考虑多方式换乘的公交网络最优路径算法

摘要：在传统的公交网络最优路径算法中,往往只考虑了原地换乘,这样就导致了部分出行路径的缺失.例如,在现实生活中,乘客常常可以通过步行或骑自行车到相邻站点再换乘公交车的方式来实现最优出行.通过对换乘方式的分析,描述了乘客出行的完整路径;根据公交线路的关联情况和公交站点的空间位置关系,抽象出了关键换乘点;并依据关键换乘点的定义对公交网络进行了变换,继而建立起公交网络通达矩阵;最后在此基础上计算出考虑多方式换乘的换乘次数最少、所需时间最短的公交出行路径,为乘客提供更灵活的出行选择.     

具有物理模型数据处理的多目标优化及其算法

针对具有物理模型参数的辨识，提出了新的多目标优化模型及遗传算法.它突破了数据处理最小误差的传统思想，提出了“病态”数据分析方法,进一步挖掘了数据中的信息.文中充分利用“病态”数据分布的特征，通过遗传算法求解，确定了电磁场分布物理模型在实际问题中的适用范围，有效地提高了多目标优化模型的精度和实用价值.     

加速遗传算法在移动通信基站规划中的应用

基站分布规划是一个多目标优化问题,当基站数量较多时,寻优过程复杂且所需时间长,针对传统退火规划方法易陷入局部最优及不稳定等缺点,提出一种基于加速遗传算法的基站规划优化方法:在基站分布规划中同时考虑覆盖率和外界电磁干扰两个因素,寻找基站的最佳位置,建立基站选址问题的目标优化模型.仿真结果表明,加速遗传算法运行结果的适应度值为2.142,与传统算法相比,该算法的收敛速度快,最优解精度高,避免了早熟收敛,能够有效提供与网络建设要求相符合的最优基站位置分布方案,为实际工程应用提供参考依据.     

基于智能优化算法的车间调度问题研究

车间的生产调度是一个非常复杂的问题,本文主要介绍车间调度问题模型以及蚁群算法、遗传算法、模拟退火算法等智能优化算法的研究情况,有效的生产调度方法和智能优化算法的应用,在很大程度上可以提高企业的效益.     

基于复合成本的集装箱码头泊位-岸桥联合调度优化方法

针对集装箱码头泊位与岸桥调度中的资源和成本问题,考虑不确定因素的影响,采用增添缓冲时间方式,以复合成本最低为目标建立泊位岸桥联合调度优化模型,设计改进的遗传算法对模型进行求解.在案例数据分析中,比较了港口和船公司在不同成本比率下的调度结果,验证了该方法能在保证客户满意度的同时不损害码头利益,对港口生产操作决策具有一定参考价值.     

TOD中“T”与“D”因素对小汽车出行距离的减量影响

国内以公共交通为导向的开发（transit-oriented development,TOD）研究大多集中在规划实践领域,对于TOD能在多大程度上降低城市居民小汽车出行距离依然有待明确。基于南京市城市居民出行调查数据,采用家庭所在地800 m范围内有无地铁站点定义TOD中“T”因素,以综合密度、混合度、步行评分作为“D”因素。在控制个人社会经济属性和家庭所在地位置因素的基础上,建立Tobit模型,研究TOD对居民小汽车出行距离的减量影响。通过划分TOD、only-T、only-D、non-TOD等4类家庭居住地,分析边际效应发现,当“T”因素从无地铁站点变为有地铁站点时,小汽车出行距离降低19.6%;“D”因素每增加0.01,小汽车出行距离平均下降0.7%;当“T”与“D”因素综合作用时,小汽车出行距离下降43.4%。依据上述研究结论,提出从only-T向TOD、从non-TOD向only-D转变的规划建议。     

集卡作业面模式下装船作业场桥与集卡联合调度优化

为进一步减少集装箱船舶靠泊时间, 在岸桥多线作业工况条件下, 重点考虑了场桥与集卡的同步作业, 对场桥与集卡进行联合调度. 在此基础上, 综合考虑场桥间安全距离、任务优先顺序等实际约束, 针对集卡作业面模式, 构建了以装船作业时间最短为目标的场桥与集卡联合调度优化模型, 并开发了带染色体更新操作的改进遗传算法确定场桥作业量, 利用路径优化确定场桥最短行驶路径, 基于先到先服务规则对集卡进行动态调度. 实证分析结果证明了所提出模型与算法的有效性, 并且在集卡数量较少时, 采用集卡作业面模式有助于缩短集装箱装船时间.     

一种基于V-TGRU模型的资源调度算法

提出了一种在私有云计算环境下基于机器学习V-TGRU模型进行资源预测的算法。通过统计历史记录,将其与当前工作负载下不同任务的先验资源使用情况相结合,同时考虑工作负载特性、主机特征和同一资源池中任务之间的亲和性等因素,动态预测多任务的资源占用情况,并根据预测结果和任务运行现状进行多目标任务优化调度。实验证明,此算法能有效完成对资源的预判选择、减少调度次数、节约调度时间、节省云计算资源和带宽,保障应用任务稳定运行。     

基于单亲遗传算法的集装箱码头岸桥作业调度

分析了单船装卸作业的岸桥调度问题,以船舶作业时间和岸桥闲置时间最短为目标函数,建立了面向单船的集装箱码头岸桥调度和装卸船任务分配问题的多目标混合整数规划优化模型。设计了一种基于矩阵编码的单亲遗传算法进行求解,将实验算例与相关文献进行比较,结果显示本研究提出的算法能得到更优解。     

遗传算法的改进及其在排课问题中的应用

分析基本遗传算法中传统选择、交叉策略的不足,结合多种选择方法及模拟退火机制,提出改进的选择策略;在交叉阶段,利用蚁群算法的正反馈机制改进了交叉策略;采用最大允许停滞代数的方法来结束算法的运行。由在排课问题中的对比实验可以看出,本文提出的改进算法改善了遗传算法局部搜索能力弱的缺点,提高了算法运行效率。