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基于遗传-蚁群算法的单层建筑火灾疏散路径规划研究 被引量:21
1
作者 贾进章 李雪娇 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期122-126,共5页
为解决如何快速、有效地找出单层建筑火灾最佳疏散路径问题,分析火灾发生时可能影响人员逃生及最佳路径生成的因素。提出基于遗传-蚁群算法求解火灾时期人员疏散路径。运用遗传算法的快速全局搜索能力,对蚁群算法初期所需要的信息素进... 为解决如何快速、有效地找出单层建筑火灾最佳疏散路径问题,分析火灾发生时可能影响人员逃生及最佳路径生成的因素。提出基于遗传-蚁群算法求解火灾时期人员疏散路径。运用遗传算法的快速全局搜索能力,对蚁群算法初期所需要的信息素进行快速处理;利用蚁群算法的正反馈机制,快速找出可行路径,缩短搜索时间;并运用Matlab软件对其进行仿真。结果表明:遗传-蚁群算法所求得的路径生成质量有明显提高,并缩短路径生成时间,有助于提高人员逃生效率,降低人员伤亡率。 展开更多
关键词 遗传-蚁群算法 建筑火灾 人员逃生 路径规划
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基于遗传-蚁群算法的交直流配电网分布式电源优化配置 被引量:15
2
作者 芮松华 刘海璇 +2 位作者 王洪波 尹德扬 梅飞 《电力建设》 北大核心 2019年第4期9-17,共9页
随着分布式电源(distributed generation,DG)受到广泛的关注与研究,分布式电源接入交直流配电网的规划问题日益突出。该文在分布式电源选址定容阶段充分考虑不同类型DG和负荷的时序特性,以DG运维费用、DG投资年等效费用、系统网络损耗... 随着分布式电源(distributed generation,DG)受到广泛的关注与研究,分布式电源接入交直流配电网的规划问题日益突出。该文在分布式电源选址定容阶段充分考虑不同类型DG和负荷的时序特性,以DG运维费用、DG投资年等效费用、系统网络损耗费用、燃料费用、污染赔偿费用、环保补贴综合最小作为目标函数,同时加入电压、功率等约束条件,建立了DG的选址定容模型。根据遗传、蚁群算法各自的优劣势,提出了运用遗传-蚁群复合算法求解该优化模型。最后以改进的IEEE-33节点配电网作为算例,验证了所提模型的合理性及算法的有效性。 展开更多
关键词 交直流配电网规划 分布式电源 时序特性 遗传-蚁群算法
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兼顾企业综合成本与用户用电体验的微电网双层优化配置 被引量:13
3
作者 余雪莹 李华强 +1 位作者 杨龙杰 李琦 《电力科学与技术学报》 CAS 北大核心 2020年第2期38-45,共8页
并网型直流微电网对于改善电网末端薄弱环节的供电可靠性和电能质量有着重要作用。传统的优化配置方法多关注企业的经济效益,很少考虑用户的用电体验。在市场环境下,并网型微电网的建立与推广必须重视用电用户的利益。以典型的“风—光... 并网型直流微电网对于改善电网末端薄弱环节的供电可靠性和电能质量有着重要作用。传统的优化配置方法多关注企业的经济效益,很少考虑用户的用电体验。在市场环境下,并网型微电网的建立与推广必须重视用电用户的利益。以典型的“风—光—柴—储”并网型直流微电网为研究对象,提出一种兼顾供电企业经济效益和用户用电体验的微电网双层优化配置模型。模型考虑微电网全寿命周期内的初装成本、运行维护成本、燃料成本、置换成本以及与配电网的能量交互费用等,建立以企业综合经济成本最小为目标的上层模型和以用户缺电损失期望最小为目标的下层模型,引入供电可靠性关联上下层模型,使用KKT条件实现双层模型到单层模型的解耦,并用遗传—蚁群混合算法对模型进行求解,算例仿真结果验证了模型和算法的有效性和合理性。 展开更多
关键词 并网型直流微电网 双层优化模型 综合经济成本 用户缺电损失期望 遗传蚁群算法
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时间Petri网与遗传—蚁群算法相结合的并行测试研究 被引量:8
4
作者 肖良清 乐晓波 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第23期7648-7651,7654,共5页
自动测试系统中并行测试任务调度方案一直是尚未解决的难题。在基于Petri网理论的基础上,建立了并行测试的时间Petri网模型,并且首次将遗传—蚁群算法引入到时间Petri网的变迁序列的寻找过程中,快速地求得了最优调度方案。仿真结果表明... 自动测试系统中并行测试任务调度方案一直是尚未解决的难题。在基于Petri网理论的基础上,建立了并行测试的时间Petri网模型,并且首次将遗传—蚁群算法引入到时间Petri网的变迁序列的寻找过程中,快速地求得了最优调度方案。仿真结果表明,该算法能够以较大的收敛概率快速地收敛,最终得到最优变迁序列。 展开更多
关键词 并行测试 任务调度 时间PETRI网 变迁序列 遗传蚁群算法
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基于多目标遗传-蚁群算法的中牟县水资源优化配置 被引量:8
5
作者 陈南祥 刘为 +1 位作者 高志鹏 屈吉鸿 《华北水利水电大学学报(自然科学版)》 2015年第6期1-5,共5页
随着经济社会的快速发展,水资源短缺和水环境污染问题变得日益严重.通过建立水资源优化配置模型,运用多目标遗传-蚁群算法(MOGACHA)对配置模型进行求解,并将所配置模型及求解方法应用于优化中牟县水资源配置.结果表明,配置模型及其参数... 随着经济社会的快速发展,水资源短缺和水环境污染问题变得日益严重.通过建立水资源优化配置模型,运用多目标遗传-蚁群算法(MOGACHA)对配置模型进行求解,并将所配置模型及求解方法应用于优化中牟县水资源配置.结果表明,配置模型及其参数、约束条件的处理是可行的.从配置结果来看,2015年和2020年在不同的保证率(50%、75%、95%)下各需水部门的需水要求均能被满足,系统协调度也都大于0.8,从而有效协调各部门之间的用水竞争问题,实现水资源质与量的高效统一和社会、经济、生态环境的综合效益最大化,促进水资源的可持续利用和经济社会的可持续发展. 展开更多
关键词 多目标 遗传-蚁群算法 水资源优化配置 可持续发展
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火力分配问题的遗传-蚁群算法实现
6
作者 范友强 赵兴成 《信息记录材料》 2024年第5期206-208,共3页
火力分配问题是火力打击运用的重要研究课题。实现一种遗传算法与蚁群算法相结合的综合算法,解决复杂战场环境下多目标打击的火力资源分配问题,充分利用遗传算法的快速搜索能力及蚁群算法的并行性、正反馈机制,快速而高效地实现火力分... 火力分配问题是火力打击运用的重要研究课题。实现一种遗传算法与蚁群算法相结合的综合算法,解决复杂战场环境下多目标打击的火力资源分配问题,充分利用遗传算法的快速搜索能力及蚁群算法的并行性、正反馈机制,快速而高效地实现火力分配。仿真结果表明,遗传-蚁群算法快速获得最优的火力分配方案,有效缩短武器响应时间,提升联合作战效率。 展开更多
关键词 火力分配 遗传算法 蚁群算法 遗传-蚁群算法
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遗传-蚁群算法求解司钻控制室操纵器布局优化 被引量:7
7
作者 邓丽 王国华 余隋怀 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2016年第2期143-151,共9页
在传统的计算机辅助司钻控制室布局设计中通常采用交互式输入和修改,不能以全局最优化的思想支持布局设计全过程,故将遗传-蚁群算法引入司钻控制室布局设计中.根据人的认知特性规律,总结出布局原则,并建立相应的数学模型,将布局原则以... 在传统的计算机辅助司钻控制室布局设计中通常采用交互式输入和修改,不能以全局最优化的思想支持布局设计全过程,故将遗传-蚁群算法引入司钻控制室布局设计中.根据人的认知特性规律,总结出布局原则,并建立相应的数学模型,将布局原则以目标函数变量的形式作用于布局优化过程.从工业设计的角度,研究了面向司钻控制室操纵器空间几何位置布局优化的适应度函数、信息素和启发信息的表达形式,建立了遗传-蚁群算法应用于司钻控制室操纵器布局优化设计过程中的流程.以某型钻机控制台上的操纵器布局设计为例,进行了多目标优化计算,实现了布局原则量化并与算法结合,提高了设计效率. 展开更多
关键词 遗传-蚁群算法 操纵器 布局优化 控制室 司钻
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城市轨道交通市郊线快慢车开行方案精细性优化建模研究 被引量:7
8
作者 万浩纯 丁小兵 +2 位作者 刘志钢 黄秋瑜 王靖 《城市轨道交通研究》 北大核心 2020年第11期73-77,83,共6页
以旅客最短出行时间和列车运能与客流量相匹配为目标,考虑停站次数、发车频率及追踪时间间隔等主要约束,建立了城市轨道交通市郊线快慢车开行方案双目标优化模型,并设计了遗传—蚁群算法来求解双目标优化模型。基于优化后的开行方案,提... 以旅客最短出行时间和列车运能与客流量相匹配为目标,考虑停站次数、发车频率及追踪时间间隔等主要约束,建立了城市轨道交通市郊线快慢车开行方案双目标优化模型,并设计了遗传—蚁群算法来求解双目标优化模型。基于优化后的开行方案,提出了快慢车越行判别方法,并在此基础上实现快慢车通过能力的计算。以上海轨道交通16号线为例,对双目标优化模型进行验算。验算结果表明,优化方案的乘客总出行时间降低了9.2%,运能与客流量的匹配度提高了10.6%,验证了该模型及算法的有效性。 展开更多
关键词 城市轨道交通市郊线 快慢车 开行方案 通过能力 遗传蚁群算法
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永磁同步电动机电磁振动特性及抑制措施
9
作者 李永枭 成豪杰 +2 位作者 唐旭 马兆兴 王瑞华 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第17期7148-7158,共11页
电磁振动水平是永磁同步电动机的重要评价指标之一,为了有效抑制永磁同步电动机的电磁振动,首先建立了转子永磁体磁动势、定子绕组电流磁动势与定子齿槽相互作用产生的径向电磁力的解析分析模型。然后建立了电机的变参数矢量控制系统的... 电磁振动水平是永磁同步电动机的重要评价指标之一,为了有效抑制永磁同步电动机的电磁振动,首先建立了转子永磁体磁动势、定子绕组电流磁动势与定子齿槽相互作用产生的径向电磁力的解析分析模型。然后建立了电机的变参数矢量控制系统的场路耦合联合分析模型,以一台11 kW内置式永磁同步电动机为样机,利用机械阻抗法得到了电机主要低阶电磁力产生的电磁振动噪声频谱,确定了对电机电磁振动起主要作用的低阶电磁力的频率。最后利用遗传-蚁群算法,研究了通过优化电机的定子齿槽参数有效削弱具有上述频率的低阶电磁力,从而有效抑制电机的电磁振动。结果显示,利用所提方法确定的定子齿槽参数能有效抑制电机的电磁振动,并且对电机的运行性能产生的影响较小。 展开更多
关键词 永磁同步电动机 电磁振动 解析分析 遗传-蚁群算法 抑制措施
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基于遗传-蚁群算法优化BP神经网络的医用输液泵输液误差补偿 被引量:1
10
作者 郭淼 王洋 +2 位作者 曹雪 高晶敏 李越 《国外电子测量技术》 北大核心 2023年第7期112-120,共9页
一次性泵用输液器搭配医用输液泵进行输液时,输液精度受时间、温度和流速影响,可能会出现精度下降等不利现象。为了对输液误差进行补偿,提出一种遗传算法(genetic algorithm, GA)和蚁群算法(ant colony optimization, ACO)相结合以优化B... 一次性泵用输液器搭配医用输液泵进行输液时,输液精度受时间、温度和流速影响,可能会出现精度下降等不利现象。为了对输液误差进行补偿,提出一种遗传算法(genetic algorithm, GA)和蚁群算法(ant colony optimization, ACO)相结合以优化BP神经网络的方法。首先分析误差影响因素,通过多控制因素下的输液实验获得补偿前的误差数据。其次,运用GA-ACO优化BP神经网络的初始权值和阈值,建立误差补偿模型。最后将该算法和BP算法以及分别用遗传算法、蚁群算法优化BP神经网络的补偿效果进行对比。仿真结果表明,提出的算法能够有效减小输液误差。模型的平均绝对误差为0.575 7 mL、均方误差为0.533 9、均方根误差为0.730 7、平均绝对百分比误差为0.092 2%。公司产品样机实测结果表明,采用该优化算法能够提高输液精度,最大相对误差低于3.5%,验证了使用遗传-蚁群算法优化BP神经网络补偿泵用输液器输液误差的有效性,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 输液泵 BP神经网络 遗传-蚁群算法 误差补偿
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基于遗传-蚁群算法的PHEB模糊控制策略优化 被引量:5
11
作者 尹安东 赵韩 张辉 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第14期1754-1759,共6页
以并联式混合动力客车(PHEB)为研究对象,设计了以整车需求转矩与发动机最佳转矩之差以及超级电容荷电状态为输入,以发动机转矩为输出的模糊控制器,并应用遗传-蚁群算法对其进行隶属度函数和控制规则优化。基于MATLAB/Advisor建立了PHEB... 以并联式混合动力客车(PHEB)为研究对象,设计了以整车需求转矩与发动机最佳转矩之差以及超级电容荷电状态为输入,以发动机转矩为输出的模糊控制器,并应用遗传-蚁群算法对其进行隶属度函数和控制规则优化。基于MATLAB/Advisor建立了PHEB模糊控制策略模型和整车模型,并对优化前后的实例PHEB性能进行了仿真分析。研究结果表明,优化后的模糊控制策略能够满足设计要求,且等效燃料消耗量比优化前降低了10.2%。 展开更多
关键词 并联式混合动力客车(PHEB) 遗传-蚁群算法 模糊控制策略 优化
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急件订单干扰下虚拟单元重调度 被引量:5
12
作者 韩文民 陈婷 +2 位作者 高龙龙 李正义 翁红兵 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第2期68-78,共11页
虚拟单元生产中,针对急件订单干扰情况,研究了考虑序位相似性,即尽量保持初始工序的加工次序的虚拟单元重调度问题。为了应对急件订单干扰,设置了各工件工序可用机器集合和相应的加工时间集合,构建了以序位相似性最大和急件订单完工时... 虚拟单元生产中,针对急件订单干扰情况,研究了考虑序位相似性,即尽量保持初始工序的加工次序的虚拟单元重调度问题。为了应对急件订单干扰,设置了各工件工序可用机器集合和相应的加工时间集合,构建了以序位相似性最大和急件订单完工时间、系统总流程时间最短为目标的多目标非线性整数规划模型。针对模型自身特征,采用了遗传—蚁群算法相结合的优化算法求解模型。最后,以船舶实际生产为例,验证了模型的可行和优越性,以及算法的有效性。 展开更多
关键词 虚拟单元 重调度 序位相似性 遗传蚁群算法
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基于遗传-蚁群算法优化的电费风险预警模型的研究 被引量:2
13
作者 杨迪 刘志凯 +2 位作者 葛维 朱雅魁 李强 《电子设计工程》 2021年第9期121-125,130,共6页
遗传-蚁群算法的“过早收敛”问题易导致电费风险预警反馈出现偏差,为此,利用种群方差和熵共同反映种群的多样性,改进遗传-蚁群算法的选择方式,设计了一种新的电费风险预警模型。根据定性和定量指标设置模型预警阈值,再根据设定的风险... 遗传-蚁群算法的“过早收敛”问题易导致电费风险预警反馈出现偏差,为此,利用种群方差和熵共同反映种群的多样性,改进遗传-蚁群算法的选择方式,设计了一种新的电费风险预警模型。根据定性和定量指标设置模型预警阈值,再根据设定的风险预警等级实现对电费风险的预警反馈。以不同阶段的反馈结果为实验测试内容,根据测试结果可知,与传统遗传-蚁群算法构建的预警模型相比,在一个完整的测试周期内,优化后的预警模型在不同阶段均有较准确的风险反馈结果,可见该模型的预警反馈效果较好。 展开更多
关键词 遗传-蚁群算法 选择方式 电费风险 风险预警 收敛 方差和熵
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急件订单插入下生产系统的重调度
14
作者 黄鹏鹏 赵春 郭煜 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2022年第S02期169-174,共6页
针对急件订单的扰动,对生产系统的重调度问题进行了研究。首先,根据产品工艺及所用设备计算急件订单与原有虚拟单元的相似度。然后,将相似的急件订单插入现有单元,调整生产资源调度方案,安排其优先生产。为了减小重调度对生产系统的冲击... 针对急件订单的扰动,对生产系统的重调度问题进行了研究。首先,根据产品工艺及所用设备计算急件订单与原有虚拟单元的相似度。然后,将相似的急件订单插入现有单元,调整生产资源调度方案,安排其优先生产。为了减小重调度对生产系统的冲击,兼顾生产的高效性与稳定性,构建以完成所有任务订单总流程时间及产品工序次序扰动最小为目标的数学模型,设计一个遗传-蚁群算法,借助遗传算法求得较优解后,再利用蚁群算法的正反馈求解问题。最后,将实例代入所建模型,借助MATLAB编程求解。实验结果表明,该方法能够优化重调度的生产资源分配,保证企业生产的效率与稳定。 展开更多
关键词 急件订单 重调度 虚拟单元 遗传-蚁群算法
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基于遗传-蚁群算法的不同形状物体的布局
15
作者 邱军林 张亚红 寇海州 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2009年第6期703-706,共4页
针对不同形状物体布局的特点,依据遗传-蚁群算法的基本思想,分析了不同形状物体基因的编码、适应度函数的表示、信息素的更新机制以及在其约束条件下的相应操作,提出了不同形状物体的布局求解方案。仿真结果表明,该算法收敛速度快,可在... 针对不同形状物体布局的特点,依据遗传-蚁群算法的基本思想,分析了不同形状物体基因的编码、适应度函数的表示、信息素的更新机制以及在其约束条件下的相应操作,提出了不同形状物体的布局求解方案。仿真结果表明,该算法收敛速度快,可在较短时间内获得较佳的布局方案。 展开更多
关键词 物体布局 遗传-蚁群算法 信息素
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基于遗传—蚁群算法的虚拟单元调度问题研究
16
作者 余义 吴价宝 +1 位作者 陈婷 梁丽娟 《淮海工学院学报(自然科学版)》 CAS 2016年第4期48-53,共6页
为提高虚拟单元调度效率,在虚拟单元构建完成基础上,综合考虑生产资源的有限性约束,构建以总流程时间最短为目标的非线性整数规划模型,并提出具有较好全局搜索能力及快速收敛性的遗传—蚁群算法来求解调度模型.最后,将遗传—蚁群算法应... 为提高虚拟单元调度效率,在虚拟单元构建完成基础上,综合考虑生产资源的有限性约束,构建以总流程时间最短为目标的非线性整数规划模型,并提出具有较好全局搜索能力及快速收敛性的遗传—蚁群算法来求解调度模型.最后,将遗传—蚁群算法应用于船舶生产实际,结果显示有效消除了等待时间,降低了各作业的总流程时间,验证了模型的可行性和有效性. 展开更多
关键词 虚拟单元调度 遗传蚁群算法 设备分配
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多目标带时间窗的车辆路径问题的单亲遗传混合蚁群算法 被引量:31
17
作者 刘云 张惠珍 《公路交通科技》 CAS CSCD 北大核心 2016年第6期95-100,106,共7页
考虑具有最大等待时间、最大运输时间限制且带时间窗的车辆路径问题,建立了以车辆行驶路径最短和使用车辆数最小为目标的数学模型。将单亲遗传算法和基本蚁群算法相结合,使其优势互补,并利用单亲遗传算法的特点,构建出两种求解该问题的... 考虑具有最大等待时间、最大运输时间限制且带时间窗的车辆路径问题,建立了以车辆行驶路径最短和使用车辆数最小为目标的数学模型。将单亲遗传算法和基本蚁群算法相结合,使其优势互补,并利用单亲遗传算法的特点,构建出两种求解该问题的单亲遗传混合蚁群算法,分别为:单点单亲遗传混合蚁群算法和多点单亲遗传混合蚁群算法。测试算例的结果表明:求解多目标带时间窗的车辆路径问题时,与基本蚁群算法相比,单亲遗传混合蚁群算法具有计算效率高、收敛性好等优点,尤其单点单亲遗传混合蚁群算法不仅具有较好的计算性能,而且具有较高的稳定性。 展开更多
关键词 交通工程 车辆路径问题 单亲遗传混合蚁群算法 多目标 时间窗
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遗传-蚁群算法在目标分配问题中的应用研究 被引量:13
18
作者 武从猛 王公宝 《兵工自动化》 2014年第4期8-11,21,共5页
针对传统算法很难满足大型水面舰艇编队防空武器的武器目标分配(weapon target assignment,WTA)问题,提出一种将遗传算法融入蚁群算法的混合算法。分析了遗传算法和蚁群算法的优缺点、利用遗传算法快速全局随机搜索能力生成一组粗略解,... 针对传统算法很难满足大型水面舰艇编队防空武器的武器目标分配(weapon target assignment,WTA)问题,提出一种将遗传算法融入蚁群算法的混合算法。分析了遗传算法和蚁群算法的优缺点、利用遗传算法快速全局随机搜索能力生成一组粗略解,用其作为蚁群算法的初始信息素,再利用蚁群算法的并行性、正反馈机制,最后求得最优解,并对遗传-蚁群算法与蚁群算法、遗传算法这3种方法进行仿真比较。分析结果证明:遗传-蚁群算法用更少的时间获得最优的火力分配方案,缩短了武器系统反应时间,在求解质量方面有较大优势。 展开更多
关键词 武器目标分配 遗传算法 蚁群算法 遗传蚁群算法
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基于混合算法的需求响应公交灵活调度模型 被引量:6
19
作者 靳文舟 胡为洋 +2 位作者 邓嘉怡 罗晨伟 韦兰辉 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期123-133,共11页
需求响应公交(DRT)是一种新型的公共交通服务模式,为了使DRT理论能更贴合实际应用于低密度人口地区,提出了考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度方式。首先设立车型和路径的双决策变量,并构建了考虑多种车型和多种运营模式的公交... 需求响应公交(DRT)是一种新型的公共交通服务模式,为了使DRT理论能更贴合实际应用于低密度人口地区,提出了考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度方式。首先设立车型和路径的双决策变量,并构建了考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度模型;然后采用大循环小循环混合模式设计了混合遗传蚁群算法HGACO,该算法混合了最近邻搜索算法、2-opt法、目的地降维算子、遗传算法和蚁群算法;最后以揭西南部部分地区至城中心的3个时段为例进行调度。结果显示:考虑多种车型和多种运营模式的公交灵活调度模型具有经济性和可操作性,该模型可以使低密度地区的需求响应调度更加科学和经济;改进的混合遗传蚁群算法HGACO的求解能力、精度和稳定性均优于原算法,可以稳定地求得DRT灵活调度问题的较优解。 展开更多
关键词 需求响应公交 灵活调度 多车型 多种运营模式 混合遗传算法 混合遗传-蚁群算法
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基于遗传混合蚁群算法的公共自行车调度研究 被引量:4
20
作者 崔元洋 邢晓红 +3 位作者 陈思尧 文凯 秦显辉 娄勃凯 《交通运输研究》 2019年第2期17-27,共11页
为了提高公共自行车的使用效率和用户满意度水平,保证国内公共交通服务的合理运行与发展,根据公共自行车用车峰时和谷时的不同调度目标,建立两时期车辆调度模型。用车谷时以调度车路径最短为优化目标,用车峰时以用户满意度最高为优化目... 为了提高公共自行车的使用效率和用户满意度水平,保证国内公共交通服务的合理运行与发展,根据公共自行车用车峰时和谷时的不同调度目标,建立两时期车辆调度模型。用车谷时以调度车路径最短为优化目标,用车峰时以用户满意度最高为优化目标。融合遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和蚁群算法(Ant Colony System, ACS),形成遗传混合蚁群算法(Genetic HybridAnt Colony System Algorithm, GA-ACS),并将融合后的算法应用于调度模型中,以提升获得优化的车辆调度方案的求解速度和质量。群智能算法在不同数据集上的性能比较结果表明,与传统蚁群算法相比,遗传混合蚁群算法在求解速度和求解质量上都有更好的表现,在较短的时间内至少可以缩短10%的调度路程,因此该算法模型可以用于解决实际的公共自行车调度问题。 展开更多
关键词 智能交通 公共自行车 车辆调度优化 遗传混合蚁群算法 运输调度模型 服务质量
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