基于改进遗传算法的接运公交线路生成优化模型

城市轨道交通接运公交线路布设效果直接影响到轨道交通线路的运营效率．为了探讨轨道交通接运公交线路的最优布设方案,以最少线路接运最大客流量为目标,建立了线路生成的优化模型,并给出了求解该模型的改进遗传算法．以北京地铁5号线宋家庄站和刘家窑站的接运公交线路布设方案为例进行分析,结果表明：两个轨道交通站点布设6条接运公交线路能够使接运公交线路的载运能力最大,为205人／（km／h）．     

动态环境下数据驱动Q-学习算法

针对动态环境下强化学习对未知动作的探索和已知最优动作的利用之间难以平衡的问题,提出了一种数据驱动Q-学习算法.该算法首先构建智能体的行为信息系统,通过行为信息系统知识的不确定性建立环境触发机制;依据跟踪环境变化的动态信息,触发机制自适应控制对新环境的探索,使算法对未知动作的探索和已知最优动作的利用达到平衡.用于动态环境下迷宫导航问题的仿真结果表明,该算法达到目标的平均步长比Q-学习算法、模拟退火Q-学习算法和基于探测刷新Q-学习算法缩短了7.79%～84.7%.     

基于改进PSO算法的岩石蠕变模型参数辨识

微粒群优化（PSO）算法是一类随机全局优化技术,具有收敛速度快、规则简单、易于实现的优点．针对岩石蠕变本构模型参数的辨识问题,本文利用FLAC软件自带的fish语言实现了改进PSO算法对本构模型参数的辨识．该方法从岩石本构模型参数的随机值出发,以蠕变过程中试件变形的实验值与计算值的误差大小作为适应度函数来评价参数的品质,利用改进PSO算法规则实现模型参数的进化,搜索出全局最优的模型参数值,从而实现了岩石蠕变本构模型参数的自适应辨识．利用该方法对页岩蠕变实验进行了仿真研究,实验结果表明：改进的PSO算法用于岩石蠕变模型的参数辨识是有效的．     

遗传-模拟退火算法在数据库查询优化中的应用

将遗传算法与模拟退火算法相结合,导出了一种基于遗传0模拟退火算法的多连接查询优化算法．该算法将查询计划的一棵语法树看作是一个染色体,对于语法树上的连接操作后序遍历生成一个编码．在所有编码构成的种群进行完选择、交叉、变异操作之后,在其中引入模拟退火机制,从而进一步调整优化了种群,保持了群体的多样性,减少了用户查询的响应时间．     

工程系统理念与基于主题学习模式在课程建设中的统一

工程系统本质就是将科学、技术、工程实践融为一体的“工程模式”教育理念体系。本文通过对工程教育现状的分析及对工程系统理念的阐述,提出以基于主题学习模式来组织专业课程建设的若干思路,以求从本质上使专业课程的设置贯穿工程系统理念,迎合现代工程的实际需要。     

一类点权网络中的全局最大动态流问题

全局最大动态流问题在交通运输等领域有着广泛的应用,以往关于该类问题的研究,基本上是针对只含弧权的普通网络或节点有一个停留时间和停留量限制的点权网络．但应用于某些实际问题时,网络中节点的权重具有方向性,一定数量的流通过节点时所耗费的时间和容量限制与其走行方向有关．本文针对这类点权网络,研究其全局最大动态流问题,建立了数学模型,提出了一种改进算法,并给出了数值算例．     

峰峰值自适应延迟反馈混沌控制算法的改进

研究了混沌控制理论的时滞反馈控制算法及在该算法基础上改进的峰峰值自适应延迟反馈控制算法,得出以上算法在测量受到噪音干扰情况下,信号的峰值很难准确确定,而且控制稳定后,所得到的周期轨道不能很好重叠等不足,本文提出一种修正的峰峰值自适应延迟反馈算法,该算法通过事先给定延迟时间的变化阈值,来消除在自适应调节延迟时间过程中因测量误差带来的延迟时间的小幅波动,使轨道达到稳定的时间减小.最后使用该方法对自治Rossler系统进行控制,并用Matlab/Simulink工具箱对该系统进行了仿真验证.     

求解预支约束下商品批发零售问题的近似算法

研究了求解预支约束下批发零售问题的一种新的近似算法,这一算法是一种改进的贪婪算法,即将部分穷举法与贪婪算法相结合并从理论上分析了该算法的可靠性和有效性,最后得出了该算法的性能保证为1-e-1.     

基于遗传算法的公交发车间隔模型

根据公交调度优化问题的特点,考虑车辆满载率及最大、最小发车间隔的约束,以企业收益和乘客利益最大为目标建立的公交发车间隔模型,采用遗传算法进行求解。实际应用表明,利用该模型及其算法能够快速得到公交发车间隔的满意解。     

考虑主、散索鞍耦合效应的索鞍预偏量改进算法

基于对主缆和主、散索鞍的力学以及几何关系分析,考虑主、散索鞍的耦合效应,提出一种悬索桥索鞍预偏量的改进算法.算法根据索鞍平衡关系和变形相容条件以及主缆线形基本方程推导出一个十元非线性方程组,采用牛顿-拉斐森法求解方程组,即可同时得到主、散索鞍的预偏量.方法给出的初值选取原则和约束条件对平面缆索悬索桥的索鞍预偏量均能求解...