考虑整理车厢成本和回程取货的车辆路径问题求解

考虑整理车厢的成本,建立带回程取货的车辆路径数学模型,采用禁忌搜索算法对模型进行求解,并对某大型物流企业在北京市1 d内的配送和收集业务进行了优化,优化计算在5 s内完成.计算结果表明:在总路径增长7.8%的情况下,车辆配送费用比节约算法降低了24.5%,实现均衡值提高了9.3%.可见,该算法降低了调度人员工作量,节约...     

基于A*搜索算法的城轨联锁系统仿真研究

进路搜索是计算机联锁软件的核心模块,搜索算法直接影响进路搜索的效率。为提高进路搜索效率,采用A*搜索算法进行进路搜索,为测试算法性能,使用C#编程语言搭建城轨联锁仿真平台进行仿真研究。在该仿真平台上,主要模拟城轨联锁系统中的进路处理过程,构建站场型数据结构,将A*搜索算法应用到进路搜索过程中,利用启发信息指导搜索,使搜索更高效、智能化。最后完善仿真平台的联锁功能,实现联锁人机交互。     

正则搜索树的分支因数

正则搜索树的分支因数对算法的复杂度有决定性影响。尤其在深度优先的启发式搜索中，决定时间复杂度的启发式分布与分支因数紧密相关。本文介绍两种分支因数的计算方法：数值法与解析法。在数码难题及鲁比克魔方这两类实际的问题空间上，用这两种方法可获得相同结果。这些结果是进一步研究算法时间复杂度的必要基础。     

长距离输气管道工程混合变量优化设计研究

长距离输气管道建设规模大、投资多，一般是多国家工程。因此，对输气管道进行合理的设计有利于节省投资，保证管道系统安全、经济运行。考虑输气管道线路投资、压气站投资、运行管理费用及其工艺要求，建立了输气管道优化设计数学模型。所建模型既包含气体进出站压力、温度连续变量、又包含管道直径、壁厚、管材规模、压缩机站等离散变量。针对所建立的数学模型是含有离散变量和连续变量的混合优化问题，其于复合形求解方法讨论了组合型算法。通过实际应用表明，本文的模型和方法具有较高的可靠性，是一种有效的求解约束非线性离散变量问题的方法。     

基于融合注意力机制的多智能体磁浮谐波预测算法

为减小高速磁浮系统谐波对牵引供电网产生的影响，解决谐波治理存在的时滞性问题，通常需要对谐波电流进行预测。对此，采用融合深度学习算法的组合模型相比于传统算法的表现更加出色。文章提出一种新的融合注意力机制的多智能体磁浮谐波预测算法，该算法通过麻雀搜索算法（SSA）优化变分模态分解（VMD）的相关参数，并利用该优化参数将原始电流信号分解为多个不同中心频率的谐波分量，将各个分量分别输入融合注意力机制的长短时记忆网络（LSTM）中进行时序预测，形成多个独立预测智能体，再对各个智能体预测结果进行重构，从而实现对高速磁浮谐波电流预测。在此基础上引入误差修正机制，进一步提高模型的预测精度。对上海高速磁浮牵引系统进行理论分析与仿真，采集网侧电流数据，并用所提出的算法模型对此数据进行试验和分析。结果表明，与其他模型相比，所提的预测模型在磁浮谐波电流预测方面具有较好的性能，并可使时滞性得到进一步改善。     

基于可靠性最短路的实时定制公交线路优化研究

为实时优化定制公交线路，提出一种基于可靠性最短路的线路优化方法，在复杂的交通环境中，可以高效的将乘客送达目的地. 对可靠性最短路进行问题描述，建立可靠性时空网络；给出求解可靠性最短路的算法步骤，构建乘客和定制公交运营商总成本最小的目标函数，采用禁忌搜索算法对问题进行求解；最后，以某市定制公交路网进行实例分析. 结果表明：与最短路线路方案比较，所提方法更接近于实际运营；在高峰时段，交通拥堵的情况下，所提方法可以提高车辆的可靠性，提升定制公交线路的服务水平.     

基于模式搜索算法的交叉口信号配时优化研究

交叉口信号配时优化,对提高城市道路的通过能力,缓解城市交通拥堵,具有重要意义.本文研究了相对固定周期条件下,交叉口信号配时随道路上交通流量变化而调整的优化算法.以各相位各进口道上总的延误时间最小为目标,并考虑了最小绿灯时间和饱和度限制约束条件,构建了城市单点交叉口信号配时的非线性模型,为设置交叉口信号配时提供了新的方法--模式搜索算法.利用模式搜索算法对模型进行求解得到配时方案,并将得到的配时方案和传统的Webster算法得到的配时方案进行比较.研究结果表明:模式搜索算法在解决单点信号交叉口信号优化控制方面具有较好的实用价值.     

土坡非圆临界滑动面求解的混合搜索方法

在非圆临界滑动面的搜索中,先进行圆弧滑动面的搜索,将得到的临界圆弧滑动面作为非圆临界滑动面搜索的初始滑动面,采用改进粒子群优化算法——快速粒子群算法寻优;然后根据搜索到的较优值缩减搜索域的范围,再利用改进和声搜索算法寻优,将得到的结果作为问题的最优解。最后采用Spencer法计算滑动面的安全系数,并利用2个复杂土坡作为算例来检验混合方法的有效性。比较结果表明:该方法适用于多变量优化问题的求解。     

城市公共自行车高峰期需求不均衡的调度优化研究

通过对城市公共自行车系统自行车高峰期需求不均衡的使用状况进行研究,讨论公共自行车车辆调度优化,研究车辆路径问题。构建车辆优化调度模型,并设计禁忌搜索算法对模型进行求解,得出公共自行车需求高峰期车辆调度路径,最后构造算例对调度路径进行算例分析。研究结果表明:该模型具有一定的实用价值,可以实现城市公共自行车高峰期需求不均衡的车辆调度优化。     

多车场协同运输的公共自行车调度方法研究

为改善城市公共自行车使用过程中“借车难,还车难”的问题,针对公共自行车调度问题展开研究。通过构建一个多车场协同运输的公共自行车调度优化模型,分析公共自行车系统静态调度的最优路径问题。在模型求解方面,设计一种融合遗传算法和禁忌搜索算法的启发式求解算法,通过M atlab编程对模型进行求解。最后,以中山市公共自行车系统为例进行分析,结果显示本调度方法比传统调度方法节约9.3％的调度成本。