Train rescheduling model with train delay and passenger impatience time in urban subway network

This paper considers the train rescheduling problem with train delay in urban subway network. With the objective of minimizing the negative effect of train delay to passengers, which is quantified with a weighted combination of travel time cost and the cost of giving up the planned trips, train rescheduling model is proposed to jointly synchronize both train delay operation constraints and passenger behavior choices. Space–time network is proposed to describe passenger schedule‐based path choices and obtain the shortest travel times. Impatience time is defined to describe the intolerance of passengers to train delay. By comparing the increased travel time due to train delay with the passenger impatience time, a binary variable is defined to represent whether the passenger will give up their planned trips or not. The proposed train rescheduling model is implemented using genetic algorithm, and the model effectiveness is further examined through numerical experiments of real‐world urban subway train timetabling test. Duration effects of the train delay to the optimization results are analyzed. Copyright © 2017 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于多岛遗传算法的舱口盖结构优化设计

为降低空船质量,提高经济性,针对某船舱口盖结构减重进行研究。采用拉丁方试验法建立样本空间,根据样本参数进行有限元模型求解。采用响应面模型法建立舱口盖结构设计近似模型,以规范中对应力和变形的要求作为设计约束条件,基于多岛遗传算法对某船舱口盖结构进行优化设计。结果表明,优化解收敛性好,可满足规范要求。     

遗传算法在沥青混凝土路面评价体系中的应用

路面评价体系需要考虑到诸多因素,而且实现方法不一而足。从统计学角度出发,将投影追踪模型应用到该领域,以投影寻踪模型作为理论方法,通过遗传算法来实现模型求解。实例描述了该方法应用的关键步骤,并指出对于数据量充分、影响因素明确的准真系统,采用投影寻踪模型进行方案决策更具有客观性。     

简支截顶圆锥壳固有振动特性分析及仿真验证

  目的  为了提高结构第1阶总体弯曲模态频率并降低低频范围纵横加筋圆锥壳尾端处的加速度总级,建立纵横加筋圆锥壳振动特性多目标优化设计的数学模型。  方法  采用有限元软件ANSYS对纵横加筋圆锥壳进行参数化建模,分析结构的振动模态以及在纵横加筋圆锥壳尾端施加垂直向下单位集中力情况下结构的响应。以Matlab为平台,使用遗传算法和宽容排序法对纵横加筋圆锥壳振动特性进行多目标优化求解。  结果  结果发现随着宽容度以及目标重量的增大,最优方案结构载荷处的加速度总级减小;单目标优化对于同一个目标值可以有多个方案与之对应。  结论  研究结果可为加筋圆锥壳结构声学设计提供参考。     

遗传粒子群优化算法在船舶动力定位控制中的应用

针对船舶动力定位系统精确定点控制的问题,结合遗传算法（GA）独特的选择交叉变异功能和粒子群优化算法（PSO）较好的记忆功能等优点,提出了遗传粒子群（GAPSO）算法,并应用到最优控制性能指标加权矩阵的权重系数选择中。通过1艘海工多用途动力定位船舶定点控制仿真实验,使船舶纵荡和横荡的位置及艏摇角都逐渐保持在期望值,且所有输出值都收敛有界,结果与传统最优控制相比,遗传粒子群算法在最优控制中更具有效性及较好的寻优性能,有益于船舶工程的应用。     

具有同时配送和回收需求的车辆路径问题的混合遗传算法

介绍了具有同时配送和回收需求的车辆路径问题(VRPSDP),并对其进行了描述,建立了该问题的数学规划模型。结合2-opt法和等级替换策略等设计了求解VRPSDP的一种混合遗传算法,给出了该算法初始种群的两种生成规则———随机生成和构造初始种群,设计了相应的交叉和变异算子,并详细阐述了违反约束条件的处理方法。通过随机模拟试验以及与其他方法的对比分析表明:该算法可有效缩短车辆行驶距离,而构造初始种群则在一定条件下可显著提高混合遗传算法的收敛速度并改善其运行结果。     

利用改进交叉算子的混合遗传算法求解VRPTW

设计了一种改进的混合遗传算法求解带有时间窗、有车辆重量限制的车辆优化调度问题（VRPTW），根据问题的实际情况，建立了数学模型，提出了改进的交叉算子，丰富了种群的多样性；并结合模拟退火算法的思想，对染色体的适应度适当变化，改善了传统的遗传算法容易“早熟”的缺点，加强了染色体的局部搜索能力。     

物流配送车辆路径问题多代竞争遗传算法

针对遗传算法在解决车辆路径问题时效率较低的缺点,将寿命和年龄的概念引入遗传算法,提出了多代竞争遗传算法.每次通过遗传或变异更新一定数量的个体,对于个体按其年龄和寿命决定其是否留在下一代种群中,或终止其生命.通过这种方式,增加了较优秀个体在种群中的存活时间,加大了其繁殖几率和优秀基因被子代个体继承的概率.并应用算法对实际算例进行了测算,取得较满意结果.多代竞争遗传算法对其他优化问题同样适用.     

高速列车横向平稳性主动控制规律研究

提高列车的运行平稳性是机车车辆动力学的研究热点。本文以列车的横向运行平稳性为研究对象,采用面向对象的建模方法,建立了由3节车辆组成的车组横向动力学模型,并将作动器放置在车端构成车端主动悬挂系统。采用轨道不平顺高速谱作为输入,考虑轮轴间时延,运用遗传算法对控制器进行优化设计。研究表明,采用车端主动悬挂系统,运用本文算法,车组的横向运行平稳性得到了提高;当在端部车辆的端部二系悬挂中再并行设置作动器,并采用改进的天棚阻尼器算法后,端部车体的振动得到了有效抑制,整个列车横向运行平稳性进一步得到了改善。     

基于改进的BP神经网络的产品生产成本估算

基于BP神经网络的成本估算模型,利用全局搜索能力较强的遗传算法优化BP神经网络连接权,克服传统的BP算法易陷入最小值的缺点,使模型预测性能、预测精度和泛化能力得到有效改进.以列车转向架为例,建立产品生产成本GA-BP估算模型,通过8组检测样本检验训练好的遗传人工神经网络.计算结果表明:预测值与期望值的误差小于4%,说明利用遗传神经网络模型对产品成本进行估算切实可行.