平面交叉口信号控制多目标优化研究

从道路使用率、出行时间成本、环境保护三方面平衡交通效益出发,建立在饱和度约束下以通行能力、出行者平均延误、尾气排放量作为性能指标的平面交叉口信号控制多目标优化模型;模型可根据交通流状态的不同对控制目标有所侧重;最后运用遗传算法对模型进行优化。算例分析表明,该模型能较好的适应交通流状态的变化,可获得更好的交通控制效果。     

基于NSGA-II算法的客运专线开行方案优化设计

旅客列车开行方案是客运专线旅客运输组织的核心和基础,是基于铁路企业运营成本和旅客出行费用,以铁路运行总成本最小化为优化目标,以路网运行线频率、路网总通过能力、路网载客能力需求为约束,运用NSGA-II方法求解双目标函数优化的"Pareto边界"问题,并在该边界上讨论所求目标函数的"最优解"。其算例结果分析表明:列车开行方案既能保证铁路企业的收益,又能够有效地提高旅客出行质量。     

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.     

基于加速遗传算法的多层次灰色评价方法的空域安全分析

随着我国航空业的迅猛发展,空域结构及其使用方式日趋复杂化,出现了多种多样的安全问题,所以,对空域安全评估方法的研究显得尤为重要。本文从空域系统角度出发,参考Reason模型的主要思想,建立了影响空域安全评估的指标体系,然后,采用加速遗传算法的多层次灰色评价法（AGA-GAHP）对空域安全系统进行分析,使用加速遗传算法的层次分析法计算指标权重,逐级计算灰数,确定所属灰类,得出西北某空域的安全评估结果。实际计算表明,该方法可行。     

基于磁性目标磁场模型的在线磁定位研究

在磁性目标运动参数未知、磁探头存在姿态角的情况下,使用单个三轴磁探头的在线测量数据,利用遗传算法良好的全局搜索能力,基于单旋转椭球体模型对磁性目标进行定位计算,以解的稳定性判断代替定位解正确与否的在线判断,完整实现了一种在线磁定位算法,计算结果表明定位准确、判断可靠.     

遗传算法在变频交流电机控制中的应用研究

交流异步电动机具有很强的非线性特性,因此在调速控制中控制器的参数很难达到最优化.采用矢量控制后交流电机的调速性能可以和直流电机媲美.但变频交流电机矢量控制系统存在3个PI环,同时交流电机本身具有很强的非线性.由此可知调节3个控制器的参数使系统的调速性能达到最优存在很大的困难.文中建立了电机的仿真模型,在此基础上采用遗传算法对转速闭环控制器的参数进行了优化,并将优化的控制器参数与非优化的控制器参数的控制效果进行了仿真对比,结果表明取得了良好的效果.     

交通出行诱导的Stackelberg博弈模型及其遗传算法求解

针对交通出行诱导的实际需求,分析了进行博弈的共同知识.基于对道路交通管理者和道路使用者的策略分析,通过建立道路使用者确信度模糊模型,构建了交通出行诱导的离散动态Stackelberg博弈模型.针对交通出行诱导的两阶段博弈特征,提出了基于逆向归纳法的博弈模型求解算法.设计了基于遗传算法的博弈模型计算机求解算法,使产生的交通出行诱导方案能够实现系统最优下的用户最优.     

基于遗传算法的最短路径问题及其MATLAB实现

前言 在现实生活中,我们经常遇到最短路问题,例如寻找两点之间总长度最短或者费用最低的路径.在运输,物流,设施选址以及人员调度问题中,最短路径是很常见的问题.解决最短路问题的方法有很多,例如迪杰斯特拉算法、福特算法.在这里我们介绍基于遗传算法的最短路径问题的解决方案.     

基于遗传算法的近红外光谱建模样品集优化研究

探讨遗传算法优化方法在南丰蜜橘内部品质可溶性固形物的建模集样品选择中的应用,根据优化结果建立了南丰蜜橘可溶性固形物的快速无损检测数学模型。研究选择的波长范围为350—1800nm,应用遗传算法优化建模集样品,优化后建模集样品数量由89个减少到36个,累积变异系数达到99．99％,交互验证均方根误差达到最小。研究结果表明：优化后的建模样品数量大大减少,且保证了南丰蜜橘可溶性固形物的快速无损检测数学模型的稳定性。     

基于快速需求响应的城市公交在线调度方法研究

通过研究制约公交系统运行效率的问题,提出了一种旨在快速响应乘客出行需求的"小粒度"频繁调度方法,构建了以"小粒度"时段为调度周期的多日标优化模型.针对模型特征设计了实现在线调度的改进遗传算法,结合启发信息控制变异位置、增加修复算子,解决了染色体变长和跨维搜索难题.利用仿真试验验证了方法的有效性,结果表明,算法能在较短时间产生调度方案,满足在线调度要求;与传统的基于统计数据的调度方案相比,模型能有效优化出行成本和运营成本.