改进原对偶遗传算法在搜索边坡最危险滑动面中的应用

文章基于janbu条分法,提出一种改进的原对偶遗传算法,并开发出相应的计算程序,自由搜索边坡任意形状最危险滑动面,求解其最小安全系数。通过工程实例验算证明,改进原对偶遗传算法是一种值得推广的边坡稳定性分析方法。     

基于GATS算法的城市交通网优化问题研究

遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ算法是求解大规模任意目标函数优化问题的强有力工具，二者各有优势，又都存在不足，本文根据香港城市交通网优化问题的特点及遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ算法自身的优势与不足，提出一种将二者混合使用的求解网络优化问题的算法。这是第一次将遗传算法和Ｔａｂｕ Ｓｅａｒｃｈ算法应用于实际的网络设计问题，最后用香港２００６规划数据进行实例研究。     

船舶航速智能控制系统仿真

利用MATLAB建立了船舶推进系统的数学模型,采用传统的PID算法,并利用遗传算法整定PID参数,对某船航速控制系统进行了仿真分析.为反映真实情况,文章分别仿真了船舶在无干扰、5%、10%及20%干扰情况下航速及螺旋桨转速等参数的变化,仿真结果显示遗传算法整定PID参数用在船舶航速控制系统上是可行的.     

三维集装箱装载优化系统的研究和设计

描述了复杂情况下三维集装箱装箱问题,考虑实际应用中的约束条件,提出了一种三维集装箱装载的模拟退火遗传算法。采用了三空间分割、货物合并、空间合并等策略,考虑了重心位置、运输时间及单箱质量、装载容积、摆放方位和优先顺序约束,提出了有效的解码算法。最后通过实例仿真说明了该算法的有效性和实用性。     

客运专线车站股道分配方案的均衡性研究

通过对客运专线车站作业流程和作业特点的分析，提出了建立实现股道分配线路空闲与繁忙期均衡的多目标线性规划模型，并以某一典型客运专线车站为实例，比较了不同的分配方案，对提出的均衡性评价模型进行验证。该模型的建立可求解列车分配无冲突的进路和站台问题，从而提高车站股道利用率以及车站服务水平。     

一种基于遗传算法的交通分配用户最优状态研究

以路网用户的出行时间最少为目标,以Matlab软件为运算平台,将遗传算法运用到交通分配模型当中,进而实现了交通分配过程中用户出行状态最优.并通过算例说明了遗传算法解决该类问题的有效性与可行性,为求解用户最优的问题提供了新的途径.     

弹性需求条件下城市交通网络设计问题的求解

目前对于城市交通连续平衡网络设计问题的很多研究都是基于固定需求这一条件,在一定程度上不太接近于实际交通网络,有必要对弹性需求条件下的网络设计问题进行研究。文中介绍了弹性需求条件下城市交通网络双层规划模型,采用F-W算法求解下层规划问题、遗传算法和共轭梯度法相结合的方法求解上层模型,在求解过程中对传统的计算方法稍作改变,并通过算例对该算法进行了验证。     

遗传算法在飞剪机结构参数优化设计中的应用

在对飞剪机结构参数的优化设计中，应用了一种新兴的高效寻优方法-遗传算法。文中对基于遗传算法的参数优化过程进行了全面和简要的说明。实例计算表明，该方法可以获得比较满意的优化设计结果。     

中小城市起讫点（OD）调查最优抽样量模型

基于抽样理论、最优化理论和出行需求预测方法，提出了以中小城市起讫点（OD）交通调查费用最小为目标，以调查精度为约束的最优抽样量计算模型和算法。实践结果表明：该方法有效地解决了调查费用和精度的矛盾，减少抽样量，仅用国际上推荐抽样率的1／10的抽样量就能得到预定精度的预测结果；对于具有简单交通流向的中小城市，能明显提高OD调查工作效率。     

两种基于遗传算法的交通量预测方法

结合实例予以验证、分析比较的结果说明，采用遗传算法(GA)与遗传神经网络(GANN)方法建立交通量预测模型，其预测精度高，操作简单，可以用于道路交通量的预测研究。