基于免疫遗传算法的公交线网优化研究

为了提高遗传算法在线网优化中的稳定性,在遗传算法过程中加入免疫因子的提取与注射,并设置局部最优的检测。改进后的免疫遗传算法能结合求解问题的特征信息对种群进行免疫接种,提高搜索速度和精度。通过路网验证,并与标准遗传算法进行比较,表明效果明显。     

S形梁碰撞多参数优化设计

提出了一种新的碰撞优化方法,即将试验设计(DOE)、有限元分析(FEA)、响应面法(RSM)和遗传算法(GA)结合起来,对S形薄壁梁多结构参数进行抗撞性优化设计.通过提取实际车架上使用的S梁特征参数,建立了S梁的碰撞模型.运用方差分析(ANOVA),选取那些对S梁吸能特性影响显著的因素作为主要设计变量,采用显式非线性有限元软件PAM-CRASH进行碰撞模拟.根据有限元分析结果并结合响应面理论,建立了S梁的总吸能和最大冲击载荷的响应面模型.采用遗传算法进行优化求解,得到了S梁的最优设计参数.优化后的S梁在碰撞中的总吸能能力大大提高.     

基于遗传算法的船舶核动力装置冷凝器故障诊断研究

根据核动力装置冷凝器的运行特点,分析了导致冷凝器故障的各种原因,并结合领域专家的知识建立了故障征兆集.将遗传算法与概率因果模型相结合,建立了故障诊断系统.从系统的诊断结果看,该方法能准确、快速诊断出故障,这对保证核动力装置的安全运行具有一定的指导意义.     

集装箱码头泊位-堆场-闸口的周期协同分配

为提高集装箱进出口码头在周期性环境下的作业效率,对集装箱码头泊位-堆场-闸口的周期协同分配问题进行了研究. 首先考虑泊位、堆场、闸口3类资源对船分配过程中的可用量约束、相关性约束和周期性约束,以最小化船舶总在港时间为目标函数,建立集成调度的混合整数规划模型;在此基础上设计自适应遗传算法进行求解,其上层对船舶优先级构成的编码空间展开进化搜索,下层利用启发式将优先级解码为多资源协同分配计划,并将其评价值返回至上层迭代. 数值实验显示,协同考虑泊位、堆场和闸口3类资源的集成调度,相较于传统的两阶段调度,周期计划下的船舶总在港时间缩短约20%.      

城市轨道交通快慢车停站方案优化研究

快慢车模式作为一种有效匹配乘客多样化出行需求的手段,能提升企业服务水平,降低运营成本,其核心问题是确定合理的列车停站方案。首先,针对快慢车越行特点进行分析,得出快慢车越行会导致乘客的出行时间和列车周转时间增加,并导致线路的通过能力降低的结论,因此提出快车在慢车站不停站越行慢车的观点,以降低越行造成的不利影响。然后,对城市轨道交通快慢车模式下乘客出行时间的变化和企业运营成本的变化进行全面的分析,构建快慢车停站优化模型,并用遗传算法进行求解。结果表明,高峰小时内乘客能节省旅行时间3 976 815s,企业能节省1列车底的购置费及12 000元的停站成本。     

考虑追踪安全的地铁快慢车协同操纵节能优化

研究考虑追踪间隔要求和再生能利用的快慢车线路地铁列车协同操纵节能优化问题.首先,基于滚动优化思想将列车协同操纵全局优化问题分解为一系列的子问题,即每一列车进入下一区间前由中央控制器根据同一供电分区内其他列车的操纵方案和列车重量等实时运营信息,计算出站列车在下一区间的操纵方案.为延长牵引制动重叠时间、提高再生能利用,各列车尤其是快车允许途中二次牵引加速以配合其他列车进站制动.基于上述研究思路,本文以列车净能耗为目标构建了快慢车线路列车协同操纵节能优化模型,并设计了混合遗传算法进行求解.案例分析结果表明,与不考虑其他列车操纵的个体最优节能操纵方法相比,本文提出的协同操纵方法可节能3%以上,算法满足实时优化对计算效率的要求.     

基于实数编码遗传算法的桥梁有限元模型修正方法

为克服传统桥梁有限元模型修正迭代优化过程中存在的局部收敛和提高模型修正精度, 提出了联合实数编码遗传算法与静动力实测数据的有限元模型修正方法; 引入四边形等参元理论和牛顿迭代法编制宏命令, 实现有限元模型中车辆荷载的快速自动加载; 基于结构有限元模型静动力特性构造目标函数, 以实数编码遗传算法为优化策略, 采用MATLAB平台建立了有限元模型修正框架; 通过对一个简支框架结构的数值模拟, 对比了所提出优化方法与其他方法的收敛效率和修正结果, 以验证所提出方法的有效性; 采用拉丁超立方体抽样分析了有限元模型参数变化对桥梁动力响应的影响, 以确定待修正参数, 并采用所提方法修正了一座改建的空心板桥梁的实体有限元模型。分析结果表明: 零阶算法和一阶算法对参数的敏感性和修正范围依赖大, 选用敏感性较小的参数或者参数修正范围大于50%将会导致错误的修正结果; 实数编码遗传算法对初始输入不敏感, 可避免局部收敛的情况; 采用灵敏度分析得到的主要待修正参数有空心板弹性模量、现浇层弹性模量以及支座横桥向和顺桥向的约束刚度; 修正后的空心板弹性模量增幅约为19.13%, 现浇层弹性模量增幅约为16.00%, 横向约束刚度增幅约为46.21%, 纵向约束刚度增幅约为72.72%, 修正后的有限元模型的静动力特性与实测响应吻合良好, 各测点静力响应误差均小于4%, 动力响应误差小于3%。      

集卡提箱预约配额与场桥配置的联合优化

在集卡提箱预约中,集装箱码头场桥配置和预约配额的联合优化是缩短集卡等待时间,提升资源利用率的关键. 针对提箱作业的实际特点,构建了双目标整数规划模型,设计了基于非支配排序遗传算法的求解方法. 当码头需求较少时,采取动态调整随机分配场桥最佳;当码头需求较高时,采取动态调整与按需配置相组合的方式最佳. 以国内某码头为原型,通过不同规模的算例实验,验证了模型和算法的有效性. 所提方法可快速生成高质量、多样化的前沿解,实现了场桥资源与集卡作业需求的匹配优化,为码头管理者在资源投入与集卡等待时间的权衡中,提供了决策支持.     

考虑出行时间窗的定制公交线路车辆调度方法

为提高定制公交系统的运行效率,研究了带乘客出行时间窗约束的多条定制公交线路车辆调度方法。给出了乘客出行站点合并方法,将公交车早到、晚到站点所造成的乘客损失转变为当量运营里程,以多辆公交车总运营里程最小为目标,考虑乘客的站点约束、公交车容量约束以及乘客的出行时间窗,建立了定制公交车辆调度优化模型。其次分析了乘客出行起点、终点对模型求解的影响,通过提出虚拟源站点,将多辆定制公交车的调度问题转换为多旅行商问题;基于后向推导原则设计贪心算法求得模型的可行解;之后基于遗传算法,采用自然数编码机制,将每个站点作为基因位,按照访问次序排列成染色体对应问题的解;最后给出了贪心算法和遗传算法的流程。在理论研究的基础上以定制公交线路为例对建模过程和模型的求解过程进行了阐述。研究结果表明：所建立的优化模型能够输出合理的多条定制公交线路车辆调度方案,不仅可以给出每辆定制公交的途经站点、运营里程,还可以给出每个站点的准点程度以及由于公交早到、晚到折算得到的当量运营里程;在求解算法质量方面,与可行解相比,相对最优解输出的方案能够使综合运营里程降低10.4%;模型求解时间为30.3 s,可以满足定制公交企业的实时性需求。     

基于序列Kriging-GA的薄板件定位点优化方法

为降低车身薄板焊接装夹时的重力以及夹具定位点偏差对柔性薄板件定位精度的影响,提高薄板定位方案的稳健性,基于有限元分析方法对薄板件第一基准面的定位点布置进行了优化。为了建立能反映薄板定位精度对定位点偏差敏感度的定位方案评价指标,引入影响系数法,建立了定位点偏差对薄板件定位精度的影响系数矩阵。基于影响系数平方矩阵的迹,并考虑重力对薄板定位精度的影响建立了多目标优化模型。采用Kriging代理模型构造出优化模型的目标函数,为了解决代理模型预测精度较差的问题,提出了基于序列Kriging-GA的薄板件定位点优化方法,将最优点选点准则和期望改善准则融合使用,反复在兴趣域增加样本点,更新代理模型,提高了代理模型的预测精度并保证了算法的全局搜索能力。结果表明：序列Kriging模型在兴趣域的预测误差可低至1%,具有很高的预测精度;与采用遗传算法相比,所提出的方法能减少75%仿真次数,显著提高设计效率;在不同定位点偏差组合下,零件各关键点位移量的均值与方差都显著减小,定位精度对定位点偏差的敏感度降低,优化后的定位方案具有较高的稳健性。