠度可靠度,在有限元计算基础上,基于支持向量机(support vector machine,SVM)建立成桥阶段挠度可靠度模型,结合优化后的粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)计算结构运营阶段挠度可靠指标。研究结果表明:借鉴遗传算法中的变异思想,通过设置中间变量约束条件,可以解决粒子群算法易早熟、后期迭代效率低的问题,进而提高计算效率与精度,基于SVM-PSO算法的结构可靠度方法高效准确,普立特大桥挠度可靠度满足正常使用极限条件下的要求。     

基于SA-CPSO优化HSMM的转辙机故障预测模型研究

针对目前铁路现场转辙机PHM中故障发生的模糊性与随机性等不确定问题,提出一种基于自适应混沌粒子群(SA-CPSO)优化隐半马尔科夫(HSMM)的设备退化过程故障预测模型。根据转辙机全生命周期机械部件状态退化过程对其进行退化状态划分;建立SA-CPSO优化HSMM的设备状态评估和故障预测模型,再结合前向-后向算法对优化后的模型进行参数估计;通过实例分析验证该方法的有效性和可行性,实现传统信号维修策略的方法改进。     

基于NSGA2遗传算法的地铁隧道上方基坑工程优化设计

为在有效控制基坑下覆地铁隧道竖向位移的情况下,尽可能地减小基坑工程造价,基于NSGA2遗传算法,以5个基坑工程控制下覆地铁隧道竖向位移的关键设计参数为优化设计变量、隧道最大竖向位移和工程造价中的可变值为优化目标,优化得到Pareto最优解集.结合专家打分-COWA算子-博弈论组合赋权法和TOPSIS法从Pareto最优...     

基于果蝇算法优化的移动机器人RBPF-SLAM研究

针对基于传统Rao-Blackwellized粒子滤波(Rao-Blackwellised Particle Filter,RBPF)算法的移动机器人在进行同时定位与地图构建(Simultaneous Location and Mapping,SLAM)时易发生粒子退化导致移动机器人位姿估计不准确以及地图一致性较差的问题,提出一种基于果蝇优化算法的RBPF-SLAM算法。该算法将果蝇种群觅食过程中果蝇具有的趋味特性引入RBPF算法,将粒子视为果蝇个体,粒子的适应度值作为空气中食物味道的浓度,利用果蝇优化算法的高寻优能力使粒子向高似然区域移动并不断迭代寻优,以优化粒子种群的整体分布。同时,在果蝇寻优后的新种群中引入自适应交叉变异操作,以增加种群多样性。根据粒子的适应度值确定交叉概率,对配对好的粒子进行自适应交叉操作,再根据变异概率对当前种群的最优粒子进行变异操作,选取适应度值更高的粒子作为当前最优解。采用指数函数步长公式更新粒子状态,增加寻优过程中的搜索距离,有效提高算法的收敛效率。基于ACES building和MIT Killian Court数据集的仿真实验以及移动机器人实机测试结...     

顶隔板对公路隧道火灾烟气蔓延及温度的影响研究

以隧道独立排烟道集中排烟模式为研究背景,对不同坡度下有无顶隔板的12组火灾工况进行数值模拟,分析顶隔板对隧道火灾烟气蔓延与温度分布的影响.结果表明:顶隔板使隧道在火灾情况下产生明显烟囱效应的临界坡度变为1%,同时隧道顶部的最高温度比原来至少提高了10%,隧道内600℃以上的高温烟气分布范围比无顶隔板情况多出6 m以上、...     

直流传动系统中单神经元自适应智能控制的实现

针对直流传动系统的特点,提出了单神经元自适应智能控制策略.仿真研究与实时控制结果表明,这种单神经元自适应智能控制系统不仅具有良好的静、动态性能,而且还具有令人满意的鲁棒性与自适应性.