通勤出行简单链和复杂链的选择行为研究

理解通勤出行简单链和复杂链的选择行为,对于推动出行行为研究和实施交通需求管理策略具有重要意义.文中用交叉列联表方法分析了家庭属性、个体属性、土地利用属性、出行属性和工作活动安排对个体简单链和复杂链选择行为的影响,以此为基础建立了个体选择简单链和复杂链的二项Log istic模型.模型分析结果表明,家庭工作人数、职业、年龄、居住小区、上班出行方式、上、下班时间是影响个体选择简单链还是复杂链的显著变量.     

三维布局计算方法的研究

布局问题是一个组合最优化问题,众多学者对此进行了深入的研究,并提出了许多算法,算法的选择直接影响布局问题的计算速度和求解精度。本文具体分析了基于规则的启发式算法;传统最优化算法;遗传算法;模拟退火算法;改进模式搜索算法;混合算法的使用场合。     

区域港口协调优化模型研究

采用双层规划模型描述区域内各港口间的协调优化问题.上层模型从区域港口管理者的角度考虑,使区域各港口的资源能够优化利用,区域港口的收益达到最大;下层模型从货主方的角度考虑,货主的选择行为遵循用户最优原则,引入效用函数使所付费用满足服务需求.同时,采用matlab的遗传算法对模型算例进行求解.     

公交线网优化的算法研究

为缩短居民乘车出行时间以及减少公交运营投入,在公交线网优化过程中通常采用具有全局最优的遗传算法。针对基本遗传算法自身的一些缺点,提出了一种改进的遗传算法。该算法在公共交通路线优选过程中运用减少搜索空间、加入最佳保留策略和修正策略的方法,对基本遗传算法中的选择、交叉、变异算子及中止条件进行改进。改进遗传算法能够在保证种群多样性的同时加快收敛速度,较好地避免了基本遗传算法前期容易早熟和后期进化缓慢等现象。实例仿真计算表明,该算法具有比基本遗传算法更高的效率,是优化公交线网的一个有效途径。     

考虑冲压工艺的前纵梁前端结构碰撞模型的标定EI北大核心CSCD

采用自主开发的SuperSection软件建立了前纵梁前端结构的简化模型,并通过碰撞力标定模型确定薄壁梁的最优断面形状。以最大峰值碰撞力和平均碰撞力与对标值的残差最小为目标,以吸能和冲压工艺要求为约束,以断面节点坐标和薄板厚度为设计变量建立标定模型,采用遗传算法求解该标定模型。数值算例表明:随着迭代的进行,断面形状逐渐被改进,碰撞力曲线趋近于对标曲线,碰撞中吸收的能量增加且满足冲压工艺要求。     

BP神经网络在通道交通流预测中的应用探索

利用通道交通流参数在通道相邻路段的传动机理,分析上下游交通流特征参数的耦合关系,提出通道交通流预测技术,并基于传统数理方法建立交通流预测模型的局限性,提出神经网络模型。利用遗传算法不断优化网络权值,并通过改变网络隐含层节点数以及网络各层之间的转移函数提高网络模型的预测精度,实现通道下游交通流的实时预测。     

基于mRNA转录的复合材料铺层数量遗传算法优化

研究使用最少铺层数量,使产品达到性能指标的复合材料铺层优化问题。使用遗传算法,参考真实生物遗传过程,在遗传算法由染色体得到个体的过程中,补充了mRNA转录过程模块。该模块通过在染色体上设定终止子,得到前体mRNA,再通过剪接、对称、角度还原过程,得到成熟mRNA,即铺层序列。在算法运行过程中,染色体长度始终不变,铺层序列的长度通过mRNA转录模块得以改变,由此实现了铺层数量和铺层角度的同时优化。     

基于MATLAB的遗传算法优化软件设计

优化设计理论使工程设计方法发生了变革。其中,遗传算法理论与传统优化算法相比,具有鲁棒性、自适应性、全局优化性和隐含并行性的特点。本文基于Matlab语言编程实现了遗传算法,并设计搭建了用户界面。通过标准测试函数对所开发软件优化功能进行了测试检验,优化结果准确,操作简单方便,系统设计满足预期要求。     

基于数学模型和IE的汽车混线装配的优化研究

针对汽车混线装配的需求,结合IE知识提出了应用于装配规划的数学模型的建立方法及优化算法,实现了高效而合理的规划,解决了混线生产中工位间和工位内产品间工时不平衡的问题。以具体案例验证了本文算法的可行性。     

混合动力汽车模式切换与AMT换挡品质评价方法

从整车动力性、传动系耐久性和舒适性三个方面确定了搭载AMT的混合动力汽车模式切换与换挡品质的评价指标。基于遗传算法优化BP神经网络的方法,建立了模式切换与换挡品质的客观评价模型。将客观评价模型的预测结果与主观评价的结果进行对比分析,并分析了各个评价指标对客观评价模型的影响。结果表明,混合动力汽车模式切换与AMT换挡品质评价指标选择合理,所建立的评价模型与主观评价方法具有较好的一致性,能客观有效地评价混合动力汽车模式切换与AMT换挡品质。