模拟退火算法在路径优化问题中的应用

模拟退火算法是解NP完全组合优化问题的有效近似算法,将该算法应用于路径优化问题,利用该算法对类似货郎担问题的路径问题进行求解;针对城市道路行走不同的目标条件(路径最短、时间最短)进行优化,选择最佳行走路径;并将用该算法优化得到的计算结果与树形算法进行比较,显示该算法能够克服传统优化算法易陷入局部极值的缺点,同时表明该算法在解类似货郎担交通路径方面的问题时有较高的精确性。因而该算法在解决城市道路交通问题方面具有一定的实用价值。     

单车场集送一体化车辆路径问题及其混合算法研究

针对物流配送中的单车场集送一体化车辆调度问题提出了基于禁忌规则的模拟退火算法.采用了基于自然数的一体化配送对路径表示方式,用里程约束来控制车场的插入,以增加惩罚的方式加入时间窗约束.算法在状态生成函数中利用3种邻域扩大抽样范围;根据问题的特点,在模拟退火算法抽样过程中加入了禁忌规则.介绍了算法的原理,应用算法求解了多个有代表意义的问题实例.对算例结果进行分析表明,该算法可以有效地求得有里程和时间窗约束的单车场集送一体化车辆调度问题的优化解.     

列车运行控制系统仿真平台的研究

高速列车运行控制系统是中国铁路信号领域的主要发展方向。高速列控系统仿真平台主要由车载ATP系统、地面仿真平台、GSM-R网络平台以及仿真测试平台构成,面向符合CTCS-3级和CTCS-2级技术规范的车载设备和关键地面设备,实现其相关功能测试和验证。     

铁路客运站到发线运用和接发车进路排列方案综合优化

在给定站形布局和列车运行图的前提下,研究铁路客运站到发线运用和一端咽喉接发车进路排列的综合优化问题.以列车等级总权重最大化为第1层次优化目标,到发线运用效用最大化为第2层次优化目标,对列车占用到发线和道岔进行相容性约束,建立到发线运用和一端咽喉接发车进路排列方案综合优化的0-1规划模型.提出极大列车进路方案及其k剔除邻域系的概念,以此设计求解模型的模拟退火算法.最后以某客运站一端咽喉区为例验证该模型和算法的合理性.结果表明:模型对实际问题的描述准确,规模较小,算法效率较高,适用于大规模的铁路客运站.     

物体表面重建轮廓拼接的改进遗传算法

为解决物体表面重建中的轮廓拼接问题，将其转化为在有向图中寻求最优路径问题．提出了基于遗传算法的适用各种目标函数的轮廓拼接算法，其中对初始种群的产生、交叉算子和变异算子等做了改进，以确保产生的个体均能代表有效解．算例模拟结果表明，该算法简单可行，在优化性能、收敛速度及鲁棒性等方面优于模拟退火算法．     

多机场终端区进离场航班协同排序研究

为了缓解繁忙终端区日益严重的空域拥堵和航班延误现状,研究了多机场终端区进离场航班协同优化排序问题.通过深入分析多机场终端空域结构,以及进离场航班运行特征,综合考虑尾流间隔、移交间隔、放行间隔、多跑道不同运行模式下的运行间隔等约束限制,将多机场终端区视为一个系统,引入"外围航班流"概念,以最小化航班延误为优化目标,建立了多机场终端区进离场航班协同优化排序模型,并采用改进的模拟退火算法对所建模型求解.选取上海终端区为研究对象进行仿真验证,仿真结果表明:利用本文提出的优化方法航班总延误比先到先服务策略减少了37.85%,有效地提高了多机场终端区进离场航班的运行效率.     

基于混合PSO-RBF神经网络的铁路隧道岩爆分级预测

岩爆是铁路隧道建设中主要灾害之一。为了准确预测铁路隧道岩爆烈度等级,以岩石应力系数σ_θ/σ_c、岩石脆性系数σ_c/σ_t以及弹性能量指数W_et作为岩爆烈度评价指标,提出一种基于混合粒子群优化算法优化的径向基(RBF)神经网络岩爆预测模型。首先在国内外研究成果基础上,选取80组已有岩爆实例作为模型基础数据;然后运用结合了模拟退火算法的粒子群算法(混合PSO)改进径向基神经网络,通过训练数据选取最优的权值W和基函数标准差σ,得到混合PSO-RBF神经网络岩爆烈度预测模型;最后将模型应用于实际铁路隧道工程进行验证。研究结果表明:该模型兼顾个体最优和全局最优,能够正确、有效的对铁路隧道岩爆等级做出预测,为铁路隧道岩爆预测提供了一种新方法。     

模拟退火算法在配送中心选址中的应用

物流配送中心是现代物流系统的枢纽,而配送中心选址的确定是物流系统分析的核心内容,合理的配送中心选址可以降低企业的运营成本。根据配送中心地址问题的特点和要求,并结合实例验证,有关采用模拟退火算法解决选址模型的尝试,具有一定的有效性。     

有时间窗车辆路径问题的混合算法

提出了一种基于模拟退火算法（SA）和大规模邻域搜索（LNS）的混合算法,并采用PFIH算法构造较高质量的初始解,同时给出了一种调整客户时间窗的回归迭代策略,从而计算出每辆车的最佳出发时间,并证明这种策略可使每辆车的等待时间均为零。从试验结果可以看出,该算法用于求解VRPTW问题效果显著,计算速度较快;与其他算法相比,显示了其较强的实用性和可操作性,为解决VRPTW提供了一种有效的算法。     

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考虑城市路网中不同出行方式车流之间相互影响,通过对私家车实行拥挤道路使用收费和增加公交发车频率之间的相互制约关系分析,提出了基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价的优化问题. 在分析确定路网上公交车和私家车出行方式的广义出行成本的基础上建立了该问题的双层规划模型,其中上层规划以路网上的出行者消费盈余最大为优化目标,下层规划为弹性需求下的组合出行网络用户平衡模型;并设计了基于模拟退火算法求解的优化算法. 算例分析表明,基于可变公交发车频率的城市拥挤道路收费定价模型和算法能够更有效地解决道路拥挤问题.