基于遗传算法求解车间设备布局优化问题

车间设备布局问题,是一个NP难问题.许多学者利用启发式算法来求解并取得了一定的成果,但在模型中存在距离定义不合理的情况,均采用绝对距离的方式,存在不符合实际和计算不准确的情况;本文对距离的定义进行了改进,并利用遗传算法对改进后的模型进行求解,效果良好,达到了预期目标.     

具有粒子群特征的并行蚁群算法在输电网络规划中的应用

输电网络规划是一个复杂的多变量非线性整数规划问题,针对蚁群算法计算时间长、易陷入局部最优解等问题,本文提出一种新的具有粒子群特征的并行蚁群算法,并应用于输电网络规划.实验结果证明了该算法在输电网络规划优化中应用的可行性和有效性.     

考虑路段转向流量和破坏排队的动态网络装载问题

建立一个考虑路段转向流量限制和破坏排队的动态网络装载模型;考虑无力排队影响的节点分流模型主要分为两类:一类认为路段只有一种交通状态;另一类允许路段上有多种流量状态存在,可以分别处理不同下游分支路段的排队状况.文中给出一种在一个路段上考虑多种排队状况的节点分流模型.并在一个著名的路网中进行了仿真试验,结果表明模型的有效性和正确性.     

基于异构模糊神经网络集成算法的自主车导向控制

设计了基于神经网络的自主车导向控制器,建立了异构模糊神经网络控制器的结构,并由实验数据产生训练样本和验证样本集.该控制器通过精确控制2个驱动轮的差动转速实现路径跟踪.实验结果表明,采用异构模糊神经网络集成算法的导向控制器能够稳定地实现跟踪导向路径的控制功能.     

基于网络构建方法探究遗传疾病的发病机制

基于网络构建的方法构建疾病表型相关网络,并对网络作拓扑学结构和功能分析。结果提示表型相关的疾病在分子层面上有一定的相似性,这为相关疾病药物靶标的选择和个性化治疗提供一定的临床指导意义。     

铁路枢纽内客运站布局优化分析

铁路枢纽内客运站布局的优化,对铁路的运营发展以及整个运输系统效率的发挥具有重要意义。在总结有关研究的基础上,通过对客运站布局影响因素的分析和优化问题的相关描述,将整个网络系统简化,略去从一个客运站到另外一个客运站的运输过程,仅考虑向客流消失地疏散或从产生地集中到客运站的旅客出行过程,建立铁路枢纽内客运站布局优化模型,并设计相应的算法。     

基于部分随机用户平衡的可靠性网络设计

为减少交通事故导致的路网性能不确定性,基于部分随机用户平衡描述交通事故影响下的路网状态,建立了可靠性网络设计问题的双层规划模型.上层模型将期望总行程时间作为路网可靠性指标,并将其与投资费用的加权和作为优化目标;下层模型综合考虑出行者信息的不完备以及交通事故影响的局部性,扩展了部分用户平衡模型,描述交通事故发生时的交通流模式.用基于蒙特卡洛模拟的遗传算法求解模型.算例表明:与已有确定性网络设计方法相比,本文方案鲁棒性更好,在需求水平为100、150和200辆/h时,社会成本平均增加了18%,社会成本的增加率随交通需求的增加而减少.     

时变负载对带通滤波器传输特性的影响

对最小失配网络的优化设计进行了研究,通过ADS软件对5阶Butterworth,Chebyshev,Elliptic带通滤波器的原型和优化网络分别进行仿真,观察负载变化对三种滤波器端口S参数的影响,并分析三种滤波器各自的特点.仿真表明优化后的三种滤波器随负载变化的灵敏度都小于原型滤波器,证明了文中对最小失配网络的优化方法是可行的.     

兰州市公交网络的静态复杂性研究

公交网络构成了复杂网络,基于复杂网络理论,以兰州市为例,分别采用L空间法、C空间法、P空间法构建公交站点网络、公交线路网络和公交换乘网络,对其静态复杂性进行实证研究,可为西部城市的公交管理及决策部门提供参考。     

考虑路段失效的军事物流配送中心选址模型

针对战场保障网络常常遭受敌人打击的现象,建立了考虑路段失效的军事配送中心可靠选址模型.模型为双层规划形式,上层规划的目标是优化系统在无路段失效和出现路段失效时所覆盖的总的需求量,下层规划的目标是最小化某一路段失效时系统覆盖的需求量.采用启发式算法求解下层规划,运用遗传算法求解整个模型.通过一个算例验证模型的优越性和算法的有效性.算例结果表明,尽管模型所得选址方案在无路段失效时覆盖的需求量,小于不考虑路段失效的最大覆盖模型选址方案覆盖的需求量,但在最佳路段失效时模型选址方案的覆盖效果优于后者.