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基于GIS和遗传-粒子群的公路智能选线方法
被引量：
5
1
作者
涂圣文
苏州
《长安大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期39-45,共7页
为克服现有路线优化方法难以用于生产实践的缺点,提出了一种基于GIS(地理信息系统)和遗传-粒子群混合算法的方法,以辅助路线平面方案的选择。该方法以AutoCAD Map为平台,直接支持DWG格式地形图,实时获取路线所经区域的空间信息,为方案...
为克服现有路线优化方法难以用于生产实践的缺点,提出了一种基于GIS(地理信息系统)和遗传-粒子群混合算法的方法,以辅助路线平面方案的选择。该方法以AutoCAD Map为平台,直接支持DWG格式地形图,实时获取路线所经区域的空间信息,为方案决策提供依据;优化算法采用一种遗传-粒子群优化算法,该算法在基本粒子群算法中加入遗传算法的交叉、变异算子,综合了遗传算法和粒子群优化算法的优点。数字试验的结果表明:该算法能很快收敛到最优解,达到最优解迭代次数为35次左右;该方法具备较好的寻优性能,适用于公路智能选线的实践。
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关键词
道路工程
公路平面线形
智能
选线
方法
遗传-粒子群混合算法
下载PDF
职称材料
题名
基于GIS和遗传-粒子群的公路智能选线方法
被引量：
5
1
作者
涂圣文
苏州
机构
长沙理工大学交通运输工程学院
东南大学交通学院
湖北省公路局科学研究所
出处
《长安大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010年第4期39-45,共7页
基金
江苏省交通科学研究计划项目(05R26)
文摘
为克服现有路线优化方法难以用于生产实践的缺点,提出了一种基于GIS(地理信息系统)和遗传-粒子群混合算法的方法,以辅助路线平面方案的选择。该方法以AutoCAD Map为平台,直接支持DWG格式地形图,实时获取路线所经区域的空间信息,为方案决策提供依据;优化算法采用一种遗传-粒子群优化算法,该算法在基本粒子群算法中加入遗传算法的交叉、变异算子,综合了遗传算法和粒子群优化算法的优点。数字试验的结果表明:该算法能很快收敛到最优解,达到最优解迭代次数为35次左右;该方法具备较好的寻优性能,适用于公路智能选线的实践。
关键词
道路工程
公路平面线形
智能
选线
方法
遗传-粒子群混合算法
Keywords
road engineering
highway horizontal alignment
intelligent route selection methodology
hybrid genetic algorithm and particle swarm optimization
分类号
U412.32 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GIS和遗传-粒子群的公路智能选线方法
涂圣文
苏州
《长安大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2010
5
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